ИИ в логистике: 5 способов, с помощью которых продукты на основе искусственного интеллекта изменят отрасль

ИИ - это модное технологическое слово, стремительно появившееся в последнее время. Он вызывает любопытство и опасения даже в логистической отрасли. Несомненно, ИИ позволил многим компаниям создать ускоренные рабочие процессы и увеличить время использования ресурсов за счет автоматизации задач. 

Используя различные способы преобразования логистического бизнеса с помощью ИИ, вы можете также рассмотреть возможность использования оптимизации маршрутов. Это поможет вам оптимизировать операции по доставке грузов с помощью оптимизации маршрутов, улучшенной искусственным интеллектом. 

В условиях, когда логистическая отрасль продолжает усложняться, приложения, основанные на данных, доказали свою эффективность.  В логистическом бизнесе на помощь пришли технологии, основанные на искусственном интеллекте, которые позволяют оптимизировать операции, сделать компании умнее и принимать более гибкие решения.

Давайте узнаем, как эти 5 продуктов, основанных на искусственном интеллекте, помогли изменить логистическую отрасль. 

#1. Умные дороги 

Дороги как элемент современной транспортной инфраструктуры часто остаются без внимания. Однако искусственный интеллект пришел нам на помощь и совершил революцию в транспортной отрасли. ИИ модернизирует дороги, оснащая их оборудованием для передачи энергии, освещения и связи, что способствует устойчивому развитию и повышает безопасность.

Использование ИИ и устройств машинного обучения на "умных" дорогах позволило повысить эффективность вождения и объединить физическую инфраструктуру, такую как солнечные батареи и датчики, с программной инфраструктурой, такой как ИИ и большие данные. 

• По сути, технологии "умных дорог" встраиваются в поверхность дороги и позволяют увеличить видимость, вырабатывать энергию, отслеживать опасные дорожные ситуации и многое другое.
• Подключение к IoT позволяет городам собирать данные о дорожной обстановке и погоде, подключая дорожное полотно к IoT-устройствам. Такая связь повышает интенсивность движения и безопасность.
• Повышение безопасности и снижение интенсивности движения. Сеть подает автоматические сигналы об изменении направления движения и использует камеры контроля скорости для вывода предупреждающих сообщений об опасных условиях. 
• Системы используют данные от "умных" автомобилей или камер видеонаблюдения (CCTV) для оптимизации работы светофоров и оповещения пассажиров о заторах или узких местах.

#2. Автоматизированное складирование 

Компании, работающие в сфере цепочек поставок и логистики, используют различные виды транспорта для доставки грузов конечным потребителям. Среди них - автомобильный, железнодорожный, воздушный и морской. Каждый вид транспорта имеет свои недостатки, которые мешают работе цепочки поставок. Поэтому необходима система, способная заранее предвидеть эти проблемы, чтобы снабженцы могли получить преимущество.

Способность систем искусственного интеллекта предсказывать будущие события помогает компаниям снизить риски и предвидеть возможные сбои в работе цепочки поставок. Такие системы работают на основе различных способов сбора и изучения данных об автомобилях, поездах и самолетах, позволяющих предвидеть возможные проблемы или организовать техническое обслуживание.

#3. Самоуправляемые автомобили

Самоуправляемые автомобили уже стали реальностью, и в будущем логистическая отрасль может в значительной степени зависеть от них. 

Автономный транспорт позволит разгрузить дороги и сократить загрязнение окружающей среды, а также повысить безопасность и снизить аварийность. Одним из наиболее очевидных способов изменения логистики с помощью искусственного интеллекта являются самоуправляемые автомобили. 

Однако, возможно, пройдет еще некоторое время, прежде чем мы увидим службы доставки с полностью автоматизированными грузовиками. Однако, учитывая, что технология успешно прошла испытания в ряде стран, самодвижущийся ИИ может устранить или значительно минимизировать человеческий фактор в логистическом уравнении. В зависимости от того, насколько безопасна используемая технология.

#4. Автомобильная телематика 

Термин "телематика", включающий в себя множество аспектов индустрии дальней связи и больших данных, является сложным. В настоящее время под этим термином понимается главным образом телематика транспортных средств, которая представляет собой использование оперативных данных с транспортных средств, оснащенных GPS, используемых в транспортных парках.

Теперь руководители автопарков могут отслеживать тяжелые грузовики, оснащенные электронными регистраторами (ELD), в режиме реального времени. Это позволяет менеджерам планировать и реализовывать более эффективные маршруты доставки, что значительно сокращает время доставки. Это также упрощает распределение персонала и ресурсов по соответствующим задачам. Еще большие возможности открываются для совершенствования операционной деятельности.

Программное обеспечение Fleet tracking с поддержкой искусственного интеллекта позволяет выявлять закономерности в собранных оперативных данных, а менеджеры могут использовать эти данные для разработки все более изобретательных и эффективных решений логистических проблем как сейчас, так и в будущем. Кроме того, сотрудничество с компанией-разработчиком ИИ поможет вам автоматизировать задачи или интегрировать API OpenAI и сервисы AWS AI для создания интеллектуальных продуктов, готовых к будущему технологий.

#5. Предиктивный интеллект

Компании, работающие в сфере цепочек поставок и логистики, используют различные виды транспорта для доставки грузов конечным потребителям. Среди них - автомобильный, железнодорожный, воздушный и морской. Каждый вид транспорта имеет свои недостатки, которые мешают работе цепочки поставок. Поэтому необходима система, способная заранее предвидеть эти проблемы, чтобы снабженцы могли получить преимущество.

Способность систем искусственного интеллекта предсказывать будущие события помогает компаниям снизить риски и предвидеть возможные сбои в работе цепочки поставок. Эти системы собирают и изучают данные с помощью генеративного ИИ на автомобилях, поездах и самолетах, чтобы предвидеть возможные проблемы и организовать техническое обслуживание, преобразуя тем самым логистический бизнес.

Заключение

Однако мир продолжает развивать ИИ и все сопутствующие ему технологии с поразительной скоростью. Вероятно, в ближайшие годы логистический сектор ожидают новые передовые технологические прорывы. Вы также можете ознакомиться с преимуществами и вариантами использования ИИ на предприятиях, чтобы понять, насколько эффективно использовать ИИ для оптимизации бизнес-операций. Глобальная цепочка поставок расширяется и становится все более сложной, и ИИ будет развивать мастерство в выполнении все более сложных действий. Кроме того, сотрудничая с компанией, занимающейся разработкой ИИ, вы можете нанять инженеров ИИ, которые помогут вам автоматизировать ваши обычные процедуры и оптимизировать логистические операции. 

См. также: Разработка ПО, Как создать Fintech-приложение: Исчерпывающее руководство, Облачная разработка / интеграция.