Současné trendy umělé inteligence v dopravě a logistice

Umělá inteligence revolučním způsobem mění, jak se zboží po celém světě přepravuje a skladuje. Firmy nasazují AI v každé fázi dodavatelského řetězce – od autonomních vozidel na dálnicích po chytré sklady – aby snížily náklady, zvýšily efektivitu a vybudovaly odolnost. Globální zprávy uvádějí, že investice do datové analytiky, AI, robotiky a automatizace jsou nyní nezbytné pro moderní dodavatelský řetězec. Téměř všichni dotazovaní manažeři v dopravě věří, že AI změní jejich odvětví, i když většina očekává, že se to projeví v následujících několika letech.

Klíčové trendy AI měnící logistiku

Autonomní nákladní doprava a doručování

Bezpilotní kamiony a doručovací drony přecházejí z konceptu do reality, přičemž hlavní společnosti vedou tento vývoj:

• Autonomní dálkové kamiony: DHL a Volvo začaly pilotovat dálkové autonomní kamiony (s řidiči pro bezpečnost na palubě) v Texasu, s cílem provozu 24/7, který „snižuje náklady, zvyšuje efektivitu a zlepšuje bezpečnost“
• Rozšíření doručování drony: Maloobchodníci jako Walmart rychle rozšiřují doručování drony pro poslední míli – Walmart právě rozšířil svou službu dronů na 1,8 milionu domácností v Texasu
• Schválení FAA: Společnosti jako DroneUp získaly schválení FAA pro lety mimo vizuální dosah, aby mohly škálovat autonomní doručování

Systémy autonomní nákladní dopravy a doručování mění logistiku poslední míle

AI-poháněné trasování a optimalizace vozového parku

Chytré plánování tras a optimalizace vozového parku přináší měřitelné úspory v celém odvětví. AI algoritmy zpracovávají data o dopravě, počasí a poptávce v reálném čase, aby našly nejrychlejší a nejúspornější trasy.

Trasy optimalizované AI snižují spotřebu paliva a zlepšují využití vozového parku

Strojové učení je také součástí softwaru pro správu vozového parku, který přiřazuje náklady nejlepším dopravcům a dynamicky plánuje kamiony. Postupem času se AI-poháněný dispečink a kontrolní věže stávají standardem, což zvyšuje využití a zajišťuje optimální přidělení zdrojů.

Chytré sklady a robotika

Sklady se stávají vysoce automatizovanými díky robotům poháněným AI a systémům počítačového vidění, které spolupracují s lidskými týmy:

Inteligentní automatizace skladů zlepšuje průchodnost a bezpečnost pracovníků

Prediktivní analytika a plánování

Kromě automatizace na místě AI mění rozhodování v dodavatelském řetězci pomocí pokročilých modelů strojového učení, které předpovídají, prognózují a proaktivně upravují plány:

Prediktivní analytika poskytuje plánovačům logistiky datově podložené poznatky

Přístav Busan v Jižní Koreji využívá AI-poháněný „metaverse“ k plánování příjezdů a spotřeby paliva, což mělo zlepšit dochvilnost přibližně o 79 %.

— Případová studie přístavních operací

Celkově prediktivní AI dává plánovačům logistiky „nový kompas“ pro přidělování zdrojů a reakci na šoky dříve, než nastanou.

Generativní AI a nástroje automatizace

V poslední době začíná generativní AI pronikat do logistiky s praktickými aplikacemi, které zjednodušují provoz:

Generativní AI automatizuje rutinní logistické úkoly a zákaznické interakce

Přístavní a námořní inteligence

AI činí přístavy a námořní dopravu chytřejšími díky digitalizačním projektům, které snižují přetížení a zpoždění:

AI-poháněné přístavní operace optimalizují tok nákladu a snižují přetížení

Příklady zahrnují nejrušnější evropské přístavy (Rotterdam, Singapur), kde jsou bezobslužné jeřáby a řízená vozidla koordinována AI-poháněnými IoT sítěmi, které zajišťují plynulý tok nákladu. Díky živým datům o pozicích lodí a stavu areálu mohou přístavy okamžitě přeplánovat mola a jeřáby. Modely strojového učení se nyní rutinně používají k předpovědi příjezdů lodí a potřeb pracovníků. Dokonce i železniční a intermodální uzly experimentují s AI pro optimalizaci vlakových tras a provozu na nádražích. Stručně řečeno, AI-poháněná analytika a automatizace v námořním sektoru proměňují přetížené přístavy v plynulé, nepřetržité intermodální uzly.

Zpřístupnění AI v celém odvětví

Kromě těchto trendů se AI nástroje samy stávají dostupnějšími. Firmy často integrují AI do svého základního logistického softwaru nebo spolupracují se startupy:

• Platformní řešení: Penske Logistics spustila platformu „AI Catalyst“ pro benchmark výkonu vozového parku a odhalování neefektivit
• Digitální asistenti: Western Digital používá digitálního asistenta („Logibot“) k odpovídání na rutinní dotazy v dodavatelském řetězci, což umožňuje lidským týmům soustředit se na složité úkoly
• Cloudové ML: Hlavní cloudové logistické balíky (od Oracle, SAP atd.) nyní obsahují modely strojového učení pro úkoly jako předpověď poptávky, optimalizace zásob a dynamické oceňování
• Předplatné služeb: Menší přepravci se mohou přihlásit k odběru AI-poháněných služeb bez nutnosti vytvářet vlastní modely

Cesta vpřed

Firmy v dopravě a logistice rychle postupují v AI. Letos průmyslová zpráva zdůraznila, že „větší riziko nyní spočívá v setrvání na místě“.

Do budoucna můžeme očekávat hlubší přijetí AI v železniční, letecké nákladní dopravě a městském doručování, stejně jako pokračující inovace v autonomních systémech. Prozatím firmy v dopravě a logistice, které úspěšně využijí AI – a zároveň řeší výzvy v oblasti dat, bezpečnosti a pracovní síly – získají konkurenční výhodu při plnění rostoucích požadavků zákazníků a volatility dodavatelských řetězců.