Jelenlegi mesterséges intelligencia trendek a szállítás és logisztika iparágában

A mesterséges intelligencia forradalmasítja az áruk mozgását és tárolását világszerte. A vállalatok az ellátási lánc minden szakaszában alkalmazzák az MI-t – az önvezető járművektől az okos raktárakig –, hogy csökkentsék a költségeket, növeljék a hatékonyságot és erősítsék a rugalmasságot. A globális jelentések szerint az adatelemzésbe, MI-be, robotikába és automatizálásba történő befektetések ma már elengedhetetlenek a modern ellátási lánc számára. Valójában a megkérdezett szállítási vezetők szinte mindegyike úgy véli, hogy az MI átalakítja iparágukat, bár a legtöbben a következő néhány évben várják ennek megvalósulását.

A logisztikát átalakító kulcsfontosságú MI trendek

Önvezető áruszállítás és kézbesítés

Az önvezető teherautók és kézbesítő drónok a koncepcióból valósággá válnak, melyet nagyvállalatok vezetnek be:

• Hosszútávú önvezető teherautók: A DHL és a Volvo Texasban már pilótaüzemben tesztelik a hosszútávú önvezető teherautókat (biztonsági sofőrrel a fedélzeten), céljuk a 24/7-es működés, amely „csökkenti a költségeket, növeli a hatékonyságot és javítja a biztonságot”
• Drón kézbesítés bővítése: Olyan kiskereskedők, mint a Walmart, gyorsan bővítik a drónos kézbesítést az utolsó kilométeres logisztikában – a Walmart például Texasban már 1,8 millió otthonhoz juttat el drónos szolgáltatást
• FAA engedélyek: A DroneUp és más cégek megkapták az FAA engedélyét a látótávolságon túli repülésekhez, hogy skálázzák az önvezető kézbesítést

Az önvezető áruszállítási és kézbesítési rendszerek átalakítják az utolsó kilométeres logisztikát

MI-alapú útvonaltervezés és flottamenedzsment

Az okos útvonaltervezés és flottamenedzsment mérhető megtakarításokat hoz az iparágban. Az MI algoritmusok valós idejű forgalmi, időjárási és keresleti adatokat dolgoznak fel, hogy megtalálják a leggyorsabb és leggazdaságosabb útvonalakat.

Az MI által optimalizált útvonalak csökkentik az üzemanyag-fogyasztást és javítják a flotta kihasználtságát

A gépi tanulás beépül a flottamenedzsment szoftverekbe is, hogy a legjobb fuvarozókat párosítsa a rakományokkal és dinamikusan ütemezze a teherautókat. Idővel az MI-alapú diszpécser és irányító központok szabványossá válnak, növelve a kihasználtságot és biztosítva az optimális erőforrás-elosztást.

Okos raktározás és robotika

A raktárak egyre inkább automatizáltak MI-vezérelt robotokkal és számítógépes látás rendszerekkel, amelyek az emberi csapatok mellett dolgoznak:

Az intelligens raktári automatizálás javítja az áteresztőképességet és a munkavállalók biztonságát

Előrejelző elemzések és tervezés

Az automatizáláson túl az MI átalakítja az ellátási lánc döntéshozatalát fejlett gépi tanulási modellekkel, amelyek előre jeleznek, prognosztizálnak és proaktívan igazítanak terveket:

Az előrejelző elemzések adatvezérelt betekintést nyújtanak a logisztikai tervezőknek

Dél-Korea busani kikötője MI-alapú „metaverzumot” használ az érkezések és az üzemanyag-felhasználás tervezésére, amely várhatóan mintegy 79%-kal javítja a pontosságot.

— Kikötői műveletek esettanulmánya

Összességében az előrejelző MI „új iránytűt” ad a logisztikai tervezők kezébe az erőforrások elosztásához és a zavarokra való reagáláshoz még azok bekövetkezése előtt.

Generatív MI és automatizálási eszközök

Az utóbbi időben a generatív MI is megjelenik a logisztikában gyakorlati alkalmazásokkal, amelyek egyszerűsítik a működést:

A generatív MI automatizálja a rutinszerű logisztikai feladatokat és az ügyfélkapcsolatokat

Kikötői és tengeri intelligencia

Az MI okosabbá teszi a kikötőket és a tengeri szállítást digitális projektek révén, amelyek csökkentik a torlódásokat és késéseket:

Az MI-vezérelt kikötői műveletek optimalizálják az áruforgalmat és csökkentik a torlódásokat

Példák erre Európa legforgalmasabb kikötői (Rotterdam, Szingapúr), ahol az ember nélküli darukat és vezetett járműveket MI-vezérelt IoT hálózatok koordinálják, simítva az áruforgalmat. A hajók helyzetéről és az udvar állapotáról szóló élő adatokkal a kikötők azonnal átütemezhetik a hajóhelyeket és darukat. A gépi tanulási modelleket rutinszerűen használják a hajók érkezésének és a munkaerőigény előrejelzésére. Még a vasúti és intermodális csomópontok is kísérleteznek MI-vel a vonatútvonalak és udvari műveletek optimalizálására. Röviden, az MI-vezérelt elemzések és automatizálás a tengeri szektorban zsúfolt kikötőket alakítanak sima, 24/7-es intermodális csomópontokká.

Az MI iparági hozzáférhetőségének növelése

Az említett trendeken túl az MI eszközök egyre hozzáférhetőbbé válnak. A vállalatok gyakran integrálják az MI-t alap logisztikai szoftvereikbe vagy startupokkal működnek együtt:

• Platform megoldások: A Penske Logistics elindította az „AI Catalyst” platformot a flotta teljesítményének mérésére és a hatékonysági problémák jelzésére
• Digitális asszisztensek: A Western Digital egy digitális asszisztenst („Logibot”) használ a rutinszerű ellátási lánc kérdések megválaszolására, így az emberi csapatok a komplex feladatokra koncentrálhatnak
• Felhőalapú gépi tanulás: A nagy felhőalapú logisztikai csomagok (Oracle, SAP stb.) már gépi tanulási modelleket kínálnak kereslet előrejelzéshez, készletoptimalizáláshoz és dinamikus árazáshoz
• Előfizetéses szolgáltatások: A kisebb szállítók előfizethetnek MI-alapú szolgáltatásokra anélkül, hogy saját modelleket kellene fejleszteniük

Az előre vezető út

A szállítási és logisztikai cégek gyorsan haladnak az MI alkalmazásában. Egy idei iparági jelentés hangsúlyozta, hogy „a nagyobb kockázat most a mozdulatlanságban rejlik”.

A jövőben várható az MI mélyebb integrációja a vasúti, légi áruszállításban és városi kézbesítésben, valamint az önvezető rendszerek további innovációja. Jelenleg azok a szállítási és logisztikai cégek, amelyek sikeresen hasznosítják az MI-t – miközben kezelik az adat-, biztonsági és munkaerő kihívásokat –, versenyelőnyre tesznek szert a növekvő ügyféligények és az ellátási lánc ingadozása közepette.