Aktualne trendy sztucznej inteligencji w branży transportu i logistyki

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób przemieszczania i magazynowania towarów na całym świecie. Firmy wdrażają SI na każdym etapie łańcucha dostaw – od autonomicznych pojazdów na autostradach po inteligentne magazyny – aby obniżyć koszty, zwiększyć efektywność i budować odporność. Globalne raporty wskazują, że inwestycje w analitykę danych, SI, robotykę i automatyzację są dziś niezbędne dla nowoczesnego łańcucha dostaw. W rzeczywistości niemal wszyscy ankietowani menedżerowie transportu wierzą, że SI zmieni ich branżę, choć większość spodziewa się, że nastąpi to w ciągu najbliższych kilku lat.

Kluczowe trendy SI kształtujące logistykę

Autonomiczny transport i dostawa

Ciężarówki bez kierowcy i drony dostawcze przechodzą od koncepcji do rzeczywistości, a czołowe firmy prowadzą prace pilotażowe:

• Autonomiczne ciężarówki dalekobieżne: DHL i Volvo rozpoczęły pilotaż autonomicznych ciężarówek dalekobieżnych (z kierowcami bezpieczeństwa na pokładzie) w Teksasie, dążąc do pracy 24/7, która „obniża koszty, zwiększa efektywność i poprawia bezpieczeństwo”
• Rozwój dostaw dronami: Detaliści tacy jak Walmart szybko rozszerzają dostawy dronami na ostatnim odcinku – Walmart właśnie zwiększył zasięg usługi dronowej do 1,8 miliona domów w Teksasie
• Zatwierdzenia FAA: Firmy takie jak DroneUp otrzymały zgodę FAA na loty poza zasięgiem wzroku, aby zwiększyć skalę autonomicznych dostaw

Systemy autonomicznego transportu i dostawy zmieniają logistykę ostatniej mili

Trasowanie i optymalizacja floty wspierane przez SI

Inteligentne planowanie tras i optymalizacja floty przynoszą wymierne oszczędności w całej branży. Algorytmy SI analizują dane o ruchu drogowym, pogodzie i popycie w czasie rzeczywistym, aby znaleźć najszybsze i najbardziej oszczędne trasy.

Trasowanie zoptymalizowane przez SI zmniejsza zużycie paliwa i poprawia wykorzystanie floty

Uczenie maszynowe jest również wbudowane w oprogramowanie zarządzania flotą, aby dopasowywać ładunki do najlepszych przewoźników i dynamicznie planować rozkład jazdy ciężarówek. Z czasem dyspozytornie i centra kontroli oparte na SI stają się standardem, zwiększając wykorzystanie zasobów i zapewniając optymalną alokację.

Inteligentne magazyny i robotyka

Magazyny stają się wysoce zautomatyzowane dzięki robotom wspieranym przez SI i systemom widzenia komputerowego, które współpracują z zespołami ludzkimi:

Inteligentna automatyzacja magazynowa poprawia przepustowość i bezpieczeństwo pracowników

Analityka predykcyjna i planowanie

Ponad automatyzacją na poziomie operacyjnym, SI zmienia podejmowanie decyzji w łańcuchu dostaw dzięki zaawansowanym modelom uczenia maszynowego, które prognozują, przewidują i proaktywnie dostosowują plany:

Analityka predykcyjna dostarcza planistom logistyki wglądów opartych na danych

Port w Busan w Korei Południowej wykorzystuje napędzany SI „metaverse” do planowania przybyć i zużycia paliwa, co według prognoz poprawiło punktualność o około 79%.

— Studium przypadku operacji portowych

Ogólnie rzecz biorąc, predykcyjna SI daje planistom logistyki „nowy kompas” do alokacji zasobów i reagowania na zakłócenia zanim się pojawią.

Generatywna SI i narzędzia automatyzacji

Ostatnio generatywna SI zaczyna wkraczać do logistyki z praktycznymi zastosowaniami usprawniającymi operacje:

Generatywna SI automatyzuje rutynowe zadania logistyczne i interakcje z klientami

Inteligencja portowa i morska

SI czyni porty i transport morski bardziej inteligentnymi dzięki projektom cyfryzacji, które redukują zatory i opóźnienia:

Operacje portowe napędzane przez SI optymalizują przepływ ładunków i zmniejszają zatory

Przykłady to najruchliwsze porty Europy (Rotterdam, Singapur), gdzie bezzałogowe dźwigi i pojazdy kierowane przez sieci IoT napędzane SI usprawniają przepływ ładunków. Dzięki danym na żywo o pozycjach statków i warunkach na placu porty mogą natychmiast zmieniać harmonogramy stanowisk i dźwigów. Modele uczenia maszynowego są rutynowo wykorzystywane do przewidywania przybyć statków i potrzeb kadrowych. Nawet węzły kolejowe i intermodalne eksperymentują z SI, aby optymalizować trasy pociągów i operacje na placach. Krótko mówiąc, analityka i automatyzacja napędzana SI w sektorze morskim przekształcają zatłoczone porty w sprawne, całodobowe węzły intermodalne.

Ułatwianie dostępu do SI w całej branży

Oprócz tych trendów narzędzia SI stają się coraz bardziej dostępne. Firmy często integrują SI z podstawowym oprogramowaniem logistycznym lub współpracują ze startupami:

• Rozwiązania platformowe: Penske Logistics uruchomiło platformę „AI Catalyst” do oceny wydajności floty i wykrywania nieefektywności
• Asystenci cyfrowi: Western Digital korzysta z cyfrowego asystenta („Logibot”) do odpowiadania na rutynowe pytania dotyczące łańcucha dostaw, pozwalając zespołom skupić się na zadaniach złożonych
• Uczenie maszynowe w chmurze: Główne pakiety logistyczne w chmurze (Oracle, SAP itp.) oferują modele uczenia maszynowego do prognozowania popytu, optymalizacji zapasów i dynamicznego ustalania cen
• Usługi subskrypcyjne: Mniejsi nadawcy mogą subskrybować usługi oparte na SI bez konieczności tworzenia własnych modeli

Droga naprzód

Firmy transportowe i logistyczne szybko wdrażają SI. Raport branżowy z tego roku podkreślił, że „większym ryzykiem jest teraz pozostawanie w miejscu”.

Patrząc w przyszłość, możemy spodziewać się głębszej adopcji SI w transporcie kolejowym, lotniczym i miejskim, a także dalszych innowacji w systemach autonomicznych. Na razie firmy transportowe i logistyczne, które skutecznie wykorzystają SI – jednocześnie rozwiązując wyzwania związane z danymi, bezpieczeństwem i zasobami ludzkimi – zyskają przewagę konkurencyjną w sprostaniu rosnącym wymaganiom klientów i zmienności łańcuchów dostaw.