Mga Kasalukuyang Uso ng AI sa Industriya ng Transportasyon at Logistika

Binabago ng artificial intelligence kung paano gumagalaw at iniimbak ang mga kalakal sa buong mundo. Nagpapatupad ang mga kumpanya ng AI sa bawat yugto ng supply chain – mula sa mga self-driving na sasakyan sa mga highway hanggang sa matatalinong bodega – upang bawasan ang gastos, pataasin ang kahusayan, at palakasin ang katatagan. Ayon sa mga ulat sa buong mundo, mahalaga na ngayon ang pamumuhunan sa data analytics, AI, robotics, at automation para sa modernong supply chain. Sa katunayan, halos lahat ng mga executive sa transportasyon na na-survey ay naniniwala na babaguhin ng AI ang kanilang industriya, bagaman karamihan ay inaasahan itong mangyayari sa mga susunod na taon.

Mga Pangunahing Uso ng AI na Nagbabago sa Logistika

Autonomous Freight at Delivery

Ang mga driverless na trak at delivery drones ay mula sa konsepto patungo sa realidad, na pinangungunahan ng mga pangunahing kumpanya:

• Long-haul autonomous trucks: Nagsimula na ang DHL at Volvo sa pilot testing ng long-haul autonomous trucks (na may mga safety driver sa loob) sa Texas, na naglalayong mag-operate nang 24/7 na "nagpapababa ng gastos, nagpapataas ng kahusayan, at nagpapahusay ng kaligtasan"
• Pagpapalawak ng drone delivery: Mabilis na pinalalawak ng mga retailer tulad ng Walmart ang drone deliveries para sa last-mile logistics – kamakailan ay pinalawak ng Walmart ang kanilang drone service sa 1.8 milyong bahay sa Texas
• Mga pag-apruba ng FAA: Nakakuha ang mga kumpanya tulad ng DroneUp ng pag-apruba mula sa FAA para sa beyond-visual-line-of-sight flights upang mapalawak ang autonomous delivery

Mga sistema ng autonomous freight at delivery na nagbabago sa last-mile logistics

AI-Powered Routing at Fleet Optimization

Ang matalinong pagpaplano ng ruta at pag-optimize ng fleet ay nagdudulot ng nasusukat na pagtitipid sa buong industriya. Kumukuha ang mga AI algorithm ng real-time na data ng trapiko, panahon, at demand upang mahanap ang pinakamabilis at pinaka fuel-efficient na mga ruta.

Ang AI-optimized routing ay nagpapababa ng konsumo ng gasolina at nagpapahusay ng paggamit ng fleet

Ang machine learning ay bahagi rin ng fleet management software upang itugma ang mga karga sa pinakamahusay na mga carrier at mag-iskedyul ng mga trak nang dinamiko. Sa paglipas ng panahon, ang AI-driven dispatch at control towers ay nagiging pamantayan, na nagpapataas ng paggamit at tinitiyak ang optimal na alokasyon ng mga mapagkukunan.

Smart Warehousing at Robotics

Ang mga bodega ay nagiging lubhang automated gamit ang AI-powered na mga robot at computer vision systems na nagtatrabaho kasama ang mga tao:

Ang matalinong automation sa bodega ay nagpapabuti ng throughput at kaligtasan ng mga manggagawa

Predictive Analytics at Pagpaplano

Higit pa sa automation sa lupa, binabago ng AI ang paggawa ng desisyon sa supply chain sa pamamagitan ng mga advanced machine learning model na nagpo-forecast, nagpe-predict, at proactive na inaayos ang mga plano:

Nagbibigay ang predictive analytics ng data-driven na mga insight sa mga planner ng logistika

Gumagamit ang Port of Busan sa South Korea ng AI-driven na "metaverse" upang planuhin ang pagdating at paggamit ng gasolina, na inaasahang magpapabuti ng punctuality ng humigit-kumulang 79%.

— Port Operations Case Study

Sa kabuuan, nagbibigay ang predictive AI sa mga planner ng logistika ng "bagong compass" upang maglaan ng mga mapagkukunan at tumugon sa mga shock bago pa man ito mangyari.

Generative AI at Mga Automation Tool

Kamakailan lamang, nagsisimula nang pumasok ang generative AI sa logistika sa mga praktikal na aplikasyon na nagpapadali ng operasyon:

Ang generative AI ay nag-a-automate ng mga routine na gawain sa logistika at pakikipag-ugnayan sa customer

Port at Maritime Intelligence

Pinapatalino ng AI ang mga pantalan at transportasyon sa dagat sa pamamagitan ng mga digitalization project na nagpapabawas ng pagsisikip at pagkaantala:

Pinapabuti ng AI-driven na operasyon sa pantalan ang daloy ng kargamento at nagpapabawas ng pagsisikip

Kabilang dito ang mga pinaka-abalang pantalan sa Europa (Rotterdam, Singapore) kung saan ang mga unmanned crane at guided vehicle ay kinokontrol ng AI-driven na IoT network, na nagpapadulas ng daloy ng kargamento. Sa live na data tungkol sa posisyon ng barko at kondisyon ng yard, maaaring agad na muling i-iskedyul ng mga pantalan ang mga berth at crane. Ginagamit na rin nang regular ang mga machine learning model upang hulaan ang pagdating ng barko at pangangailangan sa manggagawa. Pati ang mga rail at intermodal hub ay nagsusubok ng AI upang i-optimize ang mga ruta ng tren at operasyon sa yard. Sa madaling salita, ang AI-driven analytics at automation sa sektor ng maritime ay ginagawang maayos at 24/7 na intermodal hub ang mga dating masisikip na pantalan.

Ginagawang Accessible ang AI sa Buong Industriya

Bilang karagdagan sa mga uso na ito, nagiging mas accessible ang mga AI tool mismo. Madalas na ini-integrate ng mga kumpanya ang AI sa kanilang pangunahing software sa logistika o nakikipagsosyo sa mga startup:

• Mga solusyon sa platform: Naglunsad ang Penske Logistics ng "AI Catalyst" platform upang i-benchmark ang performance ng fleet at tukuyin ang mga inefficiency
• Mga digital assistant: Ginagamit ng Western Digital ang digital assistant na "Logibot" upang sagutin ang mga routine na tanong sa supply chain, na nagpapahintulot sa mga tao na magpokus sa mas kumplikadong gawain
• Cloud-based ML: Ang mga pangunahing cloud logistics suite (mula sa Oracle, SAP, atbp.) ay naglalaman na ngayon ng mga machine learning model para sa mga gawain tulad ng demand forecasting, inventory optimization, at dynamic pricing
• Mga subscription service: Maaaring mag-subscribe ang mga maliliit na shipper sa mga AI-powered na serbisyo nang hindi kailangang gumawa ng sariling mga modelo

Ang Daan Pasulong

Mabilis ang pag-usad ng mga kumpanya sa transportasyon at logistika sa AI. Isang ulat sa industriya ngayong taon ang nagbigay-diin na "ang mas malaking panganib ngayon ay ang manatiling nakatigil."

Sa hinaharap, inaasahan natin ang mas malalim na paggamit ng AI sa riles, air cargo, at urban delivery, pati na rin ang patuloy na inobasyon sa mga autonomous system. Sa ngayon, ang mga kumpanya sa transportasyon at logistika na matagumpay na makakagamit ng AI – habang tinutugunan ang mga hamon sa data, kaligtasan, at workforce – ay magkakaroon ng kalamangan sa kompetisyon sa pagtugon sa lumalaking pangangailangan ng customer at pagbabago-bago ng supply chain.