Поточні тенденції штучного інтелекту в транспортній та логістичній галузі

Штучний інтелект революціонізує спосіб переміщення та зберігання товарів у світі. Компанії впроваджують ШІ на кожному етапі ланцюга постачання – від автономних транспортних засобів на автомагістралях до розумних складів – щоб знизити витрати, підвищити ефективність і зміцнити стійкість. Глобальні звіти відзначають, що інвестиції в аналітику даних, ШІ, робототехніку та автоматизацію тепер є необхідними для сучасного ланцюга постачання. Насправді майже всі опитані керівники транспортної галузі вважають, що ШІ трансформує їхню індустрію, хоча більшість очікує, що це відбудеться протягом найближчих кількох років.

Ключові тенденції ШІ, що змінюють логістику

Автономні вантажоперевезення та доставка

Безпілотні вантажівки та дрони для доставки переходять від концепції до реальності, провідні компанії очолюють цей процес:

• Дальнобійні автономні вантажівки: DHL та Volvo почали пілотувати дальнобійні автономні вантажівки (з водіями безпеки на борту) у Техасі, прагнучи до цілодобової роботи, що "знижує витрати, підвищує ефективність і покращує безпеку"
• Розширення доставки дронами: Рітейлери, як Walmart, швидко розширюють доставку дронами для останньої милі – Walmart нещодавно збільшив сервіс дронів до 1,8 мільйона домогосподарств у Техасі
• Схвалення FAA: Компанії, як DroneUp, отримали схвалення FAA для польотів поза зоною прямої видимості, щоб масштабувати автономну доставку

Системи автономних вантажоперевезень і доставки трансформують логістику останньої милі

Маршрутизація та оптимізація автопарку на основі ШІ

Розумне планування маршрутів і оптимізація автопарку забезпечують відчутну економію в галузі. Алгоритми ШІ аналізують дані про трафік, погоду та попит у реальному часі, щоб знаходити найшвидші та найекономічніші маршрути.

Оптимізоване ШІ маршрутування знижує споживання палива та покращує використання автопарку

Машинне навчання також інтегроване в програмне забезпечення управління автопарком для підбору вантажів з найкращими перевізниками та динамічного планування графіків вантажівок. З часом диспетчеризація на основі ШІ та контрольні центри стають стандартом, підвищуючи використання ресурсів і забезпечуючи оптимальний розподіл.

Розумні склади та робототехніка

Склади стають високоефективно автоматизованими завдяки роботам на базі ШІ та системам комп’ютерного зору, які працюють разом з людськими командами:

Інтелектуальна автоматизація складів підвищує продуктивність і безпеку працівників

Прогнозна аналітика та планування

Окрім автоматизації на місцях, ШІ трансформує прийняття рішень у ланцюгах постачання через передові моделі машинного навчання, які прогнозують, передбачають і проактивно коригують плани:

Прогнозна аналітика надає планувальникам логістики дані для прийняття рішень

Порт Пусан у Південній Кореї використовує керований ШІ "метавсесвіт" для планування прибуттів і використання палива, що, за прогнозами, покращить пунктуальність приблизно на 79%.

— Кейс операцій порту

Загалом прогнозний ШІ дає планувальникам логістики "новий компас" для розподілу ресурсів і реагування на потрясіння до їх виникнення.

Генеративний ШІ та інструменти автоматизації

Нещодавно генеративний ШІ починає входити в логістику з практичними застосуваннями, що оптимізують операції:

Генеративний ШІ автоматизує рутинні логістичні завдання та взаємодію з клієнтами

Інтелект портів і морських перевезень

ШІ робить порти та морські перевезення розумнішими завдяки цифровим проектам, що зменшують затори та затримки:

Операції портів на основі ШІ оптимізують рух вантажів і зменшують затори

Прикладами є найбільш завантажені порти Європи (Роттердам, Сінгапур), де безпілотні крани та керовані транспортні засоби координуються мережами IoT на основі ШІ, що забезпечує плавний рух вантажів. Завдяки живим даним про позиції суден і стан майданчиків порти можуть миттєво переплановувати причали і крани. Моделі машинного навчання тепер регулярно використовуються для прогнозування прибуття суден і потреб у робочій силі. Навіть залізничні та інтермодальні вузли експериментують із ШІ для оптимізації маршрутів поїздів і операцій на майданчиках. Загалом аналітика та автоматизація на основі ШІ в морському секторі перетворюють перевантажені порти на плавні, цілодобові інтермодальні хаби.

Забезпечення доступності ШІ в галузі

Окрім цих тенденцій, інструменти ШІ стають більш доступними. Компанії часто інтегрують ШІ у своє основне логістичне програмне забезпечення або співпрацюють зі стартапами:

• Платформні рішення: Penske Logistics запустила платформу "AI Catalyst" для оцінки ефективності автопарку та виявлення неефективностей
• Цифрові помічники: Western Digital використовує цифрового помічника ("Logibot") для відповіді на рутинні запити ланцюга постачання, дозволяючи командам зосередитися на складних завданнях
• Хмарне машинне навчання: Великі хмарні логістичні пакети (від Oracle, SAP тощо) тепер включають моделі машинного навчання для прогнозування попиту, оптимізації запасів і динамічного ціноутворення
• Підписні сервіси: Менші відправники можуть підписатися на сервіси на базі ШІ без необхідності створювати власні моделі

Шлях уперед

Компанії транспортної та логістичної галузі швидко рухаються в напрямку ШІ. Галузевий звіт цього року підкреслив, що "більший ризик зараз – залишатися на місці".

У майбутньому очікується глибше впровадження ШІ у залізничні, авіаційні вантажі та міську доставку, а також подальші інновації в автономних системах. Наразі компанії, що успішно використовують ШІ, одночасно вирішуючи питання даних, безпеки та персоналу, отримають конкурентну перевагу у задоволенні зростаючих вимог клієнтів і волатильності ланцюгів постачання.