Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Straßenverkehr von Gütern im Rio Grande do Sul an Bedeutung, Bereitstellung von Fortschritten in der Betriebseffizienz und der Kostenreduzierung. Mit ausgeklügelten Algorithmen, Die Technologie ermöglicht es, Routen zu optimieren, Nachfrage vorhersehen und das Flottenmanagement strategischer gestalten. Jedoch, trotz des transformierenden Potenzials, Ihre Anwendung im Sektor kann noch erweitert werden, insbesondere bei der intelligenten Nutzung der bereits verfügbaren Daten.
Für Junior Cavalca, Mitglied der COMJOVEM Porto Alegre, Die Frage ist nicht nur, die KI zu übernehmen, aber die Informationen, die der Bereich bereits hat, richtig zu strukturieren und zu nutzen.
Bevor alles, wir müssen die künstliche Intelligenz entmystifizieren. Oftmals, wir setzen verschiedene Technologien unter dasselbe Etikett und vergessen, dass Datenmanagement, Maschinelles Lernen und andere Werkzeuge sind komplementär. Im Transport und in der Flottenverwaltung, das wird noch deutlicher. Wie viele Spediteure überwachen tatsächlich die Ladezeiten, Entladung und die Unproduktivität der Fahrzeuge? Das Kuriose ist, dass diese Informationen bereits existieren. Etwa 90% der Lkw verfügen über Tracker, aber die Unternehmen nutzen diese Daten noch nicht strategisch. Das Internet der Dinge und Big Data bieten bereits Lösungen zur Erfassung und Analyse dieser Informationen, aber der große Unterschied liegt darin, wie man KI anwendet, um diese Daten in intelligente Entscheidungen umzuwandeln, erkläre.
So funktioniert es in der Praxis
In einem Transportunternehmen, das künstliche Intelligenz strategisch einsetzt, die Betriebsroutine ist erheblich optimiert. Bevor ein Lastwagen zur Lieferung ausfährt, Algorithmen analysieren Verkehrsdaten, Klima und historische Routen zur Bestimmung der effizientesten Strecke, Reduzierung der Ausgaben für Kraftstoff und der Reisezeit. Während der Fahrt, Sensoren überwachen die Leistung des Fahrzeugs, Warnung vor der Notwendigkeit von präventiven Wartungsarbeiten, Vermeidung von mechanischen Ausfällen und Verzögerungen. Im Lager, KI-Systeme kreuzen Informationen über Lagerbestand und Nachfrage, um die Beladung zu optimieren, sicherstellen, dass der Raum besser genutzt wird und die Wartezeit verkürzt wird. Außerdem, künstliche Intelligenz identifiziert Verhaltensmuster von Fahrern, Vorschläge zur Anpassung der Fahrweise zur Reduzierung des Unfallrisikos und zur Verbesserung der Betriebseffizienz. Mit diesen Lösungen, das Unternehmen senkt nicht nur die Kosten, sondern verbessert auch die Vorhersehbarkeit und die Qualität der erbrachten Dienstleistung.
