Tekoäly (IA) on saanut jalansijaa kuorma-autoliikenteessä Rio Grande do Sulissa, tarjoamalla edistystä operatiivisessa tehokkuudessa ja kustannusten vähentämisessä. Monimutkaisilla algoritmeilla, teknologia mahdollistaa reittien optimoinnin, ennakohtien ennustaminen ja kalustohallinnan tekeminen strategisemmaksi. Kuitenkin, huolimatta muuntavasta potentiaalista, sen sinun sovellustasi alalla voidaan edelleen laajentaa, erityisesti jo saatavilla olevien tietojen älykkäässä hyödyntämisessä.
Junior Cavalca, COMJOVEM Porto Alegre -jäsen, kysymys ei ole vain tekoälyn omaksumisessa, mutta jäsentää ja käyttää oikein tietoja, joita osastolla jo on.
Ennen kaikkea, meidän on demystifioitava tekoäly. Usein, laitamme erilaisia teknologioita saman etiketin alle ja unohdamme, että tietojen hallinta, koneoppiminen ja muut työkalut ovat täydentäviä. Kuljetuksessa ja laivaston hallinnassa, tämä käy vielä ilmeisemmäksi. Kuinka monta kuljetusyritystä todella seuraa lastausaikoja, purkaminen ja ajoneuvojen tuottamattomuus? Kummallista on, että nämä tiedot ovat jo olemassa. Noin 90% kuorma-autoista on varustettu seurantajärjestelmillä, mutta yritykset eivät vielä käytä näitä tietoja strategisesti. Esineiden Internet ja big data tarjoavat jo ratkaisuja näiden tietojen keräämiseen ja analysoimiseen, mutta suuri ero on siinä, miten soveltaa tekoälyä muuttaakseen nämä tiedot älykkäiksi päätöksiksi, selitä.
Miten se toimii käytännössä
Kuljetusyrityksessä, joka käyttää tekoälyä strategisesti, operatiivinen rutiini on merkittävästi optimoitu. Ennen kuin rekka lähtee toimitukseen, algoritmit analysoivat liikennetietoja, sää ja reittihistoria tehokkaimman reitin määrittämiseksi, polttoainekustannusten ja matkustusaikojen vähentäminen. Matkalla, antureet seuraavat ajoneuvon suorituskykyä, varoitus ennaltaehkäisevien huoltojen tarpeesta, mekaanisten vikojen ja viivästysten välttäminen. Varastossa, IA-järjestelmät risteyttävät varasto- ja kysyntätietoja parantaakseen kuormitusta, varmistamalla paremman tilankäytön ja lyhyemmän odotusaikaan. Lisäksi, tekoäly tunnistaa kuljettajien käyttäytymismalleja, ehdottaen säätöjä ajotapaan onnettomuusriskin vähentämiseksi ja operatiivisen tehokkuuden parantamiseksi. Näiden ratkaisujen kanssa, yritys ei vain vähennä kustannuksia, mutta parantaa myös palvelun ennustettavuutta ja laatua.
