कृत्रिम बुद्धिमत्ता (IA) रोड परिवहन में स्थान प्राप्त कर रही है रियो ग्रांडे डू सुल में, संचालनात्मक दक्षता और लागत में कमी में प्रगति प्रदान करना. जटिल एल्गोरिदम के साथ, प्रौद्योगिकी मार्गों को अनुकूलित करने की अनुमति देती है, मांगों की पूर्वानुमान करना और बेड़े के प्रबंधन को अधिक रणनीतिक बनाना. हालांकि, परिवर्तनकारी क्षमता के बावजूद, आपका आवेदन क्षेत्र में अभी भी बढ़ाया जा सकता है, विशेष रूप से पहले से उपलब्ध डेटा के बुद्धिमान उपयोग में.
जूनियर कावल्का के लिए, COMJOVEM पोर्टो एलेग्रे का सदस्य, सवाल केवल एआई को अपनाने का नहीं है, लेकिन पहले से मौजूद जानकारी को सही तरीके से संरचना करना और उपयोग करना.
सबसे पहले, हमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता को स्पष्ट करना होगा. कई बार, हम विभिन्न तकनीकों को एक ही लेबल के तहत रखते हैं और भूल जाते हैं कि डेटा प्रबंधन, मशीन लर्निंग और अन्य उपकरण पूरक हैं. परिवहन और बेड़े के प्रबंधन में, यह और भी स्पष्ट हो जाता है. कितनी परिवहन कंपनियाँ वास्तव में लोडिंग समय की निगरानी करती हैं, अनलोडिंग और वाहनों की अप्रभावशीलता? दिलचस्प बात यह है कि ये जानकारी पहले से ही मौजूद है. लगभग 90% ट्रकों में ट्रैकर होते हैं, लेकिन कंपनियां अभी भी इन डेटा का रणनीतिक रूप से उपयोग नहीं कर रही हैं. इंटरनेट ऑफ थिंग्स और बिग डेटा पहले से ही इन जानकारियों को इकट्ठा करने और विश्लेषण करने के लिए समाधान प्रदान करते हैं, लेकिन बड़ा अंतर इस बात में है कि कैसे एआई को इन डेटा को बुद्धिमान निर्णयों में बदलने के लिए लागू किया जाए, व्याख्या करें.
व्यवहार में यह कैसे काम करता है
एक परिवहन कंपनी जो रणनीतिक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है, ऑपरेशनल रूटीन को काफी हद तक अनुकूलित किया गया है. एक ट्रक के डिलीवरी के लिए निकलने से पहले ही, एल्गोरिदम ट्रैफ़िक डेटा का विश्लेषण करते हैं, जलवायु और मार्गों का इतिहास सबसे कुशल मार्ग निर्धारित करने के लिए, ईंधन खर्च और यात्रा के समय को कम करना. यात्रा के दौरान, सेंसर वाहन के प्रदर्शन की निगरानी करते हैं, निवारक रखरखाव की आवश्यकता के बारे में चेतावनी देना, यांत्रिक विफलताओं और देरी से बचना. गोदाम में, आईए सिस्टम स्टॉक और मांग की जानकारी को पार करते हैं ताकि लोडिंग में सुधार हो सके, स्थान का बेहतर उपयोग और कम प्रतीक्षा समय सुनिश्चित करना. इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ड्राइवरों के व्यवहार के पैटर्न की पहचान करती है, सड़क पर दुर्घटनाओं के जोखिम को कम करने और संचालन की दक्षता को बढ़ाने के लिए संचालन में समायोजन का सुझाव देना. इन समाधानों के साथ, कंपनी न केवल लागत को कम करती है, लेकिन यह सेवा की पूर्वानुमानिता और गुणवत्ता को भी सुधारता है.
