Umjetna inteligencija (UI) dobiva na značaju u cestovnom prijevozu tereta u Rio Grande do Sul, osiguravajući napredak u operativnoj efikasnosti i smanjenju troškova. S sofisticiranim algoritmima, tehnologija omogućava optimizaciju ruta, predviđanje potražnje i učiniti upravljanje flotama strateškijim. Međutim, unatoč transformativnom potencijalu, vaša primjena u sektoru još uvijek može biti proširena, posebno u pametnom iskorištavanju već dostupnih podataka.
Za Juniora Cavalcu, član COMJOVEM Porto Alegre, pitanje nije samo usvajanje AI, ali strukturirati i ispravno koristiti informacije koje sektor već posjeduje.
Prije svega, moramo demistificirati umjetnu inteligenciju. Često, stavljamo različite tehnologije pod istu oznaku i zaboravljamo da je upravljanje podacima, strojno učenje i drugi alati su komplementarni. U prijevozu i u upravljanju flotama, to postaje još očitije. Koliko prijevoznika zapravo prati vrijeme utovara, istovar i neproduktivnost vozila? Zanimljivo je da te informacije već postoje. Otprilike 90% kamiona ima praćenje, ali tvrtke još uvijek ne koriste te podatke na strateški način. Internet stvari i big data već nude rješenja za prikupljanje i analizu tih informacija, ali velika prednost leži u tome kako primijeniti AI za pretvaranje tih podataka u inteligentne odluke, objasni.
Kako to funkcionira u praksi
U transportnoj kompaniji koja strateški koristi umjetnu inteligenciju, operativna rutina je značajno optimizirana. Prije nego što kamion krene na isporuku, algoritmi analiziraju podatke o prometu, klima i povijest ruta za definiranje najefikasnije rute, smanjivanje troškova goriva i vremena putovanja. Tijekom putovanja, senzori prate monitoriraju performanse vozila, upozoravajući na potrebu za preventivnim održavanjima, izbjegavanje mehaničkih kvarova i kašnjenja. U skladištu, sustavi umjetne inteligencije križaju informacije o skladištu i potražnji kako bi poboljšali utovar, osiguravajući bolje iskorištavanje prostora i kraće vrijeme čekanja. Osim toga, umjetna inteligencija identificira obrasce ponašanja vozača, predlažući prilagodbe u vožnji kako bi se smanjio rizik od nesreća i poboljšala operativna učinkovitost. S tim rješenjima, tvrtka ne samo da smanjuje troškove, ali također poboljšava predvidljivost i kvalitetu pružene usluge.
