A mesterséges intelligencia (MI) egyre nagyobb teret hódít a tehergépjárművek közúti szállításában Rio Grande do Sul államban, működési hatékonyság javítása és a költségek csökkentése. Bonyolult algoritmusokkal, a technológia lehetővé teszi az útvonalak optimalizálását, kereslet előrejelzése és a flottakezelés stratégiai jellegűvé tétele. Mindazonáltal, a transzformáló potenciál ellenére, alkalmazása a szektorban még mindig bővíthető, különösen a már rendelkezésre álló adatok intelligens kihasználásában
Junior Cavalca számára, a COMJOVEM Porto Alegre tagja, a kérdés nem csupán a mesterséges intelligencia elfogadása, de jobban strukturálni és helyesen felhasználni az információkat, amelyeket a szektor már rendelkezik
"Mielőtt mindent", meg kell szüntetnünk a mesterséges intelligencia mítoszait. Sokszor, különböző technológiákat helyezünk ugyanarra a címkére, és elfelejtjük, hogy az adatok kezelése, a gépi tanulás és más eszközök kiegészítik egymást. A szállításban és a flottakezelésben, ez még nyilvánvalóbbá válik. Hány fuvarozó figyeli valójában a rakodási időket, a járművek leterheltsége és termelékenysége? Amiatt érdekes, hogy ezek az információk már léteznek. Körülbelül 90% teherautón van nyomkövető, de a cégek még nem használják ezeket az adatokat stratégiai módon. A dolgok internete és a big data már kínálnak megoldásokat ezeknek az információknak a gyűjtésére és elemzésére, de a nagy különbség abban rejlik, hogyan alkalmazzuk a mesterséges intelligenciát, hogy ezeket az adatokat intelligens döntésekké alakítsuk, magyarázd el
Hogyan működik a gyakorlatban
Egy szállítmányozó cégnél, amely stratégiai módon használ mesterséges intelligenciát, a működési rutin jelentősen optimalizálva van. Mielőtt egy teherautó elindulna a szállításra, algoritmusok elemzik a forgalmi adatokat, időjárás és útvonalak története a leghatékonyabb útvonal meghatározásához, üzemanyagköltségek és utazási idő csökkentése. Az út során, érzékelők figyelik a jármű teljesítményét, figyelmeztetve a megelőző karbantartások szükségességére, mechanikai hibák és késések elkerülése. A raktárban, az AI rendszerek keresztezik a készlet- és keresleti információkat a rakodás javítása érdekében, a tér és a várakozási idő csökkentése érdekében jobb helykihasználás biztosítása. Ezenkívül, a mesterséges intelligencia azonosítja a sofőrök viselkedési mintáit, ajánlások a vezetés módosítására a balesetek kockázatának csökkentése és a működési hatékonyság javítása érdekében. Ezekkel a megoldásokkal, a cég nemcsak a költségeket csökkenti, de az javítja a szolgáltatás nyújtásának előrejelzhetőségét és minőségét
