L'intelligenza artificiale (IA) sta guadagnando spazio nel trasporto stradale di merci nel Rio Grande do Sul, fornendo progressi nell'efficienza operativa e nella riduzione dei costi. Con algoritmi sofisticati, la tecnologia consente di ottimizzare le rotte, prevedere le domande e rendere la gestione delle flotte più strategica. Tuttavia, nonostante il potenziale trasformativo, la tua applicazione nel settore può ancora essere ampliata, soprattutto nel sfruttamento intelligente dei dati già disponibili.
Per Junior Cavalca, membro della COMJOVEM Porto Alegre, la questione non è solo adottare l'IA, ma strutturare e utilizzare correttamente le informazioni che il settore già possiede.
“Prima di tutto, dobbiamo demistificare l'intelligenza artificiale. Molte volte, mettiamo tecnologie diverse sotto la stessa etichetta e dimentichiamo che la gestione dei dati, l'apprendimento automatico e altri strumenti sono complementari. Nel trasporto e nella gestione delle flotte, questo diventa ancora più evidente. Quante compagnie di trasporto monitorano realmente i tempi di carico, scarico e l'improduttività dei veicoli? Il curioso è che queste informazioni esistono già. Circa il 90% dei camion hanno dei localizzatori, ma le aziende non utilizzano ancora questi dati in modo strategico. L'Internet delle Cose e il big data offrono già soluzioni per raccogliere e analizzare queste informazioni, ma il grande differenziale sta nel come applicare l'IA per trasformare questi dati in decisioni intelligenti, spiega.
Come funziona in pratica
In un'azienda di trasporti che utilizza l'intelligenza artificiale in modo strategico, la routine operativa è significativamente ottimizzata. Prima che un camion parta per la consegna, algoritmi analizzano i dati del traffico, clima e storico delle rotte per definire il percorso più efficiente, riducendo le spese per carburante e il tempo di viaggio. Durante il percorso, i sensori monitorano le prestazioni del veicolo, avvisando sulla necessità di manutenzioni preventive, evitando guasti meccanici e ritardi. Nel magazzino, i sistemi di IA incrociano informazioni su stock e domanda per migliorare il caricamento, garantendo un miglior utilizzo dello spazio e minori tempi di attesa. Inoltre, l'intelligenza artificiale identifica modelli di comportamento degli automobilisti, suggerendo aggiustamenti nella conduzione per ridurre il rischio di incidenti e migliorare l'efficienza operativa. Con queste soluzioni, l'azienda non solo riduce i costi, ma migliora anche la prevedibilità e la qualità del servizio fornito.
