人工知能（AI）はリオグランデ・ド・スル州の貨物道路輸送での地位を高めている, 運用効率の向上とコスト削減を提供する. 洗練されたアルゴリズムで, 技術はルートを最適化することを可能にします, 需要を予測し、フリート管理をより戦略的にする. しかし, 変革の可能性にもかかわらず, あなたのアプリケーションはまだこの分野で拡大する可能性があります, 特に既存のデータを賢く活用することにおいて.
ジュニオール・カヴァルカへ, COMJOVEM ポルトアレグレのメンバー, 問題は単にAIを採用することではない, しかし、すでに持っている情報を正しく構造化し、利用すること.
まず第一に, 私たちは人工知能の神秘を解き明かす必要があります. 多くの場合, 異なる技術を同じラベルの下に置き、データ管理を忘れてしまう, 機械学習と他のツールは補完的です. 輸送とフリート管理において, これはさらに明らかになります. 実際に積載時間を監視している運送業者はどれくらいいますか, 車両の荷下ろしと非生産性? 興味深いことに、これらの情報はすでに存在しています. 約90％のトラックにはトラッカーが搭載されています, しかし、企業はまだこれらのデータを戦略的に活用していません. モノのインターネットとビッグデータは、これらの情報を収集し分析するためのソリューションをすでに提供しています, しかし、大きな違いは、これらのデータを賢い決定に変えるためにAIをどのように適用するかにあります, 説明する.
実際にどのように機能するか
戦略的に人工知能を活用する運送会社で, 運用ルーチンは大幅に最適化されます. トラックが配達に出発する前に, アルゴリズムはトラフィックデータを分析します, 気候とルートの履歴を考慮して最も効率的な経路を定義する, 燃料費と移動時間の削減. 道中で, センサーが車両の性能を監視します, 予防保守の必要性について警告する, 機械的な故障や遅延を避ける. 倉庫で, AIシステムは在庫と需要の情報を照合して積載を改善します, スペースのより良い活用と待機時間の短縮を保証する. さらに, 人工知能はドライバーの行動パターンを特定します, 運転の調整を提案し、事故のリスクを減らし、運用効率を向上させる. これらの解決策で, 企業はコストを削減するだけではない, しかし、提供されるサービスの予測可能性と質も向上します.
