인공지능(AI)이 리우그란지두술의 화물 도로 운송에서 점점 더 많은 자리를 차지하고 있다, 운영 효율성 향상과 비용 절감 제공. 정교한 알고리즘으로, 기술은 경로를 최적화할 수 있게 해준다, 수요를 예측하고 차량 관리의 전략성을 높이다. 그럼에도 불구하고, 변화시킬 수 있는 잠재력에도 불구하고, 귀하의 응용 프로그램은 아직 해당 분야에서 확장될 수 있습니다, 특히 이미 사용 가능한 데이터를 스마트하게 활용하는 데 있어서.
주니어 카발카에게, COMJOVEM 포르투 알레그레의 회원, 문제는 단순히 AI를 채택하는 것이 아니다, 부서가 이미 보유하고 있는 정보를 더 잘 구조화하고 올바르게 활용하기.
모든 것에 앞서, 우리는 인공지능에 대한 오해를 불식시켜야 한다. 많은 경우에, 우리는 서로 다른 기술을 같은 라벨 아래에 두고 데이터 관리가 필요하다는 것을 잊습니다, 기계 학습과 다른 도구들은 상호 보완적이다. 운송 및 차량 관리에서, 이것은 더욱 분명해진다. 몇 개의 운송업체가 실제로 적재 시간을 모니터링하나요, 차량의 하역 및 비생산성? 흥미로운 것은 이러한 정보가 이미 존재한다는 것이다. 약 90%의 트럭이 추적 장치를 갖추고 있다, 하지만 기업들은 아직 이러한 데이터를 전략적으로 활용하지 않고 있다. 사물인터넷과 빅데이터는 이미 이러한 정보를 수집하고 분석할 수 있는 솔루션을 제공합니다, 하지만 큰 차별점은 이러한 데이터를 지능적인 결정으로 변환하기 위해 AI를 어떻게 적용하는가에 있다, 설명해줘.
실제로 어떻게 작동하나요
전략적으로 인공지능을 활용하는 운송 회사에서, 운영 루틴이 상당히 최적화됩니다. 배송을 위해 트럭이 출발하기도 전에, 알고리즘은 트래픽 데이터를 분석합니다, 기후와 경로 이력을 통해 가장 효율적인 경로를 정의하다, 연료비와 이동 시간을 줄이기. 여행 중에, 센서가 차량의 성능을 모니터링합니다, 예방 유지보수의 필요성에 대해 경고하기, 기계적 결함과 지연을 피하기. 창고에서, AI 시스템은 재고와 수요 정보를 교차 분석하여 적재를 개선합니다, 공간 활용을 극대화하고 대기 시간을 최소화합니다. 더불어, 인공지능은 운전자의 행동 패턴을 식별합니다, 사고 위험을 줄이고 운영 효율성을 향상시키기 위한 운전 조정 제안. 이러한 솔루션으로, 회사는 비용을 줄이는 것뿐만 아니라, 하지만 서비스 제공의 예측 가능성과 품질도 향상시킵니다.
