Sztuczna inteligencja (SI) zyskuje na znaczeniu w transporcie drogowym ładunków w Rio Grande do Sul, zapewniając postępy w efektywności operacyjnej i redukcji kosztów. Z zaawansowanymi algorytmami, technologia pozwala na optymalizację tras, przewidywać potrzeby i uczynić zarządzanie flotą bardziej strategicznym. Jednakże, pomimo transformacyjnego potencjału, twoje zastosowanie w sektorze wciąż może być rozszerzone, szczególnie w inteligentnym wykorzystaniu już dostępnych danych.
Dla Juniora Cavalca, członek COMJOVEM Porto Alegre, kwestia nie polega tylko na przyjęciu AI, ale jednak strukturyzować i prawidłowo wykorzystywać informacje, które dział już posiada.
"Przede wszystkim, musimy zdemistyfikować sztuczną inteligencję. Często, umieszczamy różne technologie pod tym samym etykietą i zapominamy, że zarządzanie danymi, uczenie maszynowe i inne narzędzia są komplementarne. W transporcie i zarządzaniu flotą, to staje się jeszcze bardziej oczywiste. Ile przewoźników naprawdę monitoruje czasy załadunku, rozładunek i nieproduktywność pojazdów? Ciekawe jest to, że te informacje już istnieją. Oko 90% ciężarówek ma systemy śledzenia, ale jednak firmy wciąż nie wykorzystują tych danych w sposób strategiczny. Internet Rzeczy i big data już oferują rozwiązania do zbierania i analizowania tych informacji, ale jednak dużą różnicą jest to, jak zastosować AI, aby przekształcić te dane w inteligentne decyzje, wyjaśnij.
Jak to działa w praktyce
W firmie transportowej, która strategicznie wykorzystuje sztuczną inteligencję, rutyna operacyjna jest znacząco zoptymalizowana. Zanim przed wyjazdem ciężarówki na dostawę, algorytmy analizują dane o ruchu drogowym, klimat i historia tras, aby określić najefektywniejszą trasę, redukcja wydatków na paliwo i czasu podróży. Podczas trasy, czujniki monitorują wydajność pojazdu, informując o potrzebie przeprowadzania konserwacji zapobiegawczej, unikając awarii mechanicznych i opóźnień. W magazynie, systemy AI krzyżują informacje o zapasach i popycie, aby poprawić załadunek, zapewniając lepsze wykorzystanie przestrzeni i krótszy czas oczekiwania. Ponadto, sztuczna inteligencja identyfikuje wzorce zachowań kierowców, sugerując dostosowania w prowadzeniu, aby zmniejszyć ryzyko wypadków i poprawić efektywność operacyjną. Z tymi rozwiązaniami, firma nie tylko obniża koszty, ale jednak poprawia przewidywalność i jakość świadczonej usługi.
