人工智能（IA）在南里奥格rand州的货物公路运输中越来越受到重视, 提供运营效率和成本降低的进展. 使用复杂的算法, 技术可以优化路线, 预测需求并使车队管理更具战略性. 然而, 尽管具有变革潜力, 其在该行业的应用仍然可以扩大, 特别是在智能利用已有数据方面.
给朱尼奥尔·卡瓦尔卡, COMJOVEM Porto Alegre 的成员, 问题不仅仅是采用人工智能, 但要正确地构建和利用该部门已经拥有的信息.
在一切之前, 我们需要揭开人工智能的神秘面纱. 很多时候, 我们将不同的技术贴上同样的标签，忘记了数据管理, 机器学习和其他工具是互补的. 在运输和车队管理中, 这变得更加明显. 有多少运输公司真正监控装载时间, 车辆的卸载和无效性? 有趣的是这些信息已经存在. 大约90%的卡车配备了追踪器, 但企业仍未以战略方式利用这些数据. 物联网和大数据已经提供了解决方案来收集和分析这些信息, 但最大的差异在于如何应用人工智能将这些数据转化为智能决策, 解释.
实践中如何运作
在一家战略性使用人工智能的运输公司, 操作流程显著优化. 在卡车出发送货之前, 算法分析交通数据, 气候和路线历史以确定最有效的路线, 减少燃料费用和通勤时间. 在旅途中, 传感器监测车辆的性能, 提醒关于预防性维护的必要性, 避免机械故障和延误. 在仓库里, 人工智能系统交叉库存和需求信息以优化装载, 确保更好地利用空间和更短的等待时间. 此外, 人工智能识别司机的行为模式, 建议调整驾驶方式以降低事故风险并提高运营效率. 通过这些解决方案, 公司不仅降低成本, 但也提高了服务的可预测性和质量.
