Aksariyat yuk jo'natuvchilar, tashuvchilar va logistika xizmatlarini ko'rsatuvchi provayderlar ma'lumotlarni yig'ish va ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish muhimligini tushunishadi. Vaqt o'tishi bilan to'plangan ma'lumotlar kompaniyalarga uzoq muddatli qarorlar qabul qilishni yaxshilash imkonini beruvchi razvedka beradi. Shu bilan birga, real vaqtda ma'lumotlardan aqlli qarorlar qabul qilish uchun foydalanish mumkin, masalan, muammolarni qanday tuzatish yoki qayta rejalashtirish.
Sun'iy intellekt kompaniyalarga o'z ma'lumotlaridan maksimal darajada foydalanishga yordam beradigan kuchli vositadir. Bu bir necha shakllarni oladi. "Statistik AI" foydalanuvchilarga yashirin naqshlarni topish va oqilona qarorlar qabul qilish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi. Shu bilan birga, kompaniyalar o'tgan ma'lumotlardan "ramziy AI" modellarini dasturlash uchun foydalanishlari mumkin, ular jarayonni optimallashtirish kabi "maqsadga intiladigan" ilovalar uchun ishlatilishi mumkin. Jonah Makintir (rasmda), tarmoq boshlig'iTransporeon, A Trimble kompaniyasi, yanada o'rganadi.
Avtomatlashtirish va AI - farqni tushunish
Avtomatlashtirish va AI ko'pincha bir xil nafasda aytiladi, xuddi ular sinonimdir. Biroq, ular bir-biriga bog'langan bo'lsa-da, ikkalasi o'rtasida muhim farq bor. Avtomatlashtirish oddiy, ko'pincha ma'muriy vazifalarni dasturiy ta'minotga topshirishni o'z ichiga oladi. Bu ruhoniy. Boshqa tomondan, haqiqiy AI qaror qabul qilish vakolatini topshirishni o'z ichiga oladi. Dasturiy ta'minotga o'rnatilgan parametrlar berilgan, ammo u ulardan kutilmagan xulosalar chiqarish uchun foydalanadi. Foydalanuvchilar AIga turli darajadagi erkinlik berishlari mumkin. Ehtiyotkorlik bilan yondashish, dasturiy ta'minotga variantlarni hisoblash va inson ma'qullashi uchun tavsiyalar berish imkonini berishdir. Biroq, u hatto odamni xabardor qilmasdan ham mustaqil ravishda xulosalar chiqarishi va qaror qabul qilishi mumkin.
Xo'sh, logistika transportida AI qayerda eng ko'p ta'sir qilishi mumkin? Qisqa javob "hamma joyda". Darhaqiqat, istiqbolli yuk jo'natuvchilar, tashuvchilar va logistika xizmatlarini provayderlar allaqachon AIni o'zlarining texnologik steklariga integratsiyalashmoqda.
Yodda tutish kerak bo'lgan bir nechta fikrlar mavjud. AI aniq moliyaviy qiymatlarga ega bo'lgan qarorlarni qabul qilish uchun eng yaxshi qo'llaniladi, ular ball olish oson va diskret, taniqli o'zgaruvchilarga ega. Tez qaror qabul qilish davrlari ham muhimdir. Odamlar singari, AI ham tajribadan o'rganadi. Shunday qilib, agar qaror faqat har yili qabul qilinsa, dasturiy ta'minot fikr-mulohazalarini olish uchun etarli ma'lumotlarni to'plash uchun o'nlab yillar kerak bo'ladi. Haqiqatan ham, siz AI modellari kuniga minglab qarorlarni tahlil qilishini xohlaysiz. Ideal holda, o'yinchilar nafaqat o'zlarining ma'lumotlari bilan, balki sanoat bo'ylab to'plangan ma'lumotlar bilan o'qitilgan modellardan foydalanishadi. Ushbu hamkorlikdagi (shuningdek, "platforma" deb nomlanuvchi) yondashuv barchaga oldinga intilishga imkon beradi.
Shunday qilib, AI qanday qilib kompaniyalar avtonom xaridlar, real vaqt rejimida ETA vositalari va dekarbonizatsiya orqali o'z ma'lumotlaridan qanday foydalanishini o'zgartirishi mumkin?
Haqiqiy vaqtda ETA vositalari
Yuk jo'natuvchilar va tashuvchilar o'rtasidagi aloqaning uzilishi uzoq vaqtdan beri logistika transport sohasida muammo bo'lib kelgan. Ko‘rinish, shaffoflik va samaradorlikni oshirish uchun yuk qabul qiluvchilar va yuk beruvchilarni ulashimiz kerak. Masalan, yuklarning yetib kelish vaqtini bashorat qilish an'anaviy ravishda ikkalasi uchun ham og'riqli nuqta bo'lib kelganjo'natuvchilarva tashuvchilar. Kechikishning umumiy sabablari - ish tashlashlar, tirbandliklar va mexanik qiyinchiliklar - inson ko'ziga mutlaqo tasodifiy tuyulishi mumkin. Ammo AI modeli ushbu ma'lumotlarning yillardagi qiymatini tahlil qilganda, yashirin naqshlar paydo bo'ladi. Odatda, agar sharoitlar haqiqatdan ham misli ko'rilmagan bo'lsa, AI ETAlarni bashorat qilishda ancha yaxshi va sun'iy intellekt yordamida real vaqt rejimida ETA vositasi yordamida kompaniyalar ular kelganlarida yuklarni olishga tayyor ekanliklarini ta'minlashlari mumkin.
Xarid qilish va kotirovkalarni avtomatlashtirish
Spot sotib olish ramziy AI uchun mukammal foydalanish holatidir, chunki kompaniyalar belgilangan byudjetga ega va etkazib berish vaqtlari va tashuvchilar turlari bo'yicha aniq cheklovlarga ega. Bundan tashqari, muzokaralar tuzilishi nisbatan sodda - ishtirokchilar taklif qilishlari, javob kutishlari, qarshi taklif qilishlari, taklifni qabul qilishlari yoki muzokaralarni tugatishlari mumkin. Bu dasturiy ta'minotning o'z maqsadlariga mustaqil ravishda erishishini osonlashtiradi va minglab qo'lda ma'muriy soatlarni tejaydi.
Bu faqat bir misol. Xaridlar sohasida statistik sun'iy intellekt narxlarni bashorat qilish uchun katta hajmdagi ma'lumotlardan foydalangan holda tenderni inqilob qilishi mumkin. Misol uchun, tashuvchilardan yuk tashish bo'yicha tenderda qatnashishni so'rash o'rniga, AI tanlangan miqdordagi tashuvchilarga ushbu tender va narx taklifini taqdim etishi mumkin. Agar biron bir tashuvchi taklif qilingan yukni taklif qilingan narxda qabul qilmasa, AI kerak bo'lganda qo'shimcha tender raundlarini boshlashi mumkin.
AI, shuningdek, logistika xizmatlari sotuvchilari uchun o'zgartiruvchi ta'sir ko'rsatishi mumkin, bu ularga mijozlarga oldindan taxmin qilingan bozor narxlari asosida tezkor, aniq narxlarni belgilash imkonini beradi. Ushbu qobiliyat bilan yuk oluvchilar o'zlari taklif qilayotgan imkoniyatlar hajmini oshirishlari va natijada ko'proq yangi biznesni yutib olishlari mumkin.
Dekarbonizatsiya
Logistika transport sektori uglerod chiqindilarini kamaytirish uchun bosim ostida. Yakuniy foydalanuvchi mijozlari dekarbonizatsiya qilish uchun jo'natuvchilarga suyanishadi. Shu bilan birga, yuk jo'natuvchilar tashuvchilarga o'zlarining barqarorlik amaliyotlari asosida shartnoma tuzib, ekologik jihatdan mas'uliyatli tashuvchilarga uzoqroq yuk shartnomalarini taklif qilish va hatto kamroq uglerodli tashish uchun mukofot to'lash orqali bir xil bosim o'tkazmoqdalar.
Barqarorlik endi yakuniy natijaga ta'sir qilar ekan, dekarbonizatsiya ham yuk jo'natuvchilar, ham tashuvchilar uchun kun tartibining yuqori qismiga ko'tarilayotgani ajablanarli emas. Xo'sh, bularning barchasida AI qanday yordam berishi mumkin? Ta'kidlash kerak bo'lgan birinchi narsa - xaridlardan farqli o'laroq - barqarorlik haqida gap ketganda, ko'pincha bitta "to'g'ri" javob yo'q. Kompaniyalar "xarajat va emissiya" yoki "aniqlik va emissiya" o'rtasidagi muvozanatni sinchkovlik bilan o'rnatgan holda optimal strategiya bo'yicha turli g'oyalarga ega bo'lishi mumkin. Biroq, yuk jo'natuvchilar, tashuvchilar va logistika xizmatlarini ko'rsatuvchi provayderlar o'zlarining xavf-xatarli ishtahalari to'g'risida qaror qabul qilgandan so'ng, sun'iy intellekt ularga o'z maqsadlariga erishishda muhim rol o'ynashi mumkin.
Kompaniyalar odatda ikkita mentalitetdan birini qabul qiladilar. Birinchisi, chegara va savdo strategiyasi bo'lib, u erda kompaniya X emissiyasidan ko'proq toqat qilmaslikka qaror qiladi. Ikkinchisi, uglerod solig'i bo'lib, u erda kompaniya o'z chiqindilarini qoplashga qaror qiladi. Ushbu strategiyalarning ikkalasi uchun ham yuk jo'natuvchilar va tashuvchilar xarid tadbirlarida "emissiyaning bir tonna narxini" hisobga olishlari mumkin. Statistik AI qaror qabul qilishda foydali vosita bo'lishi mumkin. Masalan, har bir jo'natish uchun qaysi transport turidan foydalanish kerakligini hal qilishda.
Logistika transportida AIning kelajagi hamkorlikda
Biz logistika transportida AIdan foydalanishda muhim burilish nuqtasida turibmiz. Bu ma'muriy ishlarni qisqartirishga va kompaniyalarning yanada samarali va barqaror bo'lishiga yordam berishga tayyor. Ammo bunga erishish samarali ma'lumotlarni to'plash va almashishga bog'liq. Bu yerda sanoat ishtirokchilari o‘rtasidagi hamkorlik boshlanadi. Hamma uchun ijobiy natijalarga erishish uchun yuk jo‘natuvchilar, tashuvchilar va logistika xizmatlarini ko‘rsatuvchi provayderlar sun’iy intellekt modellarini ta’minlash uchun ma’lumotlarni almashish uchun hamkorlikdagi raqamli platformalarga muhtoj. Ushbu yondashuv bilan oldinga qarab, biz sanoatni raqamlashtirish va karbonsizlashtirish maqsadlariga erishish yo'lidagi muvaffaqiyatimizni sezilarli darajada tezlashtirishimiz mumkin.
