隨著物流和貨運組織變得更加數(shù)字化,企業(yè)將能夠收集圍繞其客戶、供應(yīng)鏈、交付、車隊、駕駛員等的越來越多的數(shù)據(jù)。領(lǐng)先的物流組織已經(jīng)在運輸中利用人工智能(AI)。盡管許多企業(yè)目前正在收集數(shù)據(jù),并且將來只會繼續(xù)增加,但當(dāng)前仍未充分利用這些數(shù)據(jù)。
使用預(yù)測分析進行路線規(guī)劃
借助AI的強大功能,企業(yè)可以進行路線規(guī)劃,從而以傳統(tǒng)路線規(guī)劃難以或無法實現(xiàn)的方式優(yōu)化多個實際因素。
運輸中的傳統(tǒng)路線規(guī)劃因素通常只能包含一些因素,而這些因素仍然是*初級的基于規(guī)則的因素。不過,傳統(tǒng)方式不能一蹴而就。適應(yīng)新技術(shù)的整個過程需要時間和技能。
為了使用AI進行有效的路線規(guī)劃,企業(yè)需要考慮多種因素。除了主觀因素(例如交付人員的本地知識和其他偏好)外,因素還包括要交付的類型、客戶偏好、交通方式、當(dāng)?shù)氐缆贩ㄒ?guī)以及路線變化行為。
借助預(yù)測分析,由AI驅(qū)動的系統(tǒng)可以優(yōu)化路線規(guī)劃的實際因素,從而交付成本,縮短交付時間,運輸成本并提高資產(chǎn)利用率。預(yù)測分析使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計算法和機器學(xué)習(xí)來基于歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果的可能性。
利用AI進行物流和運輸?shù)暮锰?/span>
未來,基于AI的系統(tǒng)將幫助釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的真正潛力。這將改善客戶體驗、改善車隊管理、加快交貨速度、事故,并提高整體業(yè)務(wù)利潤率。人工智能為物流運輸生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者帶來了雙贏的局面,但需要一定的精力和投資來構(gòu)建和維護。
對AI的建議
與AI一樣重要,但AI和數(shù)據(jù)工程是被低估的組成部分。數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個方面,專注于數(shù)據(jù)收集和分析的實際應(yīng)用。在踏上AI之路之前,請問問自己,你是否正在收集有關(guān)業(yè)務(wù)運營的關(guān)鍵數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)是否有效地存儲、組織并易于訪問?
歸根結(jié)底,雖然AI當(dāng)前是一個流行的技術(shù)流行語,但它僅對解決實際的業(yè)務(wù)問題有用。評估你希望基于AI的系統(tǒng)要解決的問題,將其納入你的業(yè)務(wù)目標(biāo),并使用適當(dāng)?shù)亩攘繕?biāo)準(zhǔn)來衡量效率。
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