چگونه هوش مصنوعی در  حمل و نقل را تحول می‌آفریند؟

 

حمل‌ونقل، صنعتی که با جابه‌جایی کالاها و مسافران از مکانی به مکان دیگر سروکار دارد، مطالعات، تحقیقات، آزمایش‌ها و اصلاحات متعددی را پشت سر گذاشته است تا به جایگاه فعلی برسد. یکی از نقاط عطف مهم در تاریخ حمل و نقل، قایق بخار در سال 1787 بود. قبل از این، مردم برای رفت و آمد خود به چرخ دستی های حیوانات متکی بودند. پس از آن، پیشرفت های عمده ای که منجر به رشد صنعت حمل و نقل شد، اختراع دوچرخه “اوایل قرن 19″، اتومبیل های موتوری “در دهه 1890″، قطار “قرن 19″، و هواپیما “1903” بود. امروزه، بخش حمل و نقل به سطحی رسیده است که وسایل نقلیه می توانند بدون کمک انسانی حرکت کنند. پیشرفت های تکنولوژیک به ارتقا بخش حمل و نقل در مسیر نوآوری و تکامل کمک کرده است. یکی از این فناوری های عصر جدید که به این بخش کمک کرده است، هوش مصنوعی است. استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل به این بخش کمک می کند تا ایمنی مسافران را افزایش دهد، تراکم ترافیک و تصادفات را کاهش دهد، انتشار کربن را کاهش دهد و همچنین هزینه های مالی کلی را به حداقل برساند.

 یادگیری ماشین در حمل و نقل و لجستیک

یادگیری ماشینی روشی برای تجزیه و تحلیل داده است که به طور مستقل از طریق استفاده از داده ها یاد می گیرد و تکامل می یابد. و در زمینه زنجیره تامین، یادگیری ماشین کمک بزرگی خواهد بود. شما می توانید فرآیندها و عملیات کسب و کار را بهینه و ساده کنید، خطاهای انسانی را حذف کنید و پیش بینی های دقیقی در مورد فرصت های آینده بسازید.

 

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در حمل و نقل و زمینه های مرتبط

کلان داده نمونه دیگری از پیاده سازی فناوری هوش مصنوعی در حمل و نقل است. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا با جمع‌آوری داده‌هایی در مورد اندازه بسته، وزن، مقصد و غیره پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند. اگرچه بسیاری از شرکت‌ها نمی‌دانند چگونه این اطلاعات را به طور مفید و مرتبط به کار ببرند، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ این مشکل را حل کرده و کل فرآیند را ساده‌تر می‌کند و در نتیجه آن را واضح‌تر می‌کند. ، ساده تر و بدون خطا. با تجزیه و تحلیل الگوهای خرید، ابزارهای کلان داده می توانند روندهای آینده بازار را پیش بینی کنند و روند تصمیم گیری را برای شما ساده کنند.یک مثال عالی از استفاده از کلان داده در لجستیک، توانایی آن در پر کردن یک سفارش ناقص با اطلاعات تولید شده از داده های تاریخی است. این عملکرد خاص فرآیند مدیریت عرضه را تسریع می کند و تجربه مشتری را افزایش می دهد.

 

اینترنت اشیا در حمل و نقل

اینترنت اشیا “IoT” شبکه ای از دستگاه هایی است که حسگرهایی در آنها نصب شده است. پس از اتصال به اینترنت، آنها قادر به جمع آوری و تبادل اطلاعات با دستگاه های دیگر بدون هیچ گونه دخالت انسانی هستند. این فناوری به طور گسترده برای هر نوع دستگاه ردیابی از جمله وسایل نقلیه و بسته ها در مدیریت زنجیره تامین استفاده می شود.

 

 

مزایای هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل و لجستیک

 

• بهینه سازی مسیر
• مدیریت موجودی
• پیش بینی تعمیر و نگهداری ناوگان
• مدیریت نیروی کار
• کاهش هزینه های عملیاتی
• پایداری و سازگاری با محیط زیست
•   استفاده بهینه از فضا
• تأثیر ایمنی و تصادفات رانندگی
•  مسیر خودرو

 

بهینه سازی مسیر

بهینه سازی مسیر، تحویل به موقع و صحیح را تضمین می کند تا هزینه های حمل و نقل را کاهش دهد. یافتن مسیر نهایی، محور مدیریت مسیر است و شامل تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها و استفاده از آن به نفع شماست. هر چه حجم بسته هایی که باید حمل شوند بیشتر باشد، برنامه ریزی و اجرای صحیح دشوارتر است.خوشبختانه، بهترین راه حل ها و خدمات هوش مصنوعی در حمل و نقل و تدارکات در بهینه سازی مسیرهای تحویل است.

هنگامی که از الگوریتم های حمل و نقل هوش مصنوعی استفاده می کنید، شانس کشف مسیر جدیدی را نیز افزایش می دهید که باعث صرفه جویی در وقت، هزینه و مزیت رقابتی شما می شود.

جدا از صرفه جویی در هزینه های عملیاتی که در سال 2016 در ایالات متحده به 74.5 میلیارد دلار رسید (جدیدترین مطالعه توسط موسسه تحقیقات حمل و نقل آمریکا)، در هزینه سوخت و ساعات پرداختی نیز صرفه جویی خواهید کرد. کاهش حتی یک ساعت در هفته باعث صرفه جویی قابل توجهی در کل خواهد شد.

 

پیش بینی تعمیر و نگهداری ناوگان

 

یکی از بارزترین نمونه های هوش مصنوعی در حمل و نقل پیش بینی  تعمیر و نگهداری ناوگان است.

این به شما کمک می کند تا مسائل اساسی را شناسایی کنید و به جای واکنشی، پیشگیرانه عمل کنید. نگهداری پیش‌بینی‌کننده حول کاربرد داده‌های تاریخی به منظور ایجاد پیش‌بینی در مورد الگوهای آینده می‌چرخد. پیش بینی  تعمیر و نگهداری ناوگان برای تجزیه و تحلیل عوامل متعدد و اولویت بندی وسایل نقلیه برای شناسایی وسایلی که نیاز به تعمیرات فوری دارند ساخته شده است. این ابزارها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا با جمع‌آوری داده‌های مربوط به مسائل تکرارشونده، به‌ویژه رویدادهای مرتبط با مشکلات مهندسی، تصمیم‌های مبتنی بر داده را بگیرند.

 

کاهش هزینه های عملیاتی

استفاده از هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل همچنین هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد. همانطور که در بالا ذکر شد، هزینه های عملیاتی ناشی از تراکم ترافیک در سال 2016 به 74.5 میلیارد دلار رسید و در واقع نسبت به سال 2015 مقدار 0.5٪ افزایش یافت. با دانستن آنچه باید انتظار داشته باشید و یافتن بهترین مسیر، شرکت‌ها می‌توانند وسایل نقلیه کمتری را استخدام کنند، بنابراین بخش بزرگی از هزینه‌های عملیاتی، از جمله حقوق، هزینه‌های نگهداری، هزینه‌های بازاریابی و هزینه‌های تولید را صرفه‌جویی می‌کنند. بسته به نوع کسب و کار شما، لیست شما ممکن است با هزینه های دیگر گسترش یابد. بدیهی است برخی از هزینه های ذکر شده را نمی توان با پیاده سازی هوش مصنوعی در حمل و نقل از جمله هزینه های بانکی یا سایر هزینه های غیرمستقیم کاهش داد. اما شرکت ها می توانند با جایگزینی برخی از کارگران با ماشین آلات، در هزینه های عملیاتی صرفه جویی کنند و در نتیجه وظایف خود را خودکار کنند. علاوه بر این، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی تعمیرات را تسریع می‌کنند و تعمیر و نگهداری را ساده می‌کنند.

 

استفاده بهینه از فضا

با توجه به تعداد بسیار زیاد امکانات، محاسبه استفاده کارآمدتر از فضا بسیار دشوار است. در اینجا فناوری هوش مصنوعی در حمل و نقل وارد عمل می شود و محاسبات را برای شما انجام می دهد. کسب و کارها با داشتن توانایی جمع آوری و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها، می توانند استفاده بهینه از ظرفیت را در مسیر پیش بینی کنند. این به شما کمک می کند تا تعداد وسایل نقلیه درگیر را کاهش دهید و در نتیجه هزینه ها را کاهش دهید.

 

مدیریت موجودی

با تجزیه و تحلیل رفتار مصرف‌کننده، هوش مصنوعی می‌تواند موجودی انبار را به حداقل برساند و بنابراین هزینه‌های نگهداری و اجاره را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل می تواند پیش بینی های کوتاه مدت و بلند مدت انجام دهد. در کوتاه مدت، می تواند عرضه را با تقاضا مقایسه کند و مطمئن شود که شما فقط موارد ضروری را در انبار خود نگه می دارید، در حالی که پیش بینی های بلندمدت به روند ساخت و شناسایی تقاضاهای فصلی اشاره دارد.

 

ردیابی خودرو

هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل برای یکپارچه سازی ردیابی خودرو استفاده می شود. با استفاده از فناوری اینترنت اشیا، شرکت‌های لجستیک می‌توانند حسگرهای اینترنت اشیا را روی هر وسیله نقلیه قرار دهند و همیشه هماهنگ باشند. در نتیجه، اطلاعاتی را در زمان واقعی در مورد مکان، سرعت و جهت وسیله نقلیه دریافت می کنید، بنابراین تحویل خود را ایمن تر نگه می دارید. با توجه به انتقال داده ها به فضای ابری، می توانید به راحتی از هر دستگاهی در هر زمان به اطلاعات دسترسی داشته باشید.

 

تاثیر بر ایمنی و تصادفات رانندگی

پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل یک راه عالی برای کمک به کشورهای در حال توسعه برای ایمن تر شدن است. با توجه به زیرساخت های تاسف باری که در بسیاری از کشورها به ویژه کشورهای کم درآمد وجود دارد، مسائل ایمنی هم برای رانندگان و هم برای عابران پیاده یک نگرانی معتبر است. خطای انسانی بخش بزرگی از این مشکل را تشکیل می‌دهد، جاده‌ها و وسایل نقلیه ضعیف با استانداردهای ایمنی منسوخ تهدید قابل توجهی هستند. بر اساس همین تحقیقات از شرکت مالی بین المللی، در اتحادیه اروپا، خطای انسانی بزرگترین عامل در تصادفات رانندگی است – تقریبا 90٪. محققان معتقدند وسایل نقلیه خودران می توانند از موقعیت های خطرناک در جاده ها جلوگیری کنند و به طور بالقوه جان هزاران نفر را نجات دهند، که آن را به یکی از مزایای بسیار مهم هوش مصنوعی در حمل و نقل تبدیل می کند.

 

مدیریت نیروی کار

استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل نیز نقش مهمی در مدیریت نیروی کار، به طور دقیق تر، فرآیندهای استخدام و منابع انسانی ایفا می کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند کارمندان جدید را نصب کنند، عملکرد آنها را نظارت و ارزیابی کنند و وظایفی را که به بهترین وجه متناسب با نقاط قوت آنها باشد به آنها اختصاص دهند.

 

پایداری و سازگاری با محیط زیست

پایداری یکی از پرطرفدارترین کلمات در دنیای تجارت است. تغییرات اقلیمی ما را وادار کرد در شیوه زندگی خود تجدید نظر کنیم و فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به ارائه راه حل های جدید برای مشکلات جهانی است. با استفاده از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در حمل و نقل، مهندسان می توانند روش های نوآورانه ای را برای نیرو دادن به وسایل نقلیه بدون آسیب رساندن به سیاره توسعه دهند. نتایج مستلزم کاهش انتشار کربن و مصرف سوخت کمتر است.

 

نتیجه گیری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در حمل و نقل تازه شروع به خراش دادن سطح توانایی های خود کرده اند. در سال‌ها و دهه‌های آینده، این فناوری‌ها بیش از پیش پیاده‌سازی خواهند شد و در نهایت وظایف بیشتری را بر عهده خواهند گرفت. آنها خطاهای انسانی را حذف می کنند، فرآیندها را خودکار و ساده می کنند و می توانند روندهای آینده را پیش بینی کنند.

 

 

بیشتر بخوانید:

هوش مصنوعی در امنیت داده

هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی در زندگی روزمره

هوش مصنوعی در خودرو

لینکهای مفید:

گروه خودروسازی سایپا