I den dynamiske verden av godstransport skjer det en stille revolusjon. Bransjeledere samlet seg på Manifest 2024 forsyningskjede- og logistikkonferanse for å utforske potensialet og utfordringene ved å integrere kunstig intelligens (AI) og maskinlæring i virksomheten. Daragh Mahon, EVP og CIO i Werner Enterprises, og David Broering, president for integrert logistikk hos NFI Industries, var blant stemmene som formet samtalen om denne transformative teknologien.
Mahon, en engasjert talsmann for AI, ser for seg bruken av AI i ulike områder, fra chatbots som hjelper sjåfører med spørsmål til forutsigbare innsikter om vedlikehold og priser. Han er begeistret for de mange mulighetene som AI kan bringe, for eksempel å analysere data fra moderne lastebiler for å forebygge kostbare sammenbrudd og effektivisere operasjoner. På den annen side tilbyr Broering et mer forsiktig perspektiv, der han fremhever de overvurderte aspektene av AI og utfordringene ansatte står overfor med å tilpasse seg den nye teknologien.
Selektiv implementering og effektiv dataaggregering er viktige hensyn for å utnytte kraften til AI. NFI, som Werner, er en ledende godstransportør i Nord-Amerika, men de har valgt å bruke AI selektivt, med fokus på pålitelige data og skape tydelig verdi. Erik Kiser, administrerende direktør i Orderful, legger vekt på en annen betydelig utfordring: å aggregerere og formatere mangfoldig forsyningskjededata for AI-applikasjoner. Med varierende dataformater og standarder i bransjen blir denne oppgaven enda mer kompleks.
Diskusjonen dreier seg også om valget mellom elektronisk datautveksling (EDI) og åpne applikasjonsprogramgrensesnitt (APIer) for sømløs datautveksling. Mahon argumenterer for en overgang til åpne APIer, og fremhever betydningen av en smidig kommunikasjon mellom ulike systemer. Broering derimot, i samarbeid med Orderful, finner den nåværende bruken av EDI tilstrekkelig for deres behov.
Midt i disse teknologiske endringene kan potensialet for at AI revolusjonerer logistikkoperasjoner ikke benektes. C H Robinson har for eksempel allerede utviklet AI-drevet teknologi for berøringsfri avtaleplanlegging innen godstransport, som automatiserer milliarder av oppgaver årlig og betydelig effektiviserer markedsføringstiden. Lastebilsjefer anerkjenner bransjens tørst etter digitalisering og ser på AI som et kraftig verktøy for å automatisere komplekse logistikkprosesser.
Mens bransjen tar dette transformative reisen, er det viktig å adressere de unike utfordringene knyttet til integrering av AI og maskinlæring på en gjennomtenkt og samarbeidsvillig måte. Løftet om en mer effektiv, datadrevet logistikkbransje er innen rekkevidde, og bruken av AI vil fortsette å forme de intrikate mønstrene i forsyningskjeden og logistikken og gjøre hastighet, effektivitet og presisjon til den nye normalen.
Spørsmål og svar:
Q: Hva er potensialet ved å integrere AI og maskinlæring i godstransportbransjen?
A: Potensialet ligger i ulike områder som chatbots som hjelper sjåfører, forutsigbare innsikter om vedlikehold og priser, analyse av data fra lastebiler for å forebygge sammenbrudd og effektivisering av operasjoner.
Q: Hvilke utfordringer står bransjeledere overfor med å ta i bruk AI?
A: Noen av utfordringene inkluderer overvurderte aspekter ved AI, ansattes tilpasning til ny teknologi, selektiv implementering, effektiv dataaggregering og formatering av mangfoldig forsyningskjededata for AI-applikasjoner.
Q: Hva bør tas i betraktning for å utnytte kraften til AI?
A: Selektiv implementering, prioritering av pålitelige data, skape tydelig verdi og valget mellom elektronisk datautveksling (EDI) og åpne applikasjonsprogramgrensesnitt (APIer) for datautveksling.
Q: Hvordan blir AI for tiden brukt i logistikkbransjen?
A: AI-drevet teknologi har blitt utviklet for berøringsfri avtaleplanlegging innen godstransport, som automatiserer milliarder av oppgaver årlig og effektiviserer markedsføringstiden.
Nøkkelord og faguttrykk:
1. Kunstig intelligens (AI): En gren innen datavitenskap som har som mål å skape intelligente maskiner som kan simulere menneskelig intelligens.
2. Maskinlæring: En anvendelse av AI som gjør det mulig for datamaskinsystemer å lære og forbedre seg basert på erfaring uten eksplisitt programmering.
3. Dataaggregering: Prosessen med å samle og organisere data fra flere kilder til ett sentralt sted.
4. Elektronisk datautveksling (EDI): En standard format for elektronisk utveksling av forretningsdokumenter.
5. Applikasjonsprogramgrensesnitt (APIer): En sett med regler og protokoller som tillater forskjellige programvareapplikasjoner å kommunisere og utveksle data med hverandre.
Foreslåtte relaterte lenker:
– Manifest 2024 forsyningskjede- og logistikkonferanse
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog trebujena.net