Dinamiškame krovinio transporto pasaulyje vyksta tylus perversmas. Pramonės lyderiai susirinko NFI Industries organizuojamoje Manifest 2024 tiekimo grandinės ir logistikos konferencijoje, norėdami išsiaiškinti dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi integravimo į savo veiklą galimybes ir iššūkius. Daragh Mahon, Werner Enterprises EVP ir CIO, bei David Broering, NFI Industries integruotos logistikos prezidentas, buvo tarp tų, kurie formavo šią transformacinę technologiją.
Mahon, dirbtinio intelekto užsispyręs gynėjas, įsivaizduoja jo taikymo galimybes įvairiose srityse: nuo „chatbotų“, padedančių sunkvežimių vairuotojams, iki prognozuojamų įžvalgų dėl priežiūros ir kainodaros. Jis džiaugiasi begaline dirbtinio intelekto atveriamų galimybių, tokios kaip moderne naudojamų sunkvežimių duomenų analizė, kuri padeda išvengti brangios technikos gedimų ir optimizuoja veiklą. Kita vertus, Broeringas siūlo atsargią perspektyvą ir akcentuoja pervertintus dirbtinio intelekto bruožus bei darbuotojų iššūkius prisitaikant prie naujos technologijos.
Dirbtinio intelekto galios išnaudojimas priklauso nuo nuoseklios įgyvendinimo ir efektyvaus duomenų agregavimo. NFI, kaip ir Werner, yra vienas iš iškiliausių krovinių vežėjų Šiaurės Amerikoje, tačiau jie pasirinko dirbtinį intelektą naudoti selektyviai, dėmesį skiriant patikimiems duomenims ir aiškiam naudos suvokimui. Orderful CEO Erik Kiser pabrėžia dar vieną svarbų iššūkį: duomenų apie tiekimo grandinės įvairovę agregavimą ir formatavimą, kuris tampa dar sunkesnis dėl skirtingų duomenų formatų ir standartų pramonėje.
Diskusijos tęsiasi dėl pasirinkimo tarp elektroninio duomenų mainų (EDI) ir atviro programavimo sąsajų (API), užtikrinančių beproblemius duomenų mainus. Mahonas pasisako už perėjimą prie atviros API, akcentuodamas sklandų bendravimą tarp skirtingų sistemų svarbą. Tačiau Broeringas, kartu su Orderful, mano, kad dabartinis EDI naudojimas atitinka jų poreikius.
Šiose technologinėse pokyčių bangose neįmanoma paneigti dirbtinio intelekto potencialo pertvarkyti logistikos veiklas. Pavyzdžiui, C H Robinson jau sukūrė dirbtinio intelekto technologiją, kuri leidžia atlikti liečianti laisvų prašymų grafikavimą krovininėje, automatizuojant milijardus užduočių kasmet ir ženkliai pagreitinant prekių patekimo į rinką laiką. Krovinio transporto vyriausias pareigūnai pripažįsta pramonės troškimą tapti skaitmenine ir AI vertina kaip galingą įrankį, skirtą automatizuoti sudėtingus logistikos procesus.
Kaip ši pramonė įgyvendina šią transformacijos kelionę, būtina skirti dėmesį unikaliems iššūkiams, susijusiems su atidžiu ir bendradarbiaujančiu dirbtinio intelekto bei mašininio mokymosi integravimu. Efektyvesnės, duomenimis pagrįstos logistikos industrijos perspektyva yra vis arti, o dirbtinio intelekto diegimas toliau pertvarkys sudėtingus tiekimo grandinės ir logistikos modelius, padarant greitį, efektyvumą ir tikslumą naująja norma.
DUK skiltis:
Q: Koki yra dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi integravimo į krovinio transporto pramonę galimybės?
A: Dirbtinio intelekto taikymo galimybės yra įvairios, pradedant „chatbotais“, padedančiais vairuotojams, ir baigiant priežiūros ir kainų prognozavimu, sunkvežimių duomenų analize siekiant išvengti gedimų ir optimizuoti veiklą.
Q: Kokius iššūkius susiduria pramonės lyderiai įsivedant dirbtinį intelektą?
A: Kai kurie iššūkiai apima pervertintus dirbtinio intelekto aspektus, darbuotojų prisitaikymą prie naujos technologijos, selektyvinį įgyvendinimą, efektyvaus duomenų agregavimo reikalavimus ir įvairaus šaltinių tiekimo grandinės duomenų formatų formatavimą.
Q: Kas yra naudojama norint išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes?
A: Svarbūs veiksniai yra selektyvus įgyvendinimas, patikimų duomenų prioritetas, aiškus naudos suvokimas ir pasirinkimas tarp elektroninio duomenų mainų (EDI) ir atviro programavimo sąsajų (API) duomenų mainams.
Q: Kaip dirbtinis intelektas šiuo metu naudojamas logistikos pramonėje?
A: Krovinio transportui jau sukurtas dirbtinio intelekto pagrįstas technologijos sprendimas, leidžiantis atlikti prašymų grafikavimą be liečiant per krovinio laivybą, kasmet automatizuojant milijardus užduočių ir ženkliai pagreitinant prekių patekimo į rinką laiką.
Pagrindinės sąvokos/jargonai:
1. Dirbtinis intelektas (AI): Kompiuterijos sritis, siekianti sukurti protingas mašinas, galinčias imituoti žmogaus intelektą.
2. Mašininis mokymasis: AI taikymo sritis, kuri leidžia kompiuterinėms sistemoms mokytis ir gerintis iš patirties be aiškaus programavimo.
3. Duomenų agregavimas: Daugybės šaltinių duomenų rinkimas ir organizavimas centrinėje vietoje.
4. Elektroniniai duomenų mainai (EDI): Standartinis elektroninių verslo dokumentų mainų formatas.
5. Atviros programavimo sąsajos (API): Taisyklių ir protokolų rinkinys, leidžiantis skirtingoms programinės įrangos programoms bendrauti ir keistis duomenimis viena su kita.
Rekomenduojami susiję nuorodos:
– Manifest 2024 tiekimo grandinės ir logistikos konferencija
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog rugbynews.at