Dinamiskajā pasaules kravu pārvadājumu nozarē notiek klusa revolūcija. Nozares līderi sapulcējās Manifest 2024 piegādes ķēdes un loģistikas konferencē, lai izpētītu mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās integrācijas potenciālu un izaicinājumus savās darbībās. Daragh Mahon, Vadošais izpilddirektors un informācijas tehnoloģiju direktors Werner Enterprises, un David Broering, NFI Industries integrētās loģistikas prezidents, bija starp balsīm, kas veidoja sarunu par šo pārmainu tehnoloģiju.
Mahon, strastīgs AI aizstāvis, iedomājas tā piemērošanas iespējas dažādās jomās – sākot no čatbotu, kas palīdz vadītājam, līdz prognozēm par apkopi un cenu. Viņa sajūta slēpjas plašajās AI iespējās, piemēram, datu analīzes no mūsdienīgiem kravas automobiļiem, lai novērstu dārgas izjukšanas un optimizētu darbības. No otras puses, Broering piedāvā piesardzīgāku perspektīvu, norādot AI pārvērtētās puses un darbinieku izaicinājumus, pielāgojoties jaunajām tehnoloģijām.
Sakārtotas implementācijas un efektīvas datu apkopošanas ir galvenās domas, lai izmantotu AI jaudu. NFI, tāpat kā Werner, ir vadošais kravas pārvadātājs Ziemeļamerikā, taču viņi ir izvēlējušies piesaistīt AI selektīvi, prioritizējot uzticamus datus un radot skaidru vērtību. Erik Kiser, Orderful izpilddirektors, uzliek uzsvaru uz vēl vienu nozīmīgu izaicinājumu – daudzveidīgu piegādes ķēdes datu apkopošanu un formatēšanu AI lietojumiem. Ar atšķirīgiem datu formātiem un standartiem nozarei šis uzdevums kļūst vēl sarežģītāks.
Debates attiecas arī uz izvēli starp elektronisko datu apmaiņu (EDI) un atvērtām lietojumprogrammu saskarnēm (API) bez šuves datu apmaiņai. Mahon aicina pāriet uz atvērtām API, norādot uz saskaņotu komunikācijas nozīmi starp dažādiem sistēmām. Tomēr Broering kopā ar Orderful atzīst, ka pašreizējais EDI izmantojums ir pietiekams viņu vajadzībām.
Šajā tehnoloģisko pārmaiņu plūsmā nevar noliegt AI potenciālu mainīt loģistikas darbības. Piemēram, C H Robinson jau ir izstrādājusi AI balstītu tehnoloģiju bezkontakta iecelšanas grafika sarakstīšanai kravu pārvadāšanā, kas automatizē miljardus darbību ik gadu, būtiski paātrinot tirgus ienākšanu. Kravu pārvadājumu vadītāji atzīst, ka nozare slīgst pēc digitalizācijas un uzlūko AI kā spēcīgu rīku sarežģītu loģistikas procesu automatizēšanai.
Kā nozare sāk šo pārveidojošo ceļojumu, ir būtiski izturēties pretikā dažādām problēmām, kas saistītas ar AI un mašīnmācīšanos, domājotīgi un sadarbības gars. Efektīvāks, datiem pamatots loģistikas nozares nākotnes solis ir rokas stiepiena attālumā, un AI pieņemšana turpinās pārveidot sarežģītas piegādes ķēdes un loģistikas modeļus, padarot ātrumu, efektivitāti un precizitāti par jauno normu.
Bieži uzdotie jautājumi:
J: Kāda ir AI un mašīnmācīšanās integrācijas potenciāls kravu pārvadājumu nozarē?
A: Potenciāls slēpjas dažādās jomās, piemēram, čatboti, kas palīdz vadītāju jautājumiem, prognozes par apkopi un cenām, datu analīze no kravas automašīnām, lai novērstu izjukšanas un optimizētu darbību.
J: Ar kādiem izaicinājumiem saskaras nozares līderi, pieņemot AI?
A: Daži izaicinājumi ietver AI pārvērtējumu, darbinieku adaptāciju pie jaunajām tehnoloģijām, selektīvu ieviešanu, efektīvu datu apkopošanu un dažādu piegādes ķēdes datu formatēšanu AI lietojumiem.
J: Kādi ir apsvērumi AI jaudas izmantošanā?
A: Selective implementation, prioritizing trusted data, creating clear value, and choosing between Electronic Data Interchange (EDI) and open Application Programming Interfaces (APIs) for data exchange.
The source of the article is from the blog combopop.com.br