В динамичном мире грузовых перевозок происходит тихая революция. Ведущие представители отрасли собрались на конференции Manifest 2024 по цепочке поставок и логистике, чтобы исследовать потенциал и вызовы интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в свою деятельность. Дараг Мэхон, исполнительный вице-президент и главный информационный офицер Werner Enterprises, и Дэвид Броеринг, президент интегрированной логистики в NFI Industries, были среди ведущих голосов, формирующих беседу об этой трансформационной технологии.
Мэхон, страстный сторонник ИИ, видит его применение в разных областях, от чат-ботов, помогающих вопросам водителей, до предсказательных идей о техническом обслуживании и ценообразовании. Его волнение заключается в огромных возможностях, которые ИИ принесет, таких как анализ данных современных грузовиков для предотвращения дорогостоящих поломок и оптимизации операций. С другой стороны, Броеринг предлагает более осторожную перспективу, подчеркивая переоцененные аспекты ИИ и проблемы, с которыми сотрудники сталкиваются в приспособлении к новой технологии.
Выборочная реализация и эффективная агрегация данных — ключевые факторы рассмотрения при использовании мощи ИИ. NFI, подобно Werner, является ведущим грузоперевозчиком в Северной Америке, но они выбрали селективное внедрение ИИ, приоритезируя доверенные данные и создание четкой ценности. Эрик Кайзер, генеральный директор Orderful, подчеркивает еще одну значительную проблему: агрегацию и форматирование разнообразных данных цепочки поставок для применения ИИ. С разнообразными форматами данных и стандартами в отрасли эта задача становится еще более сложной.
Дебаты распространяются на выбор между электронным обменом данными (EDI) и открытыми программными интерфейсами (API) для безпроблемного обмена данными. Мэхон выступает за переход к открытым API, подчеркивая важность плавного взаимодействия между разными системами. Однако Броеринг совместно с Orderful считает, что текущее использование EDI достаточно для их потребностей.
В этой периоде технологических изменений потенциал ИИ изменить логистические операции не может быть отрицен. C H Robinson, например, уже разработал технологию на основе ИИ для бесконтактной записи на прием в грузовой доставке, автоматизируя миллиарды задач ежегодно и значительно ускоряя выход на рынок. Руководители грузоперевозок признают жажду отрасли к цифровизации и рассматривают ИИ как мощный инструмент для автоматизации сложных логистических процессов.
По мере того, как отрасль отправляется в этот трансформационный путь, важно осознанно и сотруднически подойти к уникальным вызовам, связанным с интеграцией ИИ и машинного обучения. Обещание более эффективной, данных ориентированной логистической отрасли становится реальностью, и внедрение ИИ продолжит изменять сложные паттерны цепочки поставок и логистики, делая скорость, эффективность и точность новым стандартом.
Часто задаваемые вопросы:
Q: Каков потенциал интеграции ИИ и машинного обучения в грузоперевозочной отрасли?
A: Потенциал заключается в различных областях, таких как чат-боты, помогающие водителям, предсказательные идеи о техническом обслуживании и ценообразовании, анализ данных с грузовиков для предотвращения поломок и оптимизации операций.
Q: С какими вызовами сталкиваются лидеры отрасли при внедрении ИИ?
A: Некоторые вызовы включают переоцененные аспекты ИИ, приспособление сотрудников к новой технологии, выборочное внедрение, эффективную агрегацию данных и форматирование разнообразных данных цепочки поставок для применения ИИ.
Q: Каковы рассмотрения при использовании мощи ИИ?
A: Выборочное внедрение, приоритезация доверенных данных, создание ясной ценности и выбор между электронным обменом данными (EDI) и открытыми программными интерфейсами (API) для обмена данными.
Q: Как в настоящее время используется ИИ в логистической отрасли?
A: Была разработана технология на основе ИИ для бесконтактной записи на прием в грузовой доставке, автоматизирующая миллиарды задач ежегодно и ускоряющая выход на рынок.
Ключевые термины/жаргон:
1. Искусственный интеллект (ИИ): отрасль компьютерных наук, целью которой является создание интеллектуальных машин, способных имитировать человеческий интеллект.
2. Машинное обучение: приложение ИИ, позволяющее компьютерным системам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
3. Агрегация данных: процесс сбора и организации данных из разных источников в центральном месте.
4. Электронный обмен данными (EDI): стандартный формат для электронного обмена бизнес-документами.
5. Программные интерфейсы приложений (API): набор правил и протоколов, позволяющих разным программным приложениям взаимодействовать и обмениваться данными друг с другом.
Предлагаемые связанные ссылки:
— Конференция Manifest 2024 по цепочке поставок и логистике
— Werner Enterprises
— NFI Industries
— Orderful
— C H Robinson
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com