Dünaamilises rahtvedutööstuses toimub vaikselt revolutsioon. Tööstuse juhid kogunesid Manifest 2024 tarneahela ja logistika konverentsile, et uurida kunstliku intelligentsuse (AI) ja masinõppe integreerimise võimalusi ja väljakutseid oma tegevustes. Daragh Mahon, Werner Enterprisesi tegevdirektor ja tegevjuht ning David Broering, NFI Industriesi integreeritud logistika president, olid hääled, mis kujundasid vestlust selle muutuste tehnoloogia üle.
Mahon, kes on AI tulihingeline pooldaja, näeb selle rakendusi erinevates valdkondades, alates juturobotite abistamisest juhi päringutes kuni ettenägelike teadmisteni hoolduse ja hinnakujunduse kohta. Tema põnevus seisneb AI tohututes võimalustes, nagu andmete analüüs kaasaegsetest veoautodest, et vältida kalleid rikkeid ja optimeerida tegevusi. Teiselt poolt pakub Broering ettevaatlikumat perspektiivi, rõhutades AI ülehinnatud aspekte ja töötajate väljakutseid uue tehnoloogiaga kohanemisel.
AI jõu kasutamise võtmeaspektid hõlmavad valikulist rakendamist ja tõhusat andmete kogumist. NFI, nagu ka Werner, on juhtiv rahtveevedaja Põhja-Ameerikas, kuid nad on valinud AI valikuliselt, prioriseerides usaldusväärseid andmeid ja luues selget lisaväärtust. Orderfuli tegevjuht Erik Kiser rõhutab veel üht olulist väljakutset: laiaulatuslike tarneahelaandmete kogumine ja vormindamine AI-rakenduste jaoks. Erinevate andmevormingute ja standarditega erinevates sektorites muutub see ülesanne veelgi keerulisemaks.
Debatt laieneb valiku jaoks elektroonilise andmevahetuse (EDI) ja avatud rakenduste programmeerimise liideste (API) vahel sujuva andmevahetuse tagamiseks. Mahon pooldab üleminekut avatud API-de suunas, rõhutades sujuva suhtluse olulisust erinevate süsteemide vahel. Siiski leiab Broering koostöös Orderfuliga, et praegune EDI kasutamine on nende vajaduste rahuldamiseks piisav.
Nende tehnoloogiliste muutuste taustal ei saa eitada AI potentsiaali logistikategevust ümber kujundada. Näiteks on C H Robinson juba arendanud AI-toega tehnoloogia, mis võimaldab puudutusteta kohtumiste ajakava koostamist kaubaveos, automatiseerides igal aastal miljardeid ülesandeid ja kiirendades märkimisväärselt turule jõudmise aega. Veondusjuhid tunnistavad tööstuse soovi digitaliseerimise järele ja peavad AI-d võimsaks vahendiks keerukate logistikaprotsesside automatiseerimisel.
Tööstus võtab seda muutuste teekonda käsitledes oluline on arvestada AI ja masinõppe integreerimisega seotud ainulaadsete väljakutsetega mõistlikult ja koostöölises lähenemises. Tõhus, andmepõhine logistikatööstus on saavutatav ning AI kasutuselevõtt jätkab tarneahela ja logistika keerukate mustrite ümberkujundamist, muutes kiiruse, tõhususe ja täpsuse uueks normiks.
KKK osa:
K: Milline on AI ja masinõppe integreerimise potentsiaal rahtveetranspordi tööstuses?
A: Potentsiaal seisneb erinevates valdkondades, nagu juturobotite abistamine juhi päringutes, ettenägelikud teadmised hoolduse ja hinnakujunduse kohta, andmete analüüs veoautodest rikete ennetamiseks ja tegevuste optimeerimiseks.
K: Millised väljakutsed seisavad tööstuse juhtide ees AI kasutuselevõtmisel?
A: Mõned väljakutsed hõlmavad ülehinnatud aspekte AI-s, töötajate kohanemist uue tehnoloogiaga, valikulist rakendamist, tõhusat andmete kogumist ning laiaulatuslike tarneahelaandmete vormingut AI-rakenduste jaoks.
K: Millised on AI jõu kasutamise kaalutlused?
A: Valikuline rakendamine, usaldusväärsete andmete prioriteet, selge lisaväärtuse loomine ning valiku tegemine elektroonilise andmevahetuse (EDI) ja avatud rakenduste programmeerimise liideste (API) vahel andmevahetuseks.
K: Kuidas kasutatakse praegu AI-d logistikatööstuses?
A: Puudutusteta kohtumiste ajakava koostamiseks kaubaveos on juba välja töötatud AI-toega tehnoloogia, mis automatiseerib igal aastal miljardeid ülesandeid ja kiirendab turule jõudmise aega.
Peamised mõisted/sõnavara:
1. Kunstlik Intelligents (AI): Arvutiteaduse haru, mis püüab luua intelligentseid masinaid, mis suudavad jäljendada inimese intelligentsust.
2. Masinõpe: AI rakendus, mis võimaldab arvutisüsteemidel õppida ja oskusi omandada kogemuse põhjal ilma selge programmeerimiseta.
3. Andmete kogumine: Mitmetest allikatest pärit andmete kogumise ja korraldamise protsess ühte kesksesse kohta.
4. Elektrooniline andmevahetus (EDI): Standardne formaat äriliste dokumentide elektrooniliseks vahetamiseks.
5. Rakenduste programmeerimise liidesed (API-d): Reeglid ja protokollid, mis võimaldavad erinevatel tarkvararakendustel omavahel suhelda ja andmeid vahetada.
Soovitatavad seotud lingid:
– Manifest 2024 tarneahela ja logistika konverents
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog cheap-sound.com