Dynaamisen rahdin kuljetuksen maailmassa tapahtuu hiljainen vallankumous. Alan johtajat kokoontuivat Manifest 2024 -toimitusketjun ja logistiikan konferenssiin tutkimaan tekoälyn (AI) ja koneoppimisen potentiaalia ja haasteita liiketoimintojensa integroinnissa. Werner Enterprisesin EVP ja CIO Daragh Mahon sekä NFI Industriesin integroidun logistiikan toimitusjohtaja David Broering olivat mukana vaikuttamassa keskusteluun tästä mullistavasta teknologiasta.
Mahon, innokas tekoälyn kannattaja, näkee sen soveltamismahdollisuudet eri alueilla, aina chatbotien avusta kuljettajien tiedusteluissa ennakoiviin oivalluksiin ylläpidosta ja hinnoittelusta. Hänen innostuksensa kumpuaa tekoälyn valtavista mahdollisuuksista, kuten modernien kuorma-autojen tietojen analysoimisesta kallista vikaantumista estämiseksi ja toimintojen virtaviivaistamiseksi. Toisaalta Broering tarjoaa varovaisemman näkökulman, korostaen tekoälyn liioiteltuja puolia ja työntekijöiden haasteita uuden teknologian sopeutumisessa.
Valikoiva käyttöönotto ja tehokas tietojen kerääminen ovat avainkysymyksiä tekoälyn voiman hyödyntämisessä. NFI on kuten Werner johtava rahtikuljettaja Pohjois-Amerikassa, mutta he ovat valinneet tekoälyn valikoivasti, asettaen etusijalle luotettavan datan ja luoden selkeää arvoa. Orderfulin toimitusjohtaja Erik Kiser korostaa toista merkittävää haastetta: monipuolisen toimitusketjun datan kerääminen ja muotoilu tekoälysovelluksille. Kun alalla on erilaisia tiedostomuotoja ja standardeja, tämä tehtävä tulee entistä monimutkaisemmaksi.
Keskustelu laajenee valinnanvapauteen Elektronisen tiedonsiirron (EDI) ja avoimien sovellusliittymien (API) välillä saumattomaan tiedonvaihtoon. Mahon kannattaa siirtymistä avoimiin API:iin, korostaen sujuvan viestinnän merkitystä eri järjestelmien välillä. Broering kuitenkin yhdessä Orderfulin kanssa pitää nykyistä EDI:n käyttöä riittävänä heidän tarpeisiinsa.
Teknologisten muutosten keskellä tekoälyn potentiaalia muokata logistiikkatoimintoja ei voi kieltää. Esimerkiksi C H Robinson on jo kehittänyt tekoälypohjaisen teknologian koskettamattomien ajanvarausten aikatauluttamiseen rahtikuljetuksissa, automatisoiden miljardeja tehtäviä vuosittain ja nopeuttaen huomattavasti markkinoilletuloaikaa. Kuorma-autoalan johtajat tunnustavat alan janon digitaalisuuteen ja näkevät tekoälyn tehokkaana työkaluna monimutkaisten logistiikkaprosessien automatisointiin.
Alan astuessa tälle mullistavalle matkalle on tärkeää luoda suunnitelmallisesti ja yhteistyössä ainutlaatuisiin haasteisiin liittyvät integrointiin liittyvät haasteet. Lupaava, tehokkaampi, dataohjautuva logistiikka-ala on ulottuvillamme ja tekoälyn käyttö jatkaa toimitusketjun ja logistiikan monimutkaisten mallien uudelleenmuotoilua, tehdä nopeudesta, tehokkuudesta ja tarkkuudesta uutta normia.
UKK-osa:
K: Mikä on tekoälyn ja koneoppimisen integroinnin potentiaali rahtikuljetusteollisuudessa?
A: Potentiaali piilee eri alueilla, kuten chatbottien avustamisessa kuljettajien tiedusteluissa, ennakoivissa oivalluksissa ylläpidossa ja hinnoittelussa, kuorma-autojen tietojen analysoinnissa vikaantumisten estämiseksi ja toimintojen virtaviivaistamisessa.
K: Mitä haasteita alan johtajat kohtaavat tekoälyn käyttöönotossa?
A: Haasteita ovat muun muassa tekoälyn liioitellut näkökulmat, työntekijöiden sopeutuminen uuteen teknologiaan, valikoiva käyttöönotto, tehokas tietojen kerääminen ja monipuolisen toimitusketjun datan muotoilu tekoälysovelluksille.
K: Mitä seikkoja on otettava huomioon tekoälyn voiman hyödyntämisessä?
A: Valikoiva käyttöönotto, luotettavan datan etusijalle asettaminen, selkeän arvon luominen ja valinta Elektronisen tiedonsiirron (EDI) ja avoimien sovellusliittymien (API) välillä tiedonvaihtoon.
K: Kuinka tekoälyä tällä hetkellä käytetään logistiikka-alalla?
A: Tekoälypohjaista teknologiaa on kehitetty koskettamattomien ajanvarausten aikatauluttamiseen rahtikuljetuksissa, automatisoiden miljardeja tehtäviä vuosittain ja nopeuttaen markkinoilletuloaikaa.
Keskeiset käsitteet/alan sanasto:
1. Tekoäly (AI): Tietotekniikan osa-alue, joka pyrkii luomaan älykkäitä koneita, jotka voivat simuloida ihmisen älykkyyttä.
2. Koneoppiminen: Tekoälyn sovellus, joka mahdollistaa tietokonejärjestelmien oppimisen ja parantamisen kokemuksen perusteella ilman nimenomaista ohjelmointia.
3. Tietojen kerääminen: Prosessi, jossa kerätään ja järjestetään tietoja useista lähteistä keskitettyyn sijaintiin.
4. Elektroninen tiedonsiirto (EDI): Standardoitu formaatti liiketoimintadokumenttien sähköiseen vaihtoon.
5. Sovellusliittymät (API): Sääntöjä ja protokollia, jotka mahdollistavat erilaisten ohjelmistosovellusten viestinnän ja datan vaihdon toistensa kanssa.
Ehdotetut liittyvät linkit:
– Manifest 2024 -toimitusketjun ja logistiikan konferenssi
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog macnifico.pt