U dinamičnom svijetu prijevoza tereta događa se tiha revolucija. Vodeći stručnjaci okupili su se na konferenciji Manifest 2024 o opskrbnom lancu i logistici kako bi istražili potencijal i izazove integracije umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja u svoje operacije. Daragh Mahon, izvršni potpredsjednik i CIO tvrtke Werner Enterprises, te David Broering, predsjednik integrirane logistike u tvrtki NFI Industries, među su glavnim protagonistima razgovora o ovoj transformacijskoj tehnologiji.
Mahon, strastveni zagovornik AI-a, vidi njegove primjene u različitim područjima, od chatbotova koji pomažu upite vozača do prediktivnih uvida o održavanju i cijenama. Njegovo uzbuđenje leži u ogromnim mogućnostima koje AI donosi, poput analiziranja podataka s modernih kamiona kako bi se spriječili skupi kvarovi i optimizirale operacije. S druge strane, Broering nudi oprezniju perspektivu ističući precijenjene aspekte AI-a i izazove s kojima se zaposlenici suočavaju prilikom prilagodbe novoj tehnologiji.
Selektivna implementacija i učinkovito prikupljanje podataka ključni su faktori za iskorištavanje snage AI-a. NFI, poput Wernera, vodeći su prijevoznik tereta u Sjevernoj Americi, ali su se odlučili za selektivnu primjenu AI-a, dajući prioritet pouzdanim podacima i stvaranju jasne vrijednosti. Erik Kiser, izvršni direktor tvrtke Orderful, naglašava još jedan važan izazov: agregacija i oblikovanje raznolikih podataka o opskrbnom lancu za AI aplikacije. S različitim formatima podataka i standardima u industriji, ova zadaća postaje još složenija.
Rasprava se proteže na izbor između razmjene elektroničkih poslovnih dokumenata (EDI) i otvorenih programskih sučelja (API-ja) za besprijekornu razmjenu podataka. Mahon zagovara prijelaz na otvorene API-je, ističući važnost glatke komunikacije između različitih sustava. Međutim, Broering, u suradnji s tvrtkom Orderful, smatra da je trenutna upotreba EDI-a dovoljna za njihove potrebe.
Usred ovih tehnoloških promjena, ne može se poreći potencijal AI-a da preoblikuje logističke operacije. C H Robinson, primjerice, već je razvio tehnologiju koja se temelji na AI-u za bezkontaktno zakazivanje termina u prijevozu tereta, automatizirajući milijarde zadataka godišnje i značajno ubrzavajući vrijeme plasmana na tržište. Izvršni direktori u području prijevoza prepoznaju potrebu za digitalizacijom industrije i smatraju da je AI moćan alat za automatizaciju složenih logističkih procesa.
Dok industrija kreće na ovo transformacijsko putovanje, važno je pažljivo i suradnički rješavati jedinstvene izazove povezane s integracijom AI-a i strojnog učenja. Obećanje učinkovite logističke industrije temeljene na podacima je dosegnuto, a usvajanje AI-a će nastaviti preoblikovati složene obrasce opskrbnog lanca i logistike, čineći brzinu, učinkovitost i preciznost novim standardima.
FAQ odjeljak:
P: Kakav je potencijal integracije AI-a i strojnog učenja u industriji prijevoza tereta?
O: Potencijal leži u različitim područjima poput chatbota koji pomaže upitima vozača, prediktivnih uvida o održavanju i cijenama, analize podataka s kamiona radi sprječavanja kvarova i optimizacije operacija.
P: S kojim se izazovima suočavaju glavni ljudi u industriji prilikom usvajanja AI-a?
O: Neki od izazova uključuju precijenjene aspekte AI-a, prilagodbu zaposlenika novoj tehnologiji, selektivnu implementaciju, učinkovito prikupljanje podataka i oblikovanje raznolikih podataka o opskrbnom lancu za AI aplikacije.
P: Koje su važne stavke prilikom iskorištavanja snage AI-a?
O: Selektivna implementacija, prioritet pouzdanim podacima, stvaranje jasne vrijednosti, te izbor između razmjene elektroničkih poslovnih dokumenata (EDI) i otvorenih programskih sučelja (API-ja) za razmjenu podataka.
P: Kako se trenutno koristi AI u logističkoj industriji?
O: Razvijena je tehnologija temeljena na AI-u za bezkontaktno zakazivanje termina u prijevozu tereta, automatizirajući milijarde zadataka godišnje i ubrzavajući vrijeme plasmana na tržište.
Ključni pojmovi / žargon:
1. Umjetna inteligencija (AI): Grana računalne znanosti koja ima za cilj stvaranje inteligentnih strojeva koji mogu simulirati ljudsku inteligenciju.
2. Strojno učenje: Primjena AI-a koja omogućava računalnim sustavima učenje i poboljšavanje na temelju iskustva bez eksplicitnog programiranja.
3. Prikupljanje podataka: Proces prikupljanja i organiziranja podataka iz različitih izvora na jednom mjestu.
4. Elektronička razmjena poslovnih podataka (EDI): Standardni format za elektroničku razmjenu poslovnih dokumenata.
5. Programski sučelja aplikacija (API-ji): Skup pravila i protokola koji omogućuju različitim softverskim aplikacijama da komuniciraju i razmjenjuju podatke međusobno.
Prijedlozi srodnih veza:
– Konferencija o opskrbnom lancu i logistici Manifest 2024
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog be3.sk