În lumea dinamică a transportului de mărfuri are loc o revoluție tăcută. Liderii din industrie s-au adunat la conferința Manifest 2024 pentru lanțul de aprovizionare și logistică pentru a explora potențialul și provocările integrării inteligenței artificiale (AI) și învățării automate în operațiunile lor. Daragh Mahon, EVP și CIO al Werner Enterprises, și David Broering, președintele logisticii integrate la NFI Industries, au fost printre vocile care au modelat dialogul referitor la această tehnologie transformatoare.
Mahon, un susținător pasionat al AI, vede aplicațiile sale în diferite domenii, de la chatbot-urile care ajută șoferii în întrebările lor până la previziuni privind întreținerea și prețurile. Entuziasmul său își are rădăcinile în posibilitățile vaste pe care le aduce AI, cum ar fi analizarea datelor provenite de la camioane moderne pentru a preveni defecțiunile costisitoare și pentru a îmbunătăți operațiunile. Pe de altă parte, Broering oferă o perspectivă mai precaută, evidențiind aspectele supraevaluate ale AI și provocările cu care se confruntă angajații în adaptarea la noua tehnologie.
Implementarea selectivă și agregarea eficientă a datelor sunt considerații cheie în exploatarea puterii AI. NFI, la fel ca și Werner, este un transportator de mărfuri de frunte în America de Nord, dar au ales să adopte AI în mod selectiv, acordând prioritate datelor de încredere și creând valoare clară. Erik Kiser, CEO al Orderful, subliniază o altă provocare semnificativă: agregarea și formatarea datelor diverse din lanțul de aprovizionare pentru aplicațiile AI. Cu formate și standarde de date variate în industrie, această sarcină devine și mai complexă.
Dezbaterea se extinde la alegerea între Schimbul Electronic de Date (EDI) și Interfețele de Programare a Aplicațiilor (API) deschise pentru schimbul transparent de date. Mahon susține o trecere graduală către API-uri deschise, evidențiind importanța comunicării fluide între diferite sisteme. Cu toate acestea, Broering, în colaborare cu Orderful, consideră că utilizarea actuală a EDI este suficientă pentru nevoile lor.
În mijlocul acestor schimbări tehnologice, nu se poate nega potențialul ca AI să remodeleze operațiunile logistice. De exemplu, C H Robinson a dezvoltat deja tehnologie alimentată de AI pentru programarea fără contact a rendez-vous-urilor în transportul de mărfuri, automatizând miliarde de sarcini anual și accelerând semnificativ timpul de lansare pe piață. Executivii din transporturi recunosc setea industriei pentru digitalizare și consideră AI ca fiind o unealtă puternică pentru automatizarea proceselor logistice complexe.
Pe măsură ce industria se angajează în această călătorie transformatoare, este esențial să se abordeze cu grijă și colaborativitate provocările unice asociate cu integrarea AI și învățării automate. Promisiunea unei industrii de logistică mai eficiente, axată pe date, este la îndemână, iar adoptarea AI va continua să remodeleze modelele intricate ale lanțului de aprovizionare și logistică, făcând din viteză, eficiență și precizie o nouă normă.
Întrebări frecvente:
Q: Care este potențialul integrării AI și învățării automate în industria transportului de mărfuri?
A: Potențialul constă în diverse domenii, cum ar fi chatbot-urile care ajută șoferii în întrebările lor, previziuni privind întreținerea și prețurile, analizarea datelor provenite de la camioane pentru a preveni defecțiunile și îmbunătățirea operațiunilor.
Q: Ce provocări întâmpină liderii din industrie în adoptarea AI?
A: Unele provocări includ aspectele supraevaluate ale AI, adaptarea angajaților la noua tehnologie, implementarea selectivă, agregarea eficientă a datelor și formatarea datelor diverse din lanțul de aprovizionare pentru aplicațiile AI.
Q: Care sunt considerațiile în exploatarea puterii AI?
A: Implementarea selectivă, prioritizarea datelor de încredere, crearea valorii clare și alegerea între Schimbul Electronic de Date (EDI) și Interfețele de Programare a Aplicațiilor (API) deschise pentru schimbul de date.
Q: Cum se utilizează în prezent AI în industria logistică?
A: S-a dezvoltat tehnologie alimentată de AI pentru programarea fără contact a rendez-vous-urilor în transportul de mărfuri, automatizând miliarde de sarcini anual și accelerând timpul de lansare pe piață.
Termeni cheie/Jargon:
1. Inteligență Artificială (AI): O ramură a științei computerelor care își propune să creeze mașini inteligente capabile să simuleze inteligența umană.
2. Învățare Automată: O aplicație a AI care permite sistemelor de calcul să învețe și să se îmbunătățească pe baza experienței, fără programare explicită.
3. Agregare de date: Procesul de colectare și organizare a datelor provenite din multiple surse într-o locație centrală.
4. Schimbul Electronic de Date (EDI): Un format standard pentru schimbul de documente de afaceri electronic.
5. Interfețele de Programare a Aplicațiilor (API): Un set de reguli și protocoale care permit diferitelor aplicații software să comunice și să schimbe date între ele.
Link-uri relevante sugerate:
– Conferința Manifest 2024 pentru lanțul de aprovizionare și logistică
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson