V dinamičnem svetu tovornega prometa poteka tiha revolucija. Vodilni v industriji so se zbrali na konferenci Manifest 2024 za oskrbovalno verigo in logistiko, da bi raziskali potencial in izzive integracije umetne inteligence (UI) in strojnega učenja v svoje operacije. Daragh Mahon, izvršni podpredsednik in CIO pri podjetju Werner Enterprises, ter David Broering, predsednik integrirane logistike pri podjetju NFI Industries, sta med tistimi, ki so oblikovali pogovor o tej revolucionarni tehnologiji.
Mahon, strasten zagovornik UI, si predstavlja njegove aplikacije v različnih področjih, od klepetalnikov, ki pomagajo pri vprašanjih voznikov, do napovednih vpogledov v vzdrževanje in cene. Njegovo navdušenje leži v ogromnih možnostih, ki jih prinaša UI, kot na primer analiziranje podatkov sodobnih tovornjakov za preprečevanje dragih okvar in optimizacijo operacij. Po drugi strani Broering ponuja bolj previden pogled, ki poudarja precenjene vidike UI in izzive, s katerimi se zaposleni soočajo pri prilagajanju novi tehnologiji.
Izbira selektivne integracije in učinkovite agregacije podatkov sta ključni vidiki izkoriščanja moči UI. NFI, tako kot Werner, je vodilni prevoznik blaga v Severni Ameriki, vendar sta se odločila za selektivno sprejetje UI, pri čemer dajeta prednost zaupanja vrednim podatkom in ustvarjanju jasne vrednosti. Erik Kiser, izvršni direktor podjetja Orderful, poudarja še en pomemben izziv: agregacija in oblikovanje raznolikih podatkov oskrbovalne verige za aplikacije UI. S številnimi formati podatkov in standardi v industriji postane ta naloga še kompleksnejša.
Poleg tega se razprava razteza na izbiro med elektronsko menjavo podatkov (EDI) in odprtimi aplikacijskimi programskimi vmesniki (APIji) za nemoteno izmenjavo podatkov. Mahon zagovarja prehod na odprte APIje, poudarja pomen tekoče komunikacije med različnimi sistemi. Broering pa skupaj s podjetjem Orderful meni, da je trenutna uporaba EDI zadostna za njihove potrebe.
V trenutnih tehnoloških premikih ne gre zanemariti potenciala UI za preoblikovanje logističnih operacij. Na primer, podjetje C H Robinson je že razvilo tehnologijo na osnovi UI za brezkontaktno dogovarjanje terminov v tovornem prometu, ki avtomatizira milijarde opravil letno in znatno pospešuje čas na trgu. Vodje prevoznikov prepoznavajo žejo po digitalizaciji industrije in vidijo UI kot močno orodje za avtomatizacijo kompleksnih logističnih procesov.
Medtem ko se industrija podaja na to preoblikovalno pot, je bistveno, da se premišljeno in sodelovalno sooči s posebnimi izzivi, povezanimi z integracijo UI in strojnega učenja. Obljuba učinkovitejše, podatkovno usmerjene logistične industrije je dosegljiva in sprejetje UI bo še naprej preoblikovalo zapletene vzorce oskrbovalne verige in logistike, pri čemer bo hitrost, učinkovitost in natančnost postala nova norma.
Vprašanja in odgovori:
V: Kakšen je potencial integracije UI in strojnega učenja v industriji tovornega prometa?
O: Potencial leži v različnih področjih, kot so klepetalniki za pomoč pri vprašanjih voznikov, napovedni vpogledi v vzdrževanje in cene, analiziranje podatkov tovornjakov za preprečevanje okvar in optimizacijo operacij.
V: Kakšni izzivi se pojavljajo pri sprejemanju UI vodilnim v industriji?
O: Nekateri izzivi vključujejo precenjene vidike UI, prilagajanje zaposlenih na novo tehnologijo, izbiranje selektivne implementacije, učinkovito agregacijo podatkov in oblikovanje raznolikih podatkov oskrbovalne verige za aplikacije UI.
V: Kaj je treba upoštevati pri izkoriščanju moči UI?
O: Izbor selektivne implementacije, dajanje prednosti zaupanja vrednim podatkom, ustvarjanje jasne vrednosti ter izbira med elektronsko menjavo podatkov (EDI) in odprtimi aplikacijskimi programskimi vmesniki (APIji) za izmenjavo podatkov.
V: Kako se trenutno uporablja UI v logistični industriji?
O: Razvita je bila tehnologija na osnovi UI za brezkontaktno dogovarjanje terminov v tovornem prometu, ki avtomatizira milijarde opravil letno in pospešuje čas na trgu.
Ključni izrazi/jargon:
1. Umetna inteligenca (UI): Veja računalniške znanosti, ki si prizadeva ustvariti inteligentne stroje, ki lahko simulirajo človeško inteligenco.
2. Strojno učenje: Uporaba UI, ki omogoča računalniškim sistemom učenje in izboljšanje iz izkušenj brez eksplicitnega programiranja.
3. Agregacija podatkov: Proces zbiranja in organiziranja podatkov iz več virov na centralno lokacijo.
4. Elektronska menjava podatkov (EDI): Standardni format za elektronsko izmenjavo poslovnih dokumentov.
5. Aplikacijski programski vmesniki (APIji): Nabor pravil in protokolov, ki omogočajo komunikacijo in izmenjavo podatkov med različnimi programsimi aplikacijami.
Predlagane povezave:
– Konferenca Manifest 2024 za oskrbovalno verigo in logistiko
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog macholevante.com