領(lǐng)先的物流組織已經(jīng)在利用人工智能(AI)進(jìn)行運(yùn)輸。雖然目前很多企業(yè)都在收集這些數(shù)據(jù)，而且未來(lái)只會(huì)繼續(xù)增加，但這些數(shù)據(jù)仍未得到充分利用。

使用預(yù)測(cè)分析進(jìn)行路線規(guī)劃

借助AI的強(qiáng)大功能，企業(yè)可以解鎖高級(jí)路線規(guī)劃，從而以傳統(tǒng)路線規(guī)劃難以或無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式優(yōu)化多個(gè)實(shí)際因素。

傳統(tǒng)的運(yùn)輸路線規(guī)劃因素通常只能包含少數(shù)幾個(gè)因素，這些因素仍然是非常幼稚的基于規(guī)則的因素。然而，傳統(tǒng)的方法不可能一夜之間就被取代。適應(yīng)新技術(shù)的整個(gè)過(guò)程需要時(shí)間和技能。

為了使用人工智能進(jìn)行有效的路線規(guī)劃，企業(yè)需要考慮各種各樣的因素。除主觀因素(如送貨人員的當(dāng)?shù)刂R(shí)和其他偏好)外，這些因素還包括要送貨的類型、客戶偏好、交通模式、當(dāng)?shù)氐缆贩ㄒ?guī)和不斷變化的路線行為。

通過(guò)預(yù)測(cè)分析，AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)可以優(yōu)化路線規(guī)劃的現(xiàn)實(shí)因素，從而降低交付成本、加快交付時(shí)間、降低運(yùn)輸成本和更好的資產(chǎn)利用率。預(yù)測(cè)分析使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來(lái)結(jié)果的可能性。

利用人工智能進(jìn)行物流和運(yùn)輸?shù)暮锰?/h3>

在未來(lái)，基于人工智能的系統(tǒng)將有助于釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的真正潛力。這將帶來(lái)更好的客戶體驗(yàn)、改進(jìn)的車隊(duì)管理、更快的交貨、更低的安全事故和更好的整體業(yè)務(wù)利潤(rùn)。人工智能為物流運(yùn)輸生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者提供了一個(gè)雙贏的場(chǎng)景，但需要一些努力和投資來(lái)構(gòu)建和維護(hù)。

對(duì)人工智能的建議

與人工智能同樣重要的是，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工程是人工智能中被低估的組成部分。數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)方面，專注于數(shù)據(jù)收集和分析的實(shí)際應(yīng)用。在跳上AI炒作列車之前，問(wèn)問(wèn)自己，你正在收集關(guān)于你的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)嗎?數(shù)據(jù)是否有效存儲(chǔ)、組織和易于訪問(wèn)?

最后，雖然AI目前是一個(gè)流行的技術(shù)流行詞，但解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題才有用。評(píng)估您希望基于人工智能的系統(tǒng)解決哪些問(wèn)題，將其納入您的業(yè)務(wù)目標(biāo)，并使用適當(dāng)?shù)亩攘繕?biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量效率。