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隨著物流和貨運(yùn)組織變得更加數(shù)字化，企業(yè)將能夠收集圍繞其客戶、供應(yīng)鏈、交付、車隊(duì)、駕駛員等的越來越多的數(shù)據(jù)。領(lǐng)先的物流組織已經(jīng)在運(yùn)輸中利用人工智能(AI)。盡管許多企業(yè)目前正在收集數(shù)據(jù)，并且將來只會(huì)繼續(xù)增加，但當(dāng)前仍未充分利用這些數(shù)據(jù)。

使用預(yù)測分析進(jìn)行路線規(guī)劃

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

運(yùn)輸中的傳統(tǒng)路線規(guī)劃因素通常只能包含一些因素，而這些因素仍然是非常初級(jí)的基于規(guī)則的因素。不過，傳統(tǒng)方式不能一蹴而就。適應(yīng)新技術(shù)的整個(gè)過程需要時(shí)間和技能。

為了使用AI進(jìn)行有效的路線規(guī)劃，企業(yè)需要考慮多種因素。除了主觀因素(例如交付人員的本地知識(shí)和其他偏好)外，因素還包括要交付的類型、客戶偏好、交通方式、當(dāng)?shù)氐缆贩ㄒ?guī)以及路線變化行為。

借助預(yù)測分析，由AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)可以優(yōu)化路線規(guī)劃的實(shí)際因素，從而降低交付成本，縮短交付時(shí)間，降低運(yùn)輸成本并提高資產(chǎn)利用率。預(yù)測分析使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)來基于歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果的可能性。

利用AI進(jìn)行物流和運(yùn)輸?shù)暮锰?/h3>

未來，基于AI的系統(tǒng)將幫助釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的真正潛力。這將改善客戶體驗(yàn)、改善車隊(duì)管理、加快交貨速度、降低安全事故，并提高整體業(yè)務(wù)利潤率。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)者帶來了雙贏的局面，但需要一定的精力和投資來構(gòu)建和維護(hù)。

對AI的建議

與AI一樣重要，但AI和數(shù)據(jù)工程是被低估的組成部分。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。在踏上AI之路之前，請問問自己，你是否正在收集有關(guān)業(yè)務(wù)運(yùn)營的關(guān)鍵數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)是否有效地存儲(chǔ)、組織并易于訪問?

歸根結(jié)底，雖然AI當(dāng)前是一個(gè)流行的技術(shù)流行語，但它僅對解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題有用。評估你希望基于AI的系統(tǒng)要解決的問題，將其納入你的業(yè)務(wù)目標(biāo)，并使用適當(dāng)?shù)亩攘繕?biāo)準(zhǔn)來衡量效率。