هوشمندسازی حمل و نقل

استفاده هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

حمل و نقل و لجستیک همگام با توسعه هوش مصنوعی، دستخوش تحولی عظیم شده است. به کمک هوش مصنوعی، فرآیندها بهینه، هزینه های حمل کاهش و کارایی شرکت های حمل و نقل و لجستیک، افزایش می یابد. در ادامه تأثیر بهره‌گیری از هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل و لجستیک و مزایای آن را بررسی می کنیم.

به کمک استفاده از هوش مصنوعی در جمع آوری داده های عظیم، تجزیه و تحلیل سریع اطلاعات برای ارائه دیدگاه، نقش آن در لجستیک و حمل و نقل دارای جایگاه ارزشمندی است؛ زیرا به رهبران کالاهای مصرفی کمک می کند تا سریعتر، دقیق تر و کارآمدتر تصمیم بگیرند. با دریافت درک بهتری از برنامه ریزی تقاضا، مدیریت موجودی، بهینه سازی مسیر و نیازهای خدمات مشتری، ادغام هوش مصنوعی در زنجیره تأمین، رهبران را قادر می سازد تا پیش از وقوع مشکلات با آنها مقابله کنند و عملیات را در صورت نیاز اصلاح کنند.

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تأمین و لجستیک همچنان در حال رشد است، اما ۱۹ درصد از مدیران کالاهای مصرفی براین عقیده اند که بهینه سازی لجستیک یکی از موارد استفاده برتر از هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳ بوده است.

کاتیا والش، مدیر استراتژی جهانی و افسر هوش مصنوعی شرکت لیوای اشتراوس اند کو گفت: یکی از مزایای استفاده از این تکنولوژی نوظهور،  آن است که  با استفاده از هوش مصنوعی، می توان کارهای زیادی با آن انجام داد و از معایب آن، می توان کارهای زیادی با آن انجام داد، حتی جایی که تمرکز بسیار اهمیت دارد.

کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک و حمل و نقل

کاربرد هوش مصنوعی در  لجستیک و حمل و نقل و حمل و نقل، برای دست یافتن شرکت‌ها به عملکردی بهتر در مدیریت زنجیره تأمین، از پیش‌بینی تقاضا تا تحویل و بازگشت محصول، عمل کند. برنامه های کاربردی آن به شرح زیر است:

• برنامه ریزی و پیش بینی تقاضا
• خودکارسازی کارهای دفتری به صورت دستی
• چت ربات های خدمات مشتری
• مدیریت موجودی
• تکمیل و بهینه سازی مسیر تحویل
• مدیریت انبار
• لجستیک معکوس
• بهینه سازی زمان بندی کار
• پیش بینی زمان توقف تولید، تعمیر و نگهداریتأثیر هوش مصنوعی بر حمل و نقل کالا

ظهور هوش مصنوعی صنایع متعددی را متحول کرده است و حمل و نقل بار نیز از این قاعده مستثنی نیست. فناوری های هوش مصنوعی به طور قابل توجهی بر شیوه‌ی حمل و نقل کالا، تأثیر داشته و کارایی، ایمنی و پایداری را در این فرآیند افزایش داده است. این مقاله به بررسی تأثیر عمیق هوش مصنوعی بر حمل و نقل کالا می پردازد.

1.تجزیه و تحلیل قابل پیش بینی

تجزیه و تحلیل های قابل پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی مدیریت زنجیره‌ی تأمین را در صنعت حمل و نقل متحول کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با استفاده از حجم زیادی از داده‌ها، می‌توانند الگوهای تقاضا را پیش‌بینی، اختلالات احتمالی را شناسایی و مسیرهای حمل و نقل را بهینه کند. این سطح از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، شرکت‌های لجستیک را برای ساده‌سازی عملیات، کاهش تأخیر و افزایش رضایت مشتری، توانمند می‌سازد.

2.برنامه ریزی مسیر کارآمد

هوش مصنوعی به طور قابل توجهی برنامه ریزی مسیر را برای حمل و نقل کالا، بهبود بخشیده است. الگوریتم ها توانایی تجزیه و تحلیل شرایط آب و هوایی، الگوهای ترافیکی و داده های جاده را برای ترسیم کارآمدترین و صرفه جویی در زمان دارند. این تکنولوژی نه تنها زمان تحویل را کاهش می دهد، بلکه مصرف سوخت، انتشار کربن را نیز به حداقل می رساند و به اکو سیستم حمل و نقل کالای پایدارتر می افزاید.

3. افزایش امنیت حمل و نقل

ادغام سیستم های نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی، امنیت حمل و نقل را تقویت کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند محتوای ویدئویی را برای تشخیص ناهنجاری‌ها و تهدیدات امنیتی بالقوه تجزیه و تحلیل کنند. علاوه بر این، حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند شرایط محموله را کنترل و اطمینان حاصل کند که کالاها در شرایط بهینه حمل می‌شوند، به‌ویژه برای اقلام حساس به دما یا فاسد شدنی.

4. ردیابی لحظه ای مرسوله

به کمک سیستم‌های ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی، فرستنده‌ها و مشتریان می‌توانند محموله‌های خود را در هر مرحله، از بارگیری تا تحویل، نظارت کنند و آنها را قادر می‌سازد تا هرگونه تاخیر یا اختلال را پیش‌بینی کنند. این افزایش شفافیت، اعتماد و مسئولیت پذیری را تقویت می کند و منجر به بهبود رضایت مشتری می شود.

5. انبارداری هوشمند و مدیریت موجودی

فناوری‌های هوش مصنوعی تأثیر قابل‌توجهی بر انبارداری و مدیریت موجودی گذاشته‌اند. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به طور موثر کالاها را در انبار مرتب کرده و جابه‌جا کنند، استفاده از فضا را بهینه کرده و انجام سفارش را تسریع می بخشند. علاوه بر این، سیستم‌های مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تقاضا را پیش‌بینی، از انبار شدن جلوگیری کند و موجودی اضافی را کاهش دهد.

آینده هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک

کارشناسان معتقدند که با هوش مصنوعی، صنعت TSL (حمل و نقل، کشتیرانی و لجستیک) طی ده سال آینده دستخوش تغییر و دگرگونی خواهد شد. کامیون‌های خودران به یک مدل استاندارد در جاده‌ها تبدیل خواهند شد و در سایر نقاط جهان ظاهر می‌شوند. در همین حال، در انبارها، اکثر عملیات (از برداشت سفارش تا بارگیری و رصد بار) همگی توسط ربات و هوش مصنوعی انجام می شود.

به لطف هوش مصنوعی، هزینه های حمل و نقل و لجستیک ۳۰ تا ۴۰ درصد کاهش می یابد. زمان تحویل نیز از طریق بهینه‌سازی مسیر، بارگیری و همچنین پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند شهری کوتاه‌تر کند. ادغام هوش مصنوعی در لجستیک کیفیت خدمات مشتری را افزایش می دهد و خطاهای انسانی تقریباً از بین می رود.

نتیجه گیری

در نتیجه، سیستم‌هایی که از یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حمل‌ونقل استفاده می‌کنند، پتانسیل بالایی در صنعت TSL دارند که تازه شروع به بهره‌برداری می‌کنند. اجرای آنها فرصتی برای کاهش قابل توجه هزینه ها، کوتاه شدن زمان تحویل، بهبود ایمنی حمل و نقل و ارائه خدمات بهتر به مشتریان است. با این حال، برای موفقیت آمیز بودن، پیاده سازی این فناوری ها باید راهبردی باشد.

تأثیر هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک چیزی فراتر از کارایی عملیاتی صرف است. این تکنولوژی برتر جنبه‌های پایداری، ایمنی و اعتماد کاربر را لمس می‌کند. با ادامه پذیرش و اصلاح این فناوری، افق حمل و نقل و لجستیک امیدوارکننده به نظر می رسد که با نوآوری مشخص شده، هدایت می شود. همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی به رشد خود ادامه می‌دهند، نقش آن‌ها در حمل‌ونقل و لجستیک نیز به طور قطع گسترش می‌یابد. با پذیرش این تغییرات، کسب‌وکارها از افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و از مدل عملیاتی پایدارتر بهره خواهند برد. برای شیپر یا فرستنده، وعده تحویل سریع‌تر، رفت‌وآمد ایمن‌تر و حمل‌ونقل مطمئن‌تر ارائه می شود.