3 Rantaian Bekalan Cabaran Kecerdasan Buatan Menyelesaikan
Dalam tahun -tahun kebelakangan ini, kemajuan teknologi seperti automasi, sambungan, dan analisis data telah menyediakan industri dengan peluang untuk mencapai kejayaan sebenar. Walau bagaimanapun, industri ini tertinggal dalam kecergasan digital dan menjejaskan penggunaan. Terutama, peserta yang didorong oleh teknologi baru berinovasi untuk mengisi jurang dan mengukir niche mereka sendiri dalam rantaian nilai pada kelajuan breakneck. Satu bidang yang berada di barisan hadapan inovasi ini ialah kecerdasan buatan (AI). Kecerdasan buatan berpotensi untuk merevolusikan semua fungsi pengurusan rantaian bekalan dengan membolehkan organisasi mengoptimumkan proses, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan.
Artikel ini adalah yang pertama dalam siri dua bahagian mengenai bagaimana AI dapat menyelesaikan dan mengurangkan cabaran industri trak utama. Di bahagian ini, tiga cabaran terperinci dan penyelesaian yang didorong oleh AI diserlahkan.
Pengambilan dan pengekalan pemandu
Kekurangan pemandu telah menjadi cabaran kronik untuk industri trak sejak kemelesetan besar tahun 2008. Persatuan Trak Amerika (ATA) menjangkakan kekurangan pemandu melonjak dari 60k pada tahun 2021 hingga 160k pada tahun 2030. Mengimbangi persaraan dan perubahan kerjaya sukarela, mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan mengekalkan dan penahan dan Memaksimumkan produktiviti pemandu sedia ada telah menjadi kritikal.
Menggunakan AI untuk perancangan laluan dan penjadualan pemandu boleh meningkatkan penggunaan dan membebaskan pemandu untuk memberi tumpuan kepada aspek memandu tugas mereka. Pengangkatan awal yang teragak -agak telah memberi laluan kepada pelukan sistem bantuan pemandu lanjutan (ADAS) untuk mengesan dan mencegah kemalangan, memantau prestasi pemandu, dan memberi amaran kepada isu -isu seperti keletihan untuk meningkatkan keselamatan memandu. Dalam jangka masa panjang, menganalisis faktor -faktor yang mendorong pemandu untuk berhenti dapat meningkatkan pengalaman pekerja dan mengurangkan perolehan. Dalam industri yang tidak lama dahulu bergantung pada proses berasaskan kertas dan iklan akhbar untuk pemasaran pengambilan, pemandu kini berinteraksi dengan chatbots NLP dan alat memandu simulasi untuk membantu segala-galanya daripada merekrut ke onboarding ke sokongan pemandu sehari-hari. NFI Industries, Inc.
Bekalan dan Permintaan Padanan
Pemadanan barang digital adalah keupayaan yang dibolehkan AI yang memudahkan perjalanan barang melalui pendigitalan akhir-ke-akhir. Proses pemadanan kapasiti beban automatik melalui pembelajaran mesin berdasarkan keperluan penghantaran (pasangan OD, jenis trak, insurans, perkhidmatan), proses pembidaan automatik melalui teknologi komunikasi (EDI, API), dan penjejakan memudahkan penglihatan masa nyata semasa pelaksanaan. AI juga boleh meramalkan permintaan masa depan, memudahkan kedudukan kapasiti untuk memadankan permintaan, dan merancang pergerakan berterusan berdasarkan beban yang ada. Pencocokan kapasiti yang tersedia untuk permintaan diperbaiki, memaksimumkan penggunaan aset, meminimumkan batu terbiar dan meningkatkan penempatan semula kapasiti.
ETA dinamik
Walaupun sistem masih berkembang ke arah kemas kini masa nyata, kecerdasan buatan (AI) membantu meringankan peralihan ini dengan mengira ETA dengan cepat, menggunakan kaedah saintifik untuk menghasilkan ramalan masa nyata melalui algoritma kompleks. AI menggunakan pelbagai input data masa nyata termasuk, tetapi tidak terhad kepada, pengesanan corak sejarah, maklumat GPS, data komputer on-board (OBC), data pemacu, kemas kini EDI, prestasi peralatan dan maklumat penyelenggaraan. Kerana data sangat spesifik, model AI boleh membuat ramalan yang lebih tepat dan relevan untuk lokasi operasi yang berlainan berdasarkan corak inventori, tingkah laku pemandu, masa trak, dan data geolokasi, antara lain. Apabila musim atau corak berubah,
"Pengiraan ETA berasaskan AI yang dinamik ini meningkatkan kecekapan penerimaan, ketepatan gelombang pemenuhan keluar, kelajuan penghantaran kedai, dan jualan e-dagang dan pengalaman pelanggan."
Dengan kemajuan yang menarik dalam trak autonomi, Internet of Things (IoT), pemenuhan berasaskan drone, dan blockchain di ambang terobosan dan pengkomersialan, masa depan cerah.
Leave a comment