Jak sztuczna inteligencja zmieni transport ciężarowy?
W 2018 r. w Polsce przewieziono transportem samochodowym ponad 1,8 mln ton ładunków, o 6,8% więcej niż rok wcześniej . W ciągu najbliższych 5 lat sektor logistyki i transportu na całym świecie będzie się zmieniał, m.in. pod wpływem digitalizacji. Aż 70% spółek z branży spodziewa się, że umożliwi ona wzrost dochodów lub zysków, kolejnych 11% wskazuje poprawę doświadczeń klientów . Jaką rolę w tym procesie odegra sztuczna inteligencja?
Małe zmiany, duży wpływ
Sztuczna inteligencja zmienia branżę transportową już dzisiaj, choć często w sposób mniej widoczny niż np. autonomiczne samochody. Do niedawna właściciele pojazdów mieli bardzo ograniczony wgląd w informacje o zdarzeniach zgłaszanych przez systemy telematyczne . Obecnie rozwiązania wideo zapewniają dane kontekstowe, niezbędne do zrozumienia faktycznych okoliczności incydentów, co wcześniej ograniczało się do interpretacji danych liczbowych. Analiza wspierana systemem uczenia maszynowego stale poprawia dokładność automatycznej klasyfikacji zdarzenia, a menedżerowie floty są powiadamiani tylko wtedy, gdy incydent wymaga ich uwagi.
Daje to możliwość poszerzenia wiedzy o flocie bez konieczności przeszukiwania danych czy przeglądania wielu godzin materiału filmowego. Umożliwia przedsiębiorcom także zmniejszanie prawdopodobieństwa wystąpienia wypadku oraz ograniczanie ryzyka poprzez redukcję liczby fałszywych roszczeń z tytułu odpowiedzialności karnej. Często w momencie oskarżenia o spowodowanie wypadku firmy decydują się na ugodę i płacą, aby uniknąć procesów sądowych oraz szkody na swojej reputacji. Rozwiązania wideo dostarczają dowodów w postaci nagrań, co zwiększa zaufanie między właścicielami i pracownikami oraz klientami.
Lepsze dane = lepsze decyzje
Algorytmy AI monitorują także w czasie rzeczywistym dane z wielu czujników. Bazując na systemach uczenia maszynowego mogą identyfikować informacje odbiegające od normy i szukają przyczyny ich pojawienia się. Taka inteligentna analiza danych o stanie pojazdów, zachowaniu kierowców i wydajności pomaga zwiększać bezpieczeństwo i sprawność floty oraz zmniejszać przestoje i koszty utrzymania. Sztuczna inteligencja może nawet podpowiadać dyspozytorowi, które zlecenia warto przyjąć i w jakiej kolejności. Według przewidywań do 2025 r. AI zapewni oszczędności nawet 165 mld dol. w łańcuchu dostaw OEM .
Sebastian Bazylak, Marketing Manager w firmie Verizon Connect, wskazuje: – Przewagą rozwiązań z zakresu AI oraz uczenia maszynowego jest inteligentna analiza ogromnej ilości danych o flocie. Dzięki temu pomagają firmom transportowym redukować koszty i spełniać oczekiwania klientów w zakresie szybkiej obsługi, dostaw w dniu zamówienia i ciągłych aktualizacji statusu przesyłek. Mogą również pomóc w unikaniu ryzykownych incydentów przez przewidywanie zagrożeń, a nie tylko reagowanie na zdarzenia, które już miały miejsce.
Źródło: dane GUS, https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/transport-i-lacznosc/transport/przewozy-ladunkow-i-pasazerow-w-2018-roku,11,7.html
Raport PwC „CEE Transport & Logistics TrendBook 2019” https://www.pwc.pl/pl/media/2018/2018-10-19-transport-logistyka-pwc-trendbook-2019.html
Telematyka – rozwiązania z zakresu telekomunikacji, informatyki i automatyki umożliwiające efektywną wymianę informacji dotyczących obiektów w czasie rzeczywistym. Dzięki zastosowaniu telematyki w transporcie możliwe jest zwiększenie efektywności przemieszczania się floty pojazdów, wydajności przewozów osób i towarów, poprawa bezpieczeństwa oraz minimalizowanie negatywnego wpływu na środowisko.
Ang. Original Equipment Manufacturer, przedsiębiorstwa wytwarzające towary, które mogą być sprzedawane przez innego producenta.
Raport Instytutu McKinsey Reserve a seat – the Future of mobility is arriving early, 2018.
