7bridges的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Philip Ashton表示：“運(yùn)輸和物流(T&L)領(lǐng)域的人工智能解決方案已成為這一增長的一部分，對(duì)于滿足消費(fèi)者越來越高的期望至關(guān)重要。

“無論企業(yè)本身是T&L供應(yīng)商，還是依賴高效供應(yīng)鏈以實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)運(yùn)營的公司(如零售商)，擁抱AI創(chuàng)新對(duì)于保持競爭力至關(guān)重要。”

在新興市場城市打造智能交通

WhereIs MyTransport的首席執(zhí)行官Devinde Vries討論了如何使用數(shù)據(jù)使新興城市的交通更加智能。

據(jù)麥肯錫稱，通過采用人工智能，物流公司在未來20年每年可產(chǎn)生1.3萬億至2萬億美元的收入。本文將深入探討人工智能和自動(dòng)化在目前和未來在運(yùn)輸和物流領(lǐng)域的許多用例。

認(rèn)知機(jī)器閱讀

一種已在該領(lǐng)域內(nèi)利用的AI實(shí)現(xiàn)是一種有效讀取大量各種數(shù)據(jù)類型的方法，稱為認(rèn)知機(jī)器閱讀。

Antworks的聯(lián)合創(chuàng)始人Asheesh Mehra解釋說：“疫情給物流和運(yùn)輸行業(yè)帶來了一段困難和不確定的時(shí)期。旅行和運(yùn)營限制導(dǎo)致多達(dá)75%的公司的供應(yīng)鏈運(yùn)營受到嚴(yán)重干擾。然而，對(duì)于那些已采取數(shù)字化行動(dòng)的公司而言，自動(dòng)化在支持和維持物流規(guī)劃和客戶計(jì)費(fèi)等流程的正常業(yè)務(wù)方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

“基于認(rèn)知機(jī)器閱讀(CMR)的自動(dòng)化工具正在減少傳統(tǒng)上與物流規(guī)劃相關(guān)的繁重且耗時(shí)的手動(dòng)任務(wù)。CMR通過分析、提取和處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，以快速生成用于預(yù)測和后續(xù)操作的高度準(zhǔn)確的報(bào)告。

“CMR也在改變公司處理計(jì)費(fèi)機(jī)制的方式，這是另一項(xiàng)通常需要人工密集型的活動(dòng)。例如，一家全球運(yùn)輸和物流公司通過CMR自動(dòng)化將其計(jì)費(fèi)程序的準(zhǔn)確性提高了80%，并將處理時(shí)間縮短了63%。”

物聯(lián)網(wǎng)

另一種顛覆運(yùn)輸和物流行業(yè)的技術(shù)將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)相結(jié)合。

Mindtree管理合伙人AnshumanSingh表示：“新興技術(shù)和新技術(shù)的快速發(fā)展使運(yùn)輸和物流公司有很多事情要做。”“在2019年，我們看到將物聯(lián)網(wǎng)融入現(xiàn)有場景的情況有所增加——在AIoT下解決了圍繞添加物聯(lián)網(wǎng)/傳感器功能和實(shí)現(xiàn)邊緣智能的大部分挑戰(zhàn)。

“雖然啟用這些功能的最初目的可能與早期預(yù)測故障或優(yōu)化使用模式以提高效率有關(guān)，但這些設(shè)備/傳感器現(xiàn)在提供的大量數(shù)據(jù)開辟了探索和優(yōu)化的新途徑。”

辛格繼續(xù)解釋說，進(jìn)展發(fā)生在以下三個(gè)階段：

1. 在邊緣啟用核心功能——這些包括基本的傳感器開發(fā)、與可用設(shè)備的集成。
2. 收集從這些傳感器生成的數(shù)據(jù)，并將它們以結(jié)構(gòu)化的形式存儲(chǔ)在中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或數(shù)據(jù)湖上——通常是在云上。
3. 實(shí)現(xiàn)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同作用，并將它們結(jié)合在一起成為AIoT。

“這一領(lǐng)域的重點(diǎn)也隨著核心技術(shù)本身的發(fā)展而發(fā)展——從最初的設(shè)備功能/集成轉(zhuǎn)向AIoT的應(yīng)用，”Singh補(bǔ)充道。

“雖然物聯(lián)網(wǎng)提供了對(duì)大量信息的訪問，但人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了智能和節(jié)能貨運(yùn)系統(tǒng)的創(chuàng)建，使我們能夠在能源可持續(xù)性方面表現(xiàn)出色，同時(shí)實(shí)現(xiàn)我們更好地協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈的目標(biāo)。”

航空領(lǐng)域的人工智能

C&C Alpha集團(tuán)的創(chuàng)始人兼執(zhí)行董事Bhanu Choudhrie解釋了人工智能如何并且可以繼續(xù)協(xié)助航空業(yè)的運(yùn)營，該行業(yè)由于需求暴跌而受到大流行的特別影響。

“人工智能技術(shù)已經(jīng)在航空運(yùn)輸行業(yè)廣泛采用，”喬德里說。“從機(jī)場護(hù)照安檢的面部識(shí)別到行李托運(yùn)和遠(yuǎn)程飛機(jī)監(jiān)控，多年來，這些創(chuàng)新一直在為運(yùn)營商和客戶簡化流程。然而，除了這些當(dāng)前的應(yīng)用之外，人工智能還有更大的潛力。

“人工智能可以在改變航空業(yè)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，阿爾法航空集團(tuán)已經(jīng)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)和航空公司密切合作，以發(fā)揮其在支持航空運(yùn)輸效率和未來飛行員池方面的潛力。

“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長識(shí)別模式，并且在整理學(xué)員培訓(xùn)過程中的數(shù)據(jù)方面非常有效。由于大多數(shù)飛行模擬器已經(jīng)配備了產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的傳感器，因此該資源現(xiàn)在可用于從培訓(xùn)開始就評(píng)估飛行員的能力。

“強(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以分析數(shù)百個(gè)飛行參數(shù)，并對(duì)數(shù)千小時(shí)的模擬器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得出人類教練無法確定的結(jié)果。例如，人工智能程序可以在飛行員執(zhí)行關(guān)鍵動(dòng)作時(shí)評(píng)估他們的能力，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)員的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)進(jìn)行全面評(píng)估。”

人工智能在航空領(lǐng)域的價(jià)值也體現(xiàn)在英國政府批準(zhǔn)了一個(gè)價(jià)值300萬英鎊的項(xiàng)目，即Bluebird項(xiàng)目，該項(xiàng)目旨在對(duì)首個(gè)用于空域控制的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)場試驗(yàn)。這項(xiàng)工作于2021年8月啟動(dòng)，目前正在與艾倫圖靈研究所和國家空中交通服務(wù)(NATS)合作進(jìn)行。

供應(yīng)鏈管理

運(yùn)輸和物流運(yùn)營的一個(gè)主要方面是管理供應(yīng)鏈，Teradata前零售咨詢業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人EMEA的John Malpass提供了該領(lǐng)域如何從人工智能中受益的見解。

“人工智能提供了物流和運(yùn)輸行業(yè)面臨的最大和最有前途的技術(shù)進(jìn)步機(jī)會(huì)之一，不僅在機(jī)器人技術(shù)取代人工任務(wù)方面，而且在我們思考和管理整個(gè)供應(yīng)鏈的方式方面，”馬爾帕斯說。

“然而，使用人工智能來簡單地改進(jìn)現(xiàn)有流程將限制它可以提供的潛在價(jià)值。當(dāng)我們用它來改變工作方式和業(yè)務(wù)流程時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)真正證明了它的價(jià)值。

“在這種人工智能變革的中心運(yùn)行的是數(shù)據(jù)。整合端到端供應(yīng)鏈的不同數(shù)據(jù)并通過自動(dòng)化分析功能對(duì)其進(jìn)行編排，將使基于洞察的新方法能夠優(yōu)化和運(yùn)營供應(yīng)鏈。允許用戶以前所未有的方式全面思考供應(yīng)鏈管理方式的方法。

“使用集成數(shù)據(jù)和預(yù)測性實(shí)時(shí)自動(dòng)化相結(jié)合，用戶可以更新和重新思考過時(shí)的手動(dòng)密集型業(yè)務(wù)流程。如果實(shí)施得當(dāng)，人工智能將引入新的改變游戲規(guī)則的能力，這將推動(dòng)物流和運(yùn)輸部門的全新工作方式，帶來變革性和持久的變化。”

監(jiān)測天氣狀況

最后，根據(jù)Blue Yonder3PL行業(yè)戰(zhàn)略副總裁Peter Van Merode的說法，人工智能能夠監(jiān)測天氣狀況，以幫助找到解決同時(shí)出現(xiàn)的問題的方法。

他解釋說：“人工智能可以在識(shí)別潛在的運(yùn)輸和物流中斷方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，將天氣和產(chǎn)品到期日期等信息與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)結(jié)合使用，以盡量減少或完全避免問題。

“例如，如果AI發(fā)現(xiàn)波濤洶涌的海面可能導(dǎo)致港口關(guān)閉，那么ML可以通過建議采取另一條路線來幫助零售商解決問題。這一點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)橐淮卟说难舆t到達(dá)可能會(huì)導(dǎo)致它們的保質(zhì)期縮短，甚至在它們到達(dá)商店之前就腐爛了。

“避免這類物流問題有助于提高效率，同時(shí)也大大減少浪費(fèi)，最終幫助零售商增加利潤。”