将来の物流と輸送における人工知能の役割

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物流および貨物輸送組織のデジタル化が進むにつれて、企業は顧客、サプライ チェーン、配送、車両、ドライバーなどに関するデータをますます収集できるようになります。大手物流組織はすでに輸送に人工知能 (AI) を活用しています。現在、多くの企業がデータを収集しており、その量は今後も増加し続けると予想されますが、このデータは現在十分に活用されていません。

ルート計画に予測分析を使用する

AI の力により、企業は従来のルート計画では困難または不可能な方法で、現実世界の複数の要素を最適化する高度なルート計画を実行できます。

輸送における従来のルート計画要素には通常、いくつかの要素しか含まれず、それらは依然として非常に基本的なルールベースの要素です。しかし、従来の方法では一夜にして成功を収めることはできません。新しいテクノロジーに適応するプロセス全体には時間とスキルが必要です。

AI を効果的なルート計画に活用するには、企業はさまざまな要素を考慮する必要があります。配達員の地域知識やその他の好みなどの主観的な要因に加えて、配達の種類、顧客の好み、輸送手段、地域の道路規制、ルート変更行動などの要因も含まれます。

予測分析により、AI 駆動型システムはルート計画の実際的な要素を最適化できるため、配送コストの削減、配送時間の短縮、輸送コストの削減、資産活用の向上が可能になります。予測分析では、データ、統計アルゴリズム、機械学習を使用して、履歴データに基づいて将来の結果の可能性を判断します。

物流と輸送におけるAI活用のメリット

将来的には、AI ベースのシステムが企業データの真の可能性を引き出すのに役立つでしょう。これにより、顧客体験が向上し、車両管理が改善され、配達が迅速化され、安全事故が減り、全体的なビジネスマージンが増加します。 AI は物流と輸送のエコシステムのすべての関係者にメリットをもたらしますが、構築と維持には一定の労力と投資が必要です。

AIに関する推奨事項

AI は重要ですが、AI とデータ エンジニアリングは過小評価されているコンポーネントです。データ エンジニアリングは、データの収集と分析の実用的なアプリケーションに重点を置いたデータ サイエンスの側面です。 AI の道に進む前に、ビジネス運営に関する重要なデータを収集しているか自問してみてください。データは効率的に保存され、整理され、簡単にアクセスできますか?

結局のところ、AI は現在人気のテクノロジーの流行語ではありますが、実際のビジネス上の問題を解決するためにのみ役立ちます。 AI ベースのシステムで解決したい問題を評価し、それをビジネス目標に組み入れて、適切な指標を使用して有効性を測定します。