AIとIoTが交通管理をどう変えるのか

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) はどちらも、私たちの周りの世界で注目を集め始めている最先端技術です。フォーチュン・ビジネス・インサイトは、世界の人工知能市場規模は2019年に270億米ドルに達し、2027年までに10倍に増加すると予測されていると指摘した。モノのインターネットもダイナミックな分野です。 PrNewsWireは、2030年までにIoTデバイスの数は240億を超えると考えています。これら両方の進歩は「スマート」テクノロジーとして数えられます。より多くの IoT デバイスが市場に登場し、AI の実装コストが下がるにつれて、AI が今日の世界に与える影響は増大します。しかし、このような技術は交通管理をどのように変えることができるのでしょうか?

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輸送管理における問題の解決

世界規模で見ると、輸送管理と物流は複雑な分野になる可能性があります。今日の世界は常につながっており、これまでよりも早くエラーを検出して修正することが可能です。しかし、インターネットを介したデータへの迅速なアクセスにもかかわらず、送信前のデータ収集の効率性に関しては依然として問題が残っています。可視性、レポート、分析、通信はすべて、このグローバル トラフィック管理データ ネットワークの一部です。しかし、アームの 1 つが故障すると、システム全体の効率が悪くなる可能性があります。一部のフィードバック システムはこれらの問題を修正できますが、単純な問題に対して複雑な解決策を生み出します。

コスト管理は、世界の輸送が直面しているもう一つの大きな問題です。配送料金は、地域的なものであっても、燃料費やルートの可用性などの地域要因に基づいて変動します。供給ラインが長くなるにつれて、維持することも難しくなります。購入条件は商品の原産地によっても異なります。コスト価格を集計し、最も効率的な購入オプションを見つけることは、輸送管理の重要な要素です。しかし、そうであっても、商品の購入と国境を越えた輸送のコストを削減する実行可能な購入オプションを考え出すには、多大な時間と労力がかかります。市場は動的であるため、この分析は継続的に行う必要があります。

配送パフォーマンスは、輸送管理が重点を置く必要があるもう 1 つの側面です。企業が製品を購入する場合、その製品をできるだけ短時間で自社の保管施設に配送したいと考えています。効率的な配送ルートがあれば、これは簡単になります。ただし、すべての配送ルートで同じ配送情報が提供されるわけではありません。さらに、従業員への支払いや燃料費などの物流コストのバランスをとることは、企業の収益性に影響を及ぼし、長期的には一部の商品が他の商品よりも採算が取れなくなる可能性があります。

人工知能とモノのインターネットが提供するソリューション

では、グローバル輸送管理では、AI と IoT を活用して、最小限のコストと労力で商品を目的地に届けるにはどうすればよいでしょうか。これらの相互接続されたテクノロジーのおかげで、これらの問題のいくつかを一度に解決できる可能性のあるイノベーションがいくつか登場しています。

1. 自動運転車

今では、世界初の自動運転車を開発するための戦いについては誰もが知っているはずだ。 UberからGoogle、Teslaまで、誰もが安全な自動運転車を最初に開発しようと競い合っている。残念ながら、この技術はまだ成熟には程遠いです。今日の自動運転車には、便利な自律運転機能を実現する多くの欠陥があるものの、理論上は自動運転できると期待される車とは程遠い。人工知能はこれらの車両の機能向上に役立っています。カメラの視覚センサーを使用することで、AI は道路標識を「読み取り」、視覚的な手がかりを拾って車両の速度と軌道を調整することができます。 IoT デバイスにより、車は近くの車と通信し、その位置を中央データベースに更新できるようになります。物流プランナーにとっては、荷物自体が報告されるため、報告の問題が解消されます。交通停止や事故の際に困難に遭遇した場合は、すぐに会社に通知することができます。

2. より良い意思決定

人工知能は人間とは全く異なる方法で学習します。ほとんどの場合、研究者は AI に開始場所と終了場所を与え、ある場所から別の場所に移動するように指示しました。人工知能は意思決定を行い、結論を導き出します。しかし、時にはこうした決断がひどい結果につながることもあります。 AI をトレーニングする際、研究者は AI に何万ものテスト データ ポイントを与えて、意思決定スキルを改良することができます。 AI を輸送管理に適用すると、出荷ルート内の IoT デバイスからのデータ ポイントを活用できます。その結果、人間よりも効率的に大量のデータからパターンを発見できるようになります。反復的なプロセスにより、効率的な交通ルートとパターンがより頻繁に出現し、ビジネス プランで問題を事前に特定できるようになります。

3. 分析目的

古代から、人類は未来を予測しようとしてきました。かつては、分析を利用して、子どもが成長したときに何を達成できるかを判断していました。現在、私たちは分析においてより統計に基づいたアプローチを使用していますが、まだ不明な点が多く残っています。幸いなことに、AI と IoT は数十億のデータ ポイントを考慮する分析エンジンを開発する方法を提供します。 IoT デバイスからのストリーミング データは AI エンジンに送られ、増え続ける情報プールに追加されます。パターンを発見するプロセスを通じて、AI は製品コストの変化を確実に予測し、企業が適応できるようにします。差し迫った危機を理解することで、輸送管理企業は、危機が発生する前にその危機に対処するためにリソースをシフトすることができます。

4. 倉庫および在庫管理

倉庫を管理したことがある人なら誰でも、配送管理のこの部分がどれほど複雑になるかを知っています。しかし、棚にある商品がその数を把握していたらどうなるでしょうか。この場合、物流の計画はより簡単になるでしょうか。流通拠点の在庫に基づいて、商品の需要がいつ増加するかを知ることができたらどうでしょうか。複雑なアルゴリズムを使用してこれらのことを予測し、在庫部門が対応できるようにすることができます。 IoT は製品自体から直接レポートを提供します。中央の AI がこれらのレポートを集約し、過去の販売数に基づいて需要が急増している可能性のある「ホットスポット」を示す地域マップを表示できます。これらはすべてリアルタイムで実行できるため、発注の遅延が削減され、各配送センターに十分な倉庫製品が確保されます。

実際のビジネス上のメリットは何ですか?

AI と IoT を組み合わせることで、企業の運用コストを大幅に削減し、収益の向上につながる可能性があります。企業も効率性の向上から利益を得ることができます。 IoT デバイスと AI は休む必要がないため、同社のデータセンターはスムーズな動作を維持するために毎日 24 時間稼働します。これらの利点は、靴店の在庫数えからオンライン自動車オークションまで、輸送管理のあらゆる分野に及びます。今後 10 年間で、物流は大幅に容易になるでしょう。