Использование искусственного интеллекта в управлении транспортными потоками и логистическими реакциями

Многие европейские страны вводят национальную стратегию поддержки проектов с искусственным интеллектом. Это способствует повышению конкурентоспособности в логистике и транспорте. Более 550 французских компаний получили более 2 млн евро от BPI France на развитие искусственного интеллекта, широко используемого в управлении цепями поставок, складскими комплексами и автономным транспортом.

Использование искусственного интеллекта в бизнесе

Искусственный интеллект используется для различных целей, таких как:

• Анализ заказов в онлайн магазинах для выявления потребительского спроса и прогнозирования будущих тенденций.

• Комплексные информационные системы управления предприятием (ERP).

• Системы управления складом с адресным хранением (WMS).

• Управление автоматизированными техническими средствами и работами.

• Система управления автопарком (TMS) для оптимальной маршрутизации перевозок и анализа эффективности.

• Использование II в ПО для технических автоцентров для планирования технического обслуживания и уменьшения рисков поломок.

Искусственный интеллект в логистике

В последние месяцы характеризуются активным обсуждением технологий искусственного интеллекта в транспортных и логистических компаниях. Мировые лидеры в области баз данных, такие как SAP, Microsoft, Oracle и IBM интегрируют искусственный интеллект в свои предложения. Разработчики ПО для транспорта и логистики также приобщаются к этому направлению.

Обновление ПО идет одновременно с усовершенствованием алгоритмов, что позволяет автоматизировать процессы выполнения решений и операций. Искусственный интеллект используется для управления автоматическими штабелерами (AGV) и складными дронами, а также анализа ситуации и оптимизации работы в соответствии с минимальным количеством сотрудников.

В планировании автопредприятий, алгоритмы программного обеспечения учитывают погодные и дорожные условия в реальном времени, чтобы оптимизировать маршрутизацию транспорта. Технологии искусственного интеллекта уменьшают потребность в большом количестве транспортных средств и эффективно рассчитывать расходы и доходы, связанные с заказами клиентов.

В современных грузовых транспортных средствах искусственный интеллект используется для идентификации дорожных знаков и разметок, реагирования на погоду и дорожные условия, обеспечивая комфортное управление. Компания HERE разработала цифровую программу, контролирующую безопасность на дороге посредством анализа изображений с фронтальных камер, смартфонов и видеорегистраторов.

Перспективы искусственного интеллекта в транспортной отрасли

В будущем ИИ сможет управлять автономными грузовиками и обрабатывать данные других транспортных средств и инфраструктуры. Уже сейчас грузовики оснащаются устройствами, отслеживающими состояние и износ узлов автомобиля, что позволяет снизить риски поломок и прогнозировать сроки технического обслуживания на основе реального состояния машины.

Лаборатория S2PWeb разработала программу GedVerifier, которая автоматически анализирует и проверяет основные документы транспортных компаний. Эта инновационная технология позволяет автоматизировать обработку до 14 тыс. документов в месяц и значительно сокращает время процесса, освобождая сотрудников от рутинных задач.

Проблемы и риски использования ИИ в транспортировке логистики

Хотя технология искусственного интеллекта широко используется в различных сферах, она не полностью безопасна и имеет своих критиков. Однако является неоспоримым фактом, что технологии II будут все больше внедряться в будущем.

Есть риски уменьшения трудовой занятости в контексте широкого применения ИИ. У экономистов нет единого взгляда на то, сколько рабочих мест может быть заменено искусственным интеллектом, оценки колеблются от 5% до 35%.

Возникают также дискуссии о морально-этических аспектах использования этой технологии. Группа экспертов, созданная в рамках Европейской комиссии, занимается нравственной и нравственной ответственностью машиной, требующей ИИ.

Поставленные вопросы дают несколько примеров: если автономный автомобиль под управлением искусственного интеллекта сталкивается с ситуацией, где наезд на людей неизбежен, каким образом выбрано, кого спасти – двух пожилых людей или группу детей? Даже людям было тяжело принять правильное решение в такой ситуации, а как сделать это машине? Кто берет на себя ответственность, когда применение ИИ терпит неудачу?

Выводы

Машины, которые используют ИИ, требуют большого количества данных для формирования любой модели. Они не умеют думать и проявлять творческий подход, как это делает человек, а только могут распознавать.

И последний важный вопрос: справедливо ли базировать всю нашу деятельность на экономических прогнозах машин? В ближайшем будущем у нас будет возможность оценить деятельность компаний, которые доминируют в использовании интернет-технологий и онлайн-сервисов.