Використання штучного інтелекту в управлінні транспортними потоками та логістичними реакціями

Багато європейських країн запроваджують національну стратегію підтримки проектів зі штучним інтелектом. Це сприяє підвищенню конкурентоспроможності в логістиці та транспорті. Більше 550 французьких компаній отримали понад 2 млн євро від BPI France на розвиток штучного інтелекту, який широко використовується в управлінні ланцюгами поставок, складськими комплексами та автономним транспортом.

Застосування штучного інтелекту в бізнесі

Штучний інтелект використовується для різних цілей, таких як:

• Аналіз замовлень в онлайн-магазинах для виявлення споживчого попиту та прогнозування майбутніх тенденцій.

• Комплексні інформаційні системи керування підприємством (ERP).

• Системи керування складом з адресним зберіганням (WMS).

• Управління автоматизованими технічними засобами та промисловими роботами.

• Системи управління автопарком (TMS) для оптимальної маршрутизації перевезень та аналізу ефективності.

• Використання ШІ в ПЗ для технічних автоцентрів з ціллю планування технічного обслуговування та зменшення ризиків поломок.

Штучний інтелект у логістиці

Останні місяці характеризуються активним обговоренням технологій штучного інтелекту в транспортних та логістичних компаніях. Світові лідери в галузі баз даних, такі як SAP, Microsoft, Oracle і IBM, інтегрують штучний інтелект у свої пропозиції. Розробники ПЗ для транспорту та логістики також долучаються до цього напрямку.

Оновлення ПЗ йде одночасно з вдосконаленням алгоритмів, що дозволяє автоматизувати процеси виконання рішень і операцій. Штучний інтелект використовується для управління автоматичними штабелерами (AGV) і складними дронами,  а також аналізу ситуації та оптимізації роботи відповідно до мінімальної кількості співробітників.

У плануванні автопідприємств алгоритми програмного забезпечення, які враховують погодні та дорожні умови в реальному часі, щоб оптимізувати маршрутизацію транспорту. Технології штучного інтелекту зменшують потребу у великій кількості транспортних засобах та ефективно розраховувати витрати та доходи, пов'язані із замовленнями клієнтів.

У сучасних вантажних транспортних засобах штучний інтелект використовується для ідентифікації дорожніх знаків та розміток, а також реагування на погоду та дорожні умови, забезпечуючи комфортне керування. Компанія HERE розробила цифрову програму, яка контролює безпеку на дорозі за допомогою аналізу зображень із фронтальних камер, смартфонів та відеореєстраторів.

Перспективи штучного інтелекту у транспортній галузі

У майбутньому ШІ зможе керувати автономними вантажівками та обробляти дані з  інших транспортних засобів та інфраструктури. Вже зараз вантажівки оснащуються пристроями, що відслідковують стан та знос вузлів автомобіля, що дозволяє знизити ризики поломок та прогнозувати терміни технічного обслуговування на основі реального стану машини.

Лабораторія S2PWeb розробила програму GedVerifier, яка автоматично аналізує основні документи транспортних компаній та перевіряє їх. Ця інноваційна технологія дозволяє автоматизувати обробку до 14 тис. документи на місяць і значно скорочує час процесу, звільняючи співробітників від рутинних завдань.

Проблеми і ризики використання ШІ в транспортуванні логістиці

Хоча технологія штучного інтелекту широко використовується в різних сферах, вона не є повністю безпечною і має своїх критиків. Однак, є беззаперечним фактом, що технології ШІ будуть все більше впроваджуватися в майбутньому.

Існують ризики зменшення трудової зайнятості в контексті широкого застосування ШІ. Економісти не мають єдиного погляду на те, скільки робочих місць може бути замінено штучним інтелектом, оцінки коливаються від 5% до 35%.

Виникають також дискусії щодо морально-етичних аспектів використання цієї технології. Група експертів, створена в рамках Європейської комісії, займається етичною та моральною відповідальністю машиною, що вимагає ШІ.

Поставлені запитання дають кілька прикладів: якщо автономний автомобіль під керуванням штучного інтелекту стикається із ситуацією, де наїзд на людей неминучий, яким чином вибрано, кого врятувати – двох людей похилого віку або групу дітей? Навіть людям було важко прийняти правильне рішення в такій ситуації, а як зробити це машині? Хто бере на себе відповідальність, коли застосування ШІ зазнає невдачі?

Висновки

Машини, які використовують ШІ, потребують великої кількісті даних для формування будь-якої моделі. Вони не вміють думати та проявляти творчий підхід, як це робить людина, а лише можуть розпізнавати.

І останнє важливе питання: чи є справедливим базувати всю нашу діяльність на економічних прогнозах машин? У найближчому майбутньому ми матимемо можливість оцінити діяльність компаній, які домінують у використанні інтернет-технологій та онлайн-сервісів.