随着物流和货运组织变得越来越数字化,企业将能够收集越来越多的关于其客户、供应链、交货、车队、司机等方面的数据。领先的物流组织已经在利用人工智能(AI)进行运输。虽然目前很多企业都在收集这些数据,而且未来只会继续增加,但这些数据仍未得到充分利用。

使用预测分析进行路线规划

借助AI的强大功能,企业可以解锁高级路线规划,从而以传统路线规划难以或无法实现的方式优化多个实际因素。

传统的运输路线规划因素通常只能包含少数几个因素,这些因素仍然是非常幼稚的基于规则的因素。然而,传统的方法不可能一夜之间就被取代。适应新技术的整个过程需要时间和技能。

为了使用人工智能进行有效的路线规划,企业需要考虑各种各样的因素。除主观因素(如送货人员的当地知识和其他偏好)外,这些因素还包括要送货的类型、客户偏好、交通模式、当地道路法规和不断变化的路线行为。

通过预测分析,AI驱动的系统可以优化路线规划的现实因素,从而降低交付成本、加快交付时间、降低运输成本和更好的资产利用率。预测分析使用数据、统计算法和机器学习,根据历史数据确定未来结果的可能性。

利用人工智能进行物流和运输的好处

在未来,基于人工智能的系统将有助于释放企业数据的真正潜力。这将带来更好的客户体验、改进的车队管理、更快的交货、更低的安全事故和更好的整体业务利润。人工智能为物流运输生态系统中的所有利益相关者提供了一个双赢的场景,但需要一些努力和投资来构建和维护。

对人工智能的建议

与人工智能同样重要的是,数据和数据工程是人工智能中被低估的组成部分。数据工程是数据科学的一个方面,专注于数据收集和分析的实际应用。在跳上AI炒作列车之前,问问自己,你正在收集关于你的业务运营的关键数据吗?数据是否有效存储、组织和易于访问?

最后,虽然AI目前是一个流行的技术流行词,但解决实际业务问题才有用。评估您希望基于人工智能的系统解决哪些问题,将其纳入您的业务目标,并使用适当的度量标准来衡量效率。