运输和物流中的AI和自动化用例

　　7bridges的创始人兼首席执行官Philip Ashton表示：“运输和物流(T&L)领域的AI解决方案已成为这一增长的一部分，对于满足消费者越来越高的期望至关重要。

　　“无论企业本身是T&L供应商，还是依赖高效供应链以实现平稳运营的公司(如零售商)，拥抱人工智能创新对于保持竞争力至关重要。”

　　在新兴市场城市打造智能交通

　　WhereIs MyTransport的首席执行官Devinde Vries讨论了怎样使用数据使新兴城市的交通更加智能。

　　据麦肯锡称，通过采用AI，物流公司在未来20年每年可产生1.3万亿至2万亿美元的收入。本文将深入探讨AI和自动化在目前和未来在运输和物流领域的很多用例。

　　认知机器阅读

　　一种已在该领域内利用的人工智能实现是一种有效读取大量各种数据类型的方法，称为认知机器阅读。

　　Antworks的联合创始人Asheesh Mehra解释说：“疫情给物流和运输行业带来了一段困难和不确定的时期。旅行和运营限制导致多达75%的公司的供应链运营受到严重干扰。然而，对于那些已采取数字化行动的公司而言，自动化在支持和维持物流规划和客户计费等流程的正常业务方面发挥了关键作用。

　　“基于认知机器阅读(CMR)的自动化工具正在减少传统上与物流规划相关的繁重且耗时的手动任务。CMR通过分析、提取和处理结构化和非结构化数据格式来实现这一点，以快速生成用于预测和后续操作的高度准确的报告。

　　“CMR也在改变公司处理计费机制的方式，这是另一项一般需要人工密集型的活动。比如，一家全世界运输和物流公司通过CMR自动化将其计费程序的准确性提高了80%，并将处理时间缩短了63%。”

　　物联网

　　另一种颠覆运输和物流行业的技术将AI与物联网(IoT)相结合。

　　Mindtree管理合伙人AnshumanSingh表示：“新兴技术和新技术的快速发展使运输和物流公司有不少事情要做。”“在2019年，我们看到将物联网融入现有场景的情况有所增加——在人工智能物联网下解决了围绕添加物联网/传感器功能和实现边缘智能的大部分挑战。

　　“虽然启用这些功能的最初目的可能与早期预测故障或优化使用模式以提高效率有关，但这些设备/传感器现在提供的大量数据开辟了探索和优化的新途径。”

　　辛格继续解释说，进展发生在以下三个阶段：

　　在边缘启用核心功能——这些囊括基本的传感器开发、与可用设备的集成。

　　收集从这些传感器生成的数据，并将它们以结构化的形式存储在中央数据存储或数据湖上——一般是在云上。

　　实现AI/ML与物联网的协同作用，并将它们结合在一起成为人工智能物联网。

　　“这一领域的重点也随着核心技术本身的发展而发展——从最初的设备功能/集成转向人工智能物联网的应用，”Singh补充道。

　　“虽然物联网提供了对大量信息的访问，但AI已经实现了智能和节能货运系统的创建，使我们能够在能源可持续性方面表现出色，同时实现我们更好地协调供应链的目标。”

　　航空领域的AI

　　C&C Alpha集团的创始人兼执行董事Bhanu Choudhrie解释了AI怎样并且可以继续协助航空业的运营，该行业由于需求暴跌而受到大流行的特别影响。

　　“AI技术已经在航空运输行业广泛采用，”乔德里说。“从机场护照安检的面部识别到行李托运和远程飞机监控，多年来，这些创新一直在为运营商和客户简化流程。然而，除了这些当前的应用之外，AI还有更大的潜力。

　　“AI可以在改变航空业方面发挥关键作用，阿尔法航空集团已经与监管机构和航空公司密切合作，以发挥其在支持航空运输效率和未来飞行员池方面的潜力。

　　“AI和ML算法擅长识别模式，并且在整理学员培训过程中的数据方面非常有效。由于大多数飞行模拟器已经配备了产生大量数据的传感器，因此该资源现在可用于从培训开始就评估飞行员的能力。

　　“强大的AI和ML系统可以分析数百个飞行参数，并对数千小时的模拟器数据进行分类，得出人类教练无法确定的结果。比如，AI程序可以在飞行员执行关键动作时评估他们的能力，并根据实时数据对学员的优势和劣势进行全面评估。”

　　AI在航空领域的价值也体现在英国政府批准了一个价值300万英镑的项目，即Bluebird项目，该项目旨在对首个用于空域控制的AI系统进行现场试验。这项工作于2021年8月启动，目前正在与艾伦图灵研究所和国家空中交通服务(NATS)合作进行。

　　供应链管理

　　运输和物流运营的一个主要方面是管理供应链，Teradata前零售咨询业务负责人EMEA的John Malpass提供了该领域怎样从AI中受益的见解。

　　“AI提供了物流和运输行业面临的最大和最有前途的技术进步机会之一，不仅在机器人技术取代人工任务方面，而且在我们思考和管理整个供应链的方式方面，”马尔帕斯说。

　　“然而，使用AI来简单地改进现有流程将限制它可以提供的潜在价值。当我们用它来改变工作方式和业务流程时，这项技术真正证明了它的价值。

　　“在这种AI变革的中心运行的是数据。整合端到端供应链的不同数据并通过自动化分析功能对其进行编排，将使基于洞察的新方法能够优化和运营供应链。允许用户以前所未有的方式全面思考供应链管理方式的方法。

　　“使用集成数据和预测性实时自动化相结合，用户可以更新和重新思考过时的手动密集型业务流程。若是实施得当，AI将引入新的改变游戏规则的能力，这将推动物流和运输部门的全新工作方式，带来变革性和持久的变化。”

　　监测天气状况

　　最后，根据Blue Yonder3PL行业战略副总裁Peter Van Merode的说法，AI能够监测天气状况，以帮助找到解决同时出现的问题的方法。

　　他解释说：“AI可以在识别潜在的运输和物流中断方面发挥关键作用，将天气和产品到期日期等信息与ML结合使用，以尽量减少或完全避免问题。

　　“比如，若是人工智能发现波涛汹涌的海面可能导致港口关闭，那么ML可以通过建议采取另一条路线来帮助零售商解决问题。这一点至关重要，因为一船蔬菜的延迟到达可能会导致它们的保质期缩短，甚至在它们到达商店之前就腐烂了。

　　“避免这类物流问题有益于提高效率，同时也大大减少浪费，最终帮助零售商增加利润。”

　　图片使用申明：原创文章图片源自‘Canva可画’平台免费版权图片素材；引用文章源自引用平台文章中所使用的原图。