領(lǐng)先的物流組織已經(jīng)在利用人工智能(AI)進行運輸。雖然目前很多企業(yè)都在收集這些數(shù)據(jù)，而且未來只會繼續(xù)增加，但這些數(shù)據(jù)仍未得到充分利用。

使用預測分析進行路線規(guī)劃

借助AI的強大功能，企業(yè)可以解鎖高級路線規(guī)劃，從而以傳統(tǒng)路線規(guī)劃難以或無法實現(xiàn)的方式優(yōu)化多個實際因素。

傳統(tǒng)的運輸路線規(guī)劃因素通常只能包含少數(shù)幾個因素，這些因素仍然是非常幼稚的基于規(guī)則的因素。然而，傳統(tǒng)的方法不可能一夜之間就被取代。適應(yīng)新技術(shù)的整個過程需要時間和技能。

為了使用人工智能進行有效的路線規(guī)劃，企業(yè)需要考慮各種各樣的因素。除主觀因素(如送貨人員的當?shù)刂R和其他偏好)外，這些因素還包括要送貨的類型、客戶偏好、交通模式、當?shù)氐缆贩ㄒ?guī)和不斷變化的路線行為。

通過預測分析，AI驅(qū)動的系統(tǒng)可以優(yōu)化路線規(guī)劃的現(xiàn)實因素，從而降低交付成本、加快交付時間、降低運輸成本和更好的資產(chǎn)利用率。預測分析使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計算法和機器學習，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果的可能性。

利用人工智能進行物流和運輸?shù)暮锰?/h3>

在未來，基于人工智能的系統(tǒng)將有助于釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的真正潛力。這將帶來更好的客戶體驗、改進的車隊管理、更快的交貨、更低的安全事故和更好的整體業(yè)務(wù)利潤。人工智能為物流運輸生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者提供了一個雙贏的場景，但需要一些努力和投資來構(gòu)建和維護。

對人工智能的建議

與人工智能同樣重要的是，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工程是人工智能中被低估的組成部分。數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學的一個方面，專注于數(shù)據(jù)收集和分析的實際應(yīng)用。在跳上AI炒作列車之前，問問自己，你正在收集關(guān)于你的業(yè)務(wù)運營的關(guān)鍵數(shù)據(jù)嗎?數(shù)據(jù)是否有效存儲、組織和易于訪問?

最后，雖然AI目前是一個流行的技術(shù)流行詞，但解決實際業(yè)務(wù)問題才有用。評估您希望基于人工智能的系統(tǒng)解決哪些問題，將其納入您的業(yè)務(wù)目標，并使用適當?shù)亩攘繕藴蕘砗饬啃省?/p>