[[392872]]

隨著物流和貨運組織變得更加數字化，企業將能夠收集圍繞其客戶、供應鏈、交付、車隊、駕駛員等的越來越多的數據。領先的物流組織已經在運輸中利用人工智能(AI)。盡管許多企業目前正在收集數據，并且將來只會繼續增加，但當前仍未充分利用這些數據。

使用預測分析進行路線規劃

借助AI的強大功能，企業可以進行高級路線規劃，從而以傳統路線規劃難以或無法實現的方式優化多個實際因素。

運輸中的傳統路線規劃因素通常只能包含一些因素，而這些因素仍然是非常初級的基于規則的因素。不過，傳統方式不能一蹴而就。適應新技術的整個過程需要時間和技能。

為了使用AI進行有效的路線規劃，企業需要考慮多種因素。除了主觀因素(例如交付人員的本地知識和其他偏好)外，因素還包括要交付的類型、客戶偏好、交通方式、當地道路法規以及路線變化行為。

借助預測分析，由AI驅動的系統可以優化路線規劃的實際因素，從而降低交付成本，縮短交付時間，降低運輸成本并提高資產利用率。預測分析使用數據、統計算法和機器學習來基于歷史數據確定未來結果的可能性。

利用AI進行物流和運輸的好處

未來，基于AI的系統將幫助釋放企業數據的真正潛力。這將改善客戶體驗、改善車隊管理、加快交貨速度、降低安全事故，并提高整體業務利潤率。人工智能為物流運輸生態系統中的所有利益相關者帶來了雙贏的局面，但需要一定的精力和投資來構建和維護。

對AI的建議

與AI一樣重要，但AI和數據工程是被低估的組成部分。數據工程是數據科學的一個方面，專注于數據收集和分析的實際應用。在踏上AI之路之前，請問問自己，你是否正在收集有關業務運營的關鍵數據?數據是否有效地存儲、組織并易于訪問?

歸根結底，雖然AI當前是一個流行的技術流行語，但它僅對解決實際的業務問題有用。評估你希望基于AI的系統要解決的問題，將其納入你的業務目標，并使用適當的度量標準來衡量效率。