物流と輸送における人工知能の将来的な役割

大手物流組織はすでに配送に人工知能 (AI) を活用しています。現在、多くの企業がこのデータを収集しており、その量は今後も増加し続けると予想されますが、まだ十分に活用されていません。

ルート計画に予測分析を使用する

AI の力により、企業は従来のルート計画では困難または不可能な方法で、現実世界の複数の要素を最適化する高度なルート計画を実現できます。

従来の輸送ルート計画要素には通常、いくつかの要素しか含まれず、それらは依然として非常に単純なルールベースの要素です。しかし、従来の方法は一夜にして置き換えることはできません。新しいテクノロジーに適応するプロセス全体には時間とスキルが必要です。

AI を効果的なルート計画に活用するには、企業はさまざまな要素を考慮する必要があります。これらの要因には、配達員の地域知識やその他の好みなどの主観的な要因に加えて、行われる配達の種類、顧客の好み、交通パターン、地元の道路規制、ルート行動の変更などが含まれます。

AI 駆動型システムは予測分析を通じて、ルート計画における現実世界の要素を最適化できるため、配送コストの削減、配送時間の短縮、輸送コストの削減、資産の有効活用が可能になります。予測分析では、データ、統計アルゴリズム、機械学習を使用して、履歴データに基づいて将来の結果の可能性を判断します。

物流と輸送における人工知能の活用のメリット

将来的には、AI ベースのシステムが企業データの真の可能性を引き出すのに役立つでしょう。これにより、顧客体験の向上、車両管理の改善、配送の迅速化、安全事故の減少、全体的なビジネス利益の向上が実現します。 AI は、物流および輸送エコシステムのすべての関係者にメリットをもたらしますが、構築と維持にはある程度の労力と投資が必要です。

人工知能に関する推奨事項

AI は重要ですが、データとデータ エンジニアリングは AI の最も過小評価されているコンポーネントです。データ エンジニアリングは、データの収集と分析の実用的なアプリケーションに重点を置いたデータ サイエンスの側面です。 AI の流行に飛びつく前に、ビジネス運営に関する重要なデータを収集しているか自問してみてください。データは効率的に保存、整理され、簡単にアクセスできますか?

最後に、AI は現在人気のテクノロジーの流行語ですが、実際のビジネス上の問題を解決する場合にのみ役立ちます。 AI ベースのシステムで解決したい問題を評価し、それをビジネス目標に組み入れて、適切な指標を使用して効率を測定します。