Как искусственный интеллект будет способствовать развитию грузоперевозок

В последние годы отрасль грузоперевозок привлекла к себе внимание различными технологическими инновациями, которые позволили крупным игрокам в смежных отраслях сыграть свою роль. Например, райдшеринг был одной из областей, где использованиеискусственного интеллекта (ИИ) и логистики машинного обучения позволило некоторым крупным компаниям вызвать панику.

Внезапно , беспилотные транспортные средства, искусственный интеллект, машинное обучение и другие модные словечки наводнили средства массовой информации, заставив автотранспортные предприятия задуматься о том, находятся ли под угрозой их средства к существованию. К их большому облегчению, последние попытки не увенчались успехом, но потенциальные последствия подняли более глубокие вопросы о том, как ИИ в транспорте будет двигать отрасль грузоперевозок в ближайшие годы. 

В отрасли, которая общеизвестно устойчива к изменениям (см. «ELD»), у владельцев и операторов остается множество безответных вопросов об устойчивости их бизнеса и о том, как они могут оставаться жизнеспособными.

Хотя многие полагают,у нас есть еще некоторое время прежде, чем автономные грузовики окажут какое-либо существенное влияние на грузовые перевозки, искусственный интеллект и машинное обучение уже сегодня влияют на транспорт. Мы внимательно рассмотрим, как искусственный интеллект уже сегодня влияет на грузовые перевозки и как владельцы и операторы могут подготовить свои автопарки к будущему.

Небольшие изменения с большим влиянием

Владельцы не Не единственные, кого беспокоит перспектива прихода крупных технологических компаний в индустрию коммерческих грузоперевозок и снижения их шансов на конкурентоспособность. Крупные изменения в транспортной отрасли благодаря ИИ уже происходят и регулярно практикуются, хотя они могут быть более тонкими, чем беспилотные транспортные средства.

Реальность такова, что беспилотные транспортные средства — не единственное применение ИИ. в транспорте. Например, еще совсем недавно владельцы имели лишь смутное представление о том, как интерпретировать критические события, сообщаемыесистемами телематического мониторинга. Сегодня видеорешения дают возможность получить контекст, необходимый для понимания реальных обстоятельств, связанных с тяжелым дорожным происшествием, ранее ограничиваясь интерпретацией числовых данных. Фактически, навыки прогрессивного анализа, ставшие возможными благодаря машинному обучению, постоянно повышают точность автоматической классификации серьезности событий, и менеджеры уведомляются только тогда, когда событие требует проверки. 

Это означает, что бизнес-лидеры имеют возможность расширить наглядность и углубить свои знания о том, что происходит с их автопарком, не увеличивая при этом бремя, требуя от человека тщательного анализа данных (или часов видеозаписи, в данном случае). ). 

Данные способствуют принятию более эффективных решений

Статистический анализ поведения водителей и данных об операционной эффективности – это не только наука, но и искусство. Учитывая так много переменных, которые необходимо учитывать, включая человеческие и машинные элементы, крайне важно усовершенствовать способы, которыми владельцы и операторы управляют своими людьми, а также своим оборудованием в режиме реального времени. Понимание контекста небезопасного поведения при вождении и возможность напрямую обсудить проблему с водителем, чтобы скорректировать курс до того, как начнутся нарушения или произойдет авария, является основным преимуществом видео на базе искусственного интеллекта и машинного обучения в транспорте. 

Помимо снижения вероятности несчастных случаев, предприятия могут еще больше снизить риск за счет сокращения ложных требований об ответственности. Часто предприятия избегают крупных судебных исков и ущерба своей репутации, выплачивая выплаты по обвинению в аварии. Без возможности резервного копирования учетной записи водителя у владельцев остается мало вариантов. Видеорешения дают возможность предоставлять доказательства, пока предприятия поддерживают своих водителей, укрепляя доверительные отношения между владельцами и сотрудниками, а также между предприятием и клиентами (не говоря уже о потенциальных клиентах).

ИИ не является будущее, оно сейчас

Поскольку потребители ожидают доставки в тот же день и обновлений в пути, новой нормой в транспортировке является чрезмерная коммуникация, прозрачность и полная прозрачность, и все признаки указывают на достижения в области искусственного интеллекта и его воздействие на все отрасли, продолжая расти. Международная корпорация данных (IDC)что к 2021 году мировые расходы на системы когнитивного и искусственного интеллекта достигнут 57,6 миллиардов долларов США.

Клиенты и их ожидания относительно того, что представляет собой обслуживание «сверху и выше» развиваются так же быстро, как и технологии, которые играют неотъемлемая часть повседневных рабочих процессов. Чтобы предлагать отличное обслуживание клиентов, предприятия должны развиваться так же быстро, как и определение этого термина.

ИИ и машинное обучение уже делают бизнес умнее, а грузоперевозки – эффективнее, helping businesses cushion their bottom line and proactively avoid liability and risk challenges rather than simply reacting to incidents that could otherwise have been avoided.

Компании, которые только сейчас обдумывают, как начать цифровую трансформацию, уже отстают кривая. Поскольку такие технологии, как искусственный интеллект, продолжают становиться все более частью отрасли, даже до того, как серьезные изменения, такие как беспилотные транспортные средства, станут реальностью, предприятиям, которые внедряют инновации сейчас, будет гораздо легче идти в ногу с лучшими в своем классе конкурентами.

¹ http://fortune.com/2017/03/27/uber-otto-artificial-intelligence-truck-driving/