Inteligencia artificial en la logísticas y la industria camionera
Notas

10 maneras en que la inteligencia artificial mejorará la industria de camiones

Hay mucho enfoque en cómo la inteligencia artificial en los camiones autónomos, la correspondencia de carga digital y otras funciones de carga y logística eliminarán a los humanos del proceso, lo que perturba la industria.

Pero Mike Capps, director ejecutivo de la startup de inteligencia artificial Diveplane, y ex presidente de Epic Games, el productor de los éxitos como Fortnite y Gears of War, ve cómo también puede apoyar el envío y la logística tradicionales.

10 formas en que Capps cree que la inteligencia artificial debería aplicarse a la industria del transporte por carretera

1. El uso de conjuntos de datos sintéticos ayudará a los proveedores de logística a analizar sus grandes cantidades de datos basados en el cliente sin temor a las repercusiones en su reputación o pérdida financiera debido a la pérdida de datos. Implementar dobles datos sintéticos “permite un análisis más amplio de datos internos y externos para comprender mejor la demanda y los patrones de los clientes”.

2. El análisis de aprendizaje automático puede respaldar una mejor comprensión del comportamiento del conductor y la causa de las colisiones que se vincularán directamente con la evolución de una mejor capacitación y educación del conductor.

3. Además, el aprendizaje automático proporcionará una mayor comprensión de las rutinas de mantenimiento preventivo requeridas para los vehículos para maximizar la eficiencia de la flota. También hay un enlace al comportamiento del conductor donde la velocidad, el frenado y los datos de dirección pueden ayudar a identificar dónde un cierto estilo de conducción puede correlacionarse con los datos del tiempo medio entre fallas (MTBF).

4. La IA se puede utilizar para determinar la ruta óptima y la combinación de flota necesaria para mejorar el potencial del liderazgo en costos al maximizar la capacidad del vehículo y reducir el gasto de combustible.

5. Puede ayudar a garantizar candidatos de mejor calidad: el uso de la inteligencia artificial en el proceso de reclutamiento puede ayudar a colocar mejor a los candidatos en puestos de camiones eliminando el sesgo en la selección. Eso permite formas de reducir la brecha de género y aliviar la escasez de conductores. La tecnología brindará la oportunidad de determinar los factores y características de sus mejores empleados para apoyar el proceso de selección de nuevos reclutas.

6. La inteligencia artificial interpretable garantiza que los vehículos autónomos funcionen correctamente. Los vehículos autónomos necesitan una tecnología transparente y comprensible para funcionar de manera adecuada y eficiente. Sin una comprensión de por qué una máquina toma todas y cada una de las decisiones, no se puede confiar en que la IA funcione de manera segura en todo momento, un requisito imprescindible para los vehículos autónomos

7. La inteligencia artificial está evolucionando para admitir la mezcla de inventario, las cualidades y las ubicaciones de existencias para minimizar el reequilibrio de existencias en una red. La aplicación de la IA para la optimización del inventario dará como resultado menos inventario, menores costos de vehículos y combustible.

8. El aprendizaje automático ya se está implementando en muchas industrias susceptibles de fraude, desperdicio y abuso. La industria de la logística siempre está buscando innovación para determinar la causa raíz de la pérdida o reducción de existencias. El aprendizaje automático jugará una parte importante de este proceso.

9. La inteligencia artificial tiene la capacidad de tomar datos de múltiples fuentes para respaldar decisiones estratégicas, como identificar las relaciones entre la migración de la población y la macroeconomía. Eso puede ayudar a ubicar nuevos centros de distribución regionales o nacionales.

10. La inteligencia artificial desempeñará un papel central para identificar clientes rentables y no rentables. Utilizando datos históricos, las soluciones de aprendizaje automático podrán respaldar decisiones sobre si un cliente en particular será propenso a retrasos o falta de pago. La tecnología también proporcionará una idea de la solvencia crediticia.

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