Scoprire le cose il prima possibile: come AI e IoT stanno trasformando il ‘Transport Management’
L'intelligenza artificiale (AI) e l'Internet of Things (IoT) sono entrambe tecnologie all'avanguardia che stanno iniziando a prendere piede nel mondo che ci circonda. Fortune Business Insights nota che la dimensione del mercato globale dell'AI ha raggiunto i 27 miliardi di dollari nel 2019, e le stime lo fanno crescere di dieci volte entro il 2027. L'IoT è un settore altrettanto vivace. PR News Wire sostiene che la quantità di dispositivi IoT supererà i 24 miliardi entro il 2030. Entrambi questi progressi contano come tecnologie "intelligenti". Il modo in cui stanno impattando il mondo oggi aumenterà man mano che più dispositivi IoT si faranno strada sul mercato, e il costo dell'implementazione dell'AI scenderà. Ma come potrebbe una tecnologia come questa cambiare la gestione dei trasporti?
Risolvere i problemi nella gestione dei trasporti
A livello globale, la gestione dei trasporti e la logistica possono essere campi complessi. Il mondo di oggi è costantemente connesso, il che rende possibile venire a conoscenza di un errore e correggerlo più velocemente che mai. Tuttavia, anche se possiamo ottenere i dati rapidamente grazie a Internet, c'è ancora il problema dell'efficienza nella raccolta dei dati prima del trasferimento. Visibilità, reporting, analisi e comunicazione sono tutte parti di questa rete globale di dati di gestione dei trasporti. Tuttavia, se uno di questi bracci si rompe, l'intero sistema potrebbe diventare inefficiente. Alcuni sistemi di feedback potrebbero entrare in gioco per correggere questi problemi, ma creano soluzioni complesse per un problema semplice. La gestione dei costi è un altro grande problema del trasporto globale. Il prezzo della spedizione, anche a livello regionale, fluttua in base a fattori locali come il costo del carburante e la disponibilità del percorso. Man mano che le linee di rifornimento diventano più lunghe, diventano anche più difficili da mantenere. Anche i termini di acquisto possono fluttuare in base alla fonte di un bene. Aggregare i prezzi di costo e trovare l'opzione di acquisto più efficiente è un elemento critico della gestione dei trasporti. Ma anche così, trovare un'opzione di acquisto fattibile che riduca i costi di acquisto delle merci e di spedizione attraverso le frontiere può richiedere tempo e sforzi notevoli. Poiché i mercati sono dinamici, questa analisi deve essere continua. La performance di consegna è un'altra area a cui la gestione dei trasporti deve prestare attenzione. Quando un'azienda compra un prodotto, si aspetta di portarlo al suo magazzino nel minor tempo possibile. Delle rotte di trasporto efficienti renderebbero la cosa semplice. Tuttavia, non tutti i percorsi di trasporto offrono le stesse informazioni di spedizione. Inoltre, bilanciare i costi logistici come il pagamento dei lavoratori e i costi del carburante può avere un impatto sulla redditività di un'azienda, rendendo alcune merci semplicemente meno redditizie di altre nel lungo periodo.
Le soluzioni fornite da AI e IoT
Quindi, come può la gestione del trasporto globale sfruttare l'AI e l'IoT per far arrivare le proprie merci a destinazione al minor costo e sforzo? Grazie a queste tecnologie interconnesse, ci sono una manciata di innovazioni imminenti che possono risolvere diversi di questi problemi contemporaneamente.
1. Veicoli a guida autonoma
Ormai tutti dovrebbero sapere della battaglia per sviluppare la prima auto autonoma. Da Uber a Google a Tesla, tutti stanno correndo per diventare i primi a creare un'auto a guida autonoma sicura. Sfortunatamente, la tecnologia è tutt'altro che matura. I veicoli a guida autonoma di oggi dimostrano molti difetti, rendendoli utili come funzione di pilota automatico ma lontani dalle auto previste che potrebbero teoricamente funzionare da sole. L'AI sta lavorando per aiutare a migliorare le capacità di questi veicoli. Utilizzando sensori visivi nelle telecamere, l'AI può "leggere" i segnali stradali e raccogliere spunti visivi per modulare la velocità e la traiettoria del veicolo. I dispositivi IoT assicurano che l'auto possa comunicare con le automobili vicine e aggiornare la sua posizione in un database centrale. Per i pianificatori logistici, questo potrebbe eliminare il problema della segnalazione, poiché il carico si segnala da solo. Se si trova in difficoltà a causa di un arresto del traffico o di un incidente, l'azienda può essere informata immediatamente.
2. Migliore processo decisionale
L'intelligenza artificiale impara in modo abbastanza diverso dagli umani. Nella maggior parte dei casi, i ricercatori danno all'AI una posizione iniziale e una finale, e la incaricano di andare da una all'altra. L'AI prende decisioni e arriva ad una conclusione. Tuttavia, a volte queste decisioni portano a risultati terribili. Nell'addestramento di un'AI, i ricercatori possono darle decine di migliaia di dati di prova per affinare le sue capacità decisionali. Quando viene applicata alla gestione dei trasporti, l'AI può sfruttare i punti di dati per i dispositivi IoT all'interno del percorso del carico. Così, può individuare i modelli in una vasta gamma di dati in modo molto più efficiente degli umani. Il processo iterativo significa che percorsi e modelli di trasporto efficienti si mostrano più spesso, permettendo al business di pianificare i problemi in anticipo.
3. Usi analitici
Gli esseri umani hanno cercato di prevedere il futuro da tempo immemorabile. In passato, usavano l'analitica per dire cosa avrebbe potuto raggiungere un bambino da grande. Oggi, adottiamo un approccio più basato sulle statistiche nell'analitica, ma è ancora un sacco di sparare nel buio. Fortunatamente, AI e IoT portano un modo per sviluppare un motore analitico che considera miliardi di punti dati. I dati in streaming dai dispositivi IoT entrano in un motore AI che li aggiunge a un pool di informazioni in costante crescita. Attraverso processi che individuano i modelli, l'AI può prevedere in modo affidabile i cambiamenti nel costo di un prodotto, permettendo all'azienda di adattarsi. Sapendo cosa c'è in serbo, un'azienda di gestione dei trasporti può spostare le sue risorse per affrontare una crisi in arrivo prima che accada.
4. Gestione del magazzino e dell'inventario
Chiunque sia stato incaricato di gestire un magazzino sa quanto possa essere complessa questa parte della gestione dei trasporti. Ma cosa succederebbe se i prodotti sugli scaffali sapessero quanti sono? Sarebbe più facile pianificare la logistica in quel caso? E se si sapesse quando la domanda di un prodotto salirebbe in base all'inventario nei luoghi di distribuzione? Algoritmi sofisticati potrebbero essere utilizzati per prevedere queste cose e permettere a un dipartimento di inventario di soddisfarle. L'IoT fornisce rapporti diretti dai prodotti stessi. Un'AI centrale potrebbe poi aggregare questi rapporti e mostrare una mappa regionale con "punti caldi" dove la domanda potrebbe aumentare in base ai numeri di vendita precedenti. Tutto questo potrebbe essere fatto in tempo reale, riducendo il ritardo negli ordini e assicurando che ogni centro di distribuzione abbia abbastanza prodotti dal magazzino.
Quali sono i vantaggi pratici per il business?
L'AI e l'IoT in combinazione potrebbero significare enormi risparmi per i costi operativi di un'azienda, con un risultato molto più sano. Un'azienda potrebbe anche beneficiare di una migliore efficienza. I dispositivi IoT e l'AI non hanno bisogno di fare pause, quindi il centro dati dell'azienda sarebbe in funzione ogni ora di ogni giorno per garantire che le cose vadano bene. Che si tratti di fare l'inventario per un negozio di forniture per scarpe o un'asta di auto online, questi benefici si estendono a tutte le aree della gestione dei trasporti. La logistica potrebbe diventare molto più semplice nel prossimo decennio.
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