人工智能如何改善运输和物流

介绍

人工智能如何改善运输和物流？为了回答这个问题，我们必须了解技术解决方案的进步，这些解决方案已经开发用于自动化大多数经济部门，这使我们相信物流和汽车行业领导者迫切需要采用人工智能等先进技术来提高业务绩效。

人工智能将通过缓解关键流程挑战和疏通瓶颈来改善运输和物流。AI通过改善实时路线优化，优化库存管理，高效的劳动力管理，降低运营成本，增强工作场所和道路安全性，改善预测性维护和分析来实现这一目标。人工智能还有助于在流程的不同阶段整合可持续实践，并可以帮助该行业实现负碳。

物流和运输中的人工智能：数据驱动型转变促进业务发展

物流和运输行业的整个过程需要大量的数据生成，从仓库管理到车队和供应链管理。数据是开发、测试和实施智能交通、制造和安全系统的基础。

当使用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）处理数据时，它会揭示有价值的信息，例如业务做得对以及需要优化的地方。

使用处理后的数据见解做出明智决策的企业具有竞争优势，可以改善运营，满足客户期望并增加收入。公共交通行业可以在乘客管理中使用AI，并全面改善客户服务。

人工智能在运输中的应用及其对企业的价值

当人工智能得到有效应用时，它会导致运输过程中的深刻变革。运输研究委员会承认人工智能是运输行业问题的解决方案，包括预测交通需求，动态路线引导，预测性维护和自动事件检测。

无人驾驶汽车、自动驾驶汽车和自动驾驶汽车严重依赖人工智能来运行。未来是自动驾驶汽车在没有人为干预的情况下工作，这可以降低驾驶员疲劳和改善交通管理等风险。这将需要一个互联的智能交通系统来工作。

路线规划结合了AI的预测分析和高级算法，例如最短路径，以确定有效的路线和停靠顺序，从而最大限度地减少驾驶时间和燃料浪费。人工智能在交通管理中的应用是巨大的，因为人工智能分析来自公路和铁路交通量的实时数据。AI使智能交通控制系统成为可能，从而减少拥堵。

人工智能是支持可持续交通不可或缺的一部分，从规划到提出解决方案，以克服不断增长的旅行需求、交通管理、安全问题、二氧化碳减少和环境恶化。

人工智能可以帮助规划更好的路线和交付管理系统，以确保通过按需预测分析尽可能减少客户交付。人工智能是包括智能道路在内的智能交通系统背后的驱动力。一些国家正在高速公路上实施传感器。这是为了允许实时反馈，以支持自动驾驶汽车和自动卡车等新兴技术。它增强了消费者对业务的信心。

拥有更好客户服务的企业往往拥有回头客，从而带来更好的收入。

物流中的机器人和人工智能

重复性任务可能很麻烦，并导致容易出错的过程。机器人流程自动化可帮助汽车和运输行业创建智能系统，在不降低输出质量的情况下执行重复性任务。机器人是智能制造和物流流程的关键。

仓库机器人使用AI技术来增强物流行业的供应链管理。机器人以最少的人为干预工作，以帮助识别、拣选、分类、运输和存储包裹。一个例子是亚马逊，它通过使用机器人提高了仓库自动化的生产力。据《福布斯》报道，行业专家表示，物流中的机器人技术将生产率提高了200-300%。

送货无人机是使用人工智能将包裹运送到所需位置的机器人。无人机使用AI和计算机视觉来检测物体，同时导航到达所需的位置。医疗部门接受了这种运输过程，为患者提供药物，这在紧急情况下效果很好。送货无人机不会面临交通拥堵和人类司机等挑战。

物联网和物联网在物流中的应用

IoT（物联网）正在通过物联网设备和AI重塑物流行业。物联网设备通过传感器收集资产、对象和人员的数据，并将其传输到分布式云。物联网有助于实时对象跟踪、识别和车队管理。管理人员可以快速分析从物联网设备收集的数据，并为业务做出正确的决策。

IIoT是智能制造和物流的支柱，可确保最佳生产。带有传感器的IIoT设备放置在设备和机器上，以传输有关其性能的数据。收集的数据可以是加热、能耗和运行条件。在安全性方面，IIoT是智能安全系统运行的关键。IIoT设备可以通过异常进程的传感器发送警报，以便采取措施。

人工智能在运输行业和记账中的优势

实时路线优化
AI平台通过实时确定物流卡车最有效的路线和停靠顺序来优化交付路线。通过这样做，这些平台可以简化路线规划和及时交付。

更好的库存管理
人工智能通过分析供应商订单和客户需求，创建数据驱动的制造并自动化库存水平。这对于企业深入了解未来需求规划，减少浪费和增加利润非常重要。

高效的劳动力管理
企业使用AI来分析员工库存技能，更新技能并管理员工。人工智能通过调度促进后台自动化，减少手动流程和战略劳动力规划的劳动力。

降低运营成本
利用深度分析来利用 AI 获取见解的更好流程有助于大幅降低运营成本。

提高工作场所安全性
通过跟踪员工和机器并发送警报来降低人类生命风险的智能安全管理，从而创建安全的工作场所。

有效利用空间
优化设施布局通过分析仓库和工作模式来增加存储和移动空间。仓库经理可以在战略设备放置和资产位置方面进行分析并做出正确的决策。

增强的客户体验
使用人工智能驱动的聊天机器人，无需人工干预即可全天候为客户提供服务，确保始终与客户更好地互动。人工智能通过访问客户的行为和需求来帮助满足他们的需求，以便他们可以帮助企业满足客户的期望。

自动化仓库流程
将机器人流程自动化用于日常物理和手动流程，例如激光引导叉车、自动化文档处理和产品识别。

改进预测分析
机器学习可用于分析历史数据并预测消费者需求，然后企业可以使用这些数据来优化销售和营销。

人工智能和铁路运输、车队和设施网络

人工智能正在通过自动驾驶和控制、运输规划和管理以及火车和铁路维护和检查，通过智能列车运营来改变铁路行业。铁路运输正变得越来越创新和可靠性。人工智能可用于公共交通，以改善对乘客的服务，方便高峰时段的交通，并容纳老年人和有特殊需要的人。

车队经理可以利用人工智能来保持竞争力，以提高效率和维护。借助AI传感器，管理人员可以跟踪驾驶习惯数据，确保准时取车和返回，并记录车辆状况。数据可以通过智能交通系统进行处理，以开发一个联网车辆平台，以实现更好的车队管理。这对于简化维护计划是必要的，以避免车辆故障并建立平稳运行的车队管理。

人工智能有利于运输流程和供应链管理，以监控库存和货运路线。航运公司应该投资于智能运输调度和实时分析，以预测运输资产（如集装箱）的维护和需求。

预测智能

企业需要为其车队配备与AI平台同步的技术，以帮助进行数据收集和预测智能。物流部门可以分析收集到的相关方面的数据，以预测需求和更好的供应链可见性。历史和交易数据可用于进行高级分析，以识别模式并预测未来。

预测智能有助于库存管理，包括需要订购的产品，库存中的内容以及消耗较慢的产品，以最大限度地减少损失。根据过去的需求模式规划产品分销也是必要的。销售经理使用分析数据来查找需求的数量，以确保制造商的可用性，从而提高客户满意度并增强业务信心。

使用预测智能来确保实时货运可见性，使承运人、第三方团体和客户能够跟踪其货物。这种连续的过程是通过监控设备实现的，这些设备可以查看货件状态和位置，从而提供透明度并减少延迟发货。预测智能为企业提供了竞争优势。

预测性维护中的AI

人工智能，特别是机器学习（ML），分析了大量的实时数据，以便在潜在的资产故障导致故障之前智能地预测它们。AI传感器可以安装在服务车队，资产和制造机器中，以监控并帮助企业主动防止导致运营延迟的故障。 

汽车行业的预测性维护采用机器学习和云技术在问题发生之前对其进行检测。他们还为业主提供计划相关维护的建议。它可用于显示产品生命周期并确定车辆的功能安全性。

AI预测性维护是确保资产和设备以最佳状态运行的关键。这可以通过从制造机器收集数据，检测模式和异常，对数据进行分类以及确保实时维护实践来完成。预测性维护减少了设备和车辆的停机时间，延长了使用寿命，从而节省了大量物流和运输成本。

结论

人工智能正在改变物流和运输，以确保智能和优化的运营，从而创建高效的流程和有效的业务解决方案。物流公司应确保其资产和设备配备正确的工具，例如传感器，以收集人工智能中使用的数据。

使用收集和分析的数据使决策者更容易为业务选择最佳路径。使用过去的模式预测未来的能力对物流和运输行业很有价值。人工智能和物联网等先进技术对于使物流行业成为当代化至关重要。