В течение десятилетий предприятия использовали новые технологии для налаживания связей на новых рынках и помогали масштабировать свои сети поставок по всему миру. В результате этого экспоненциального роста возрос спрос на новые решения, которые могут бороться с растущей сложностью сетей цепочки поставок, одновременно стимулируя инновации оставаться конкурентоспособными в условиях растущих ожиданий конечных пользователей. Внедрение таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, является двумя примерами инноваций, которые могут предложить операторам грузового флота конкурентное преимущество, и внедрение этих технологий разжигает волну сбоев во многих отраслях, участвующих в сетях цепочки поставок.
Взять, к примеру, транспортную отрасль. Это одна из областей, в которой некоторые крупные мировые фирмы начали использовать "ИИ" и логистику машинного обучения. Этот шаг вызвал большую обеспокоенность во многих кругах, и многие автоперевозчики начали задумываться о том, не рискуют ли их средства к существованию. Во многом к их облегчению, эти первоначальные попытки не увенчались успехом, но потенциальные последствия подняли более глубокие вопросы о том, как "ИИ" на транспорте будет двигать индустрию вперед в ближайшие годы.
В отрасли, которая сталкивается с серьезными нарушениями цифровых технологий, внедрение таких трансформирующих технологий оставляет владельцев флота и операторов с множеством оставшихся без ответа вопросов об устойчивости их бизнеса и о том, как они могут оставаться жизнеспособными.
Небольшие изменения с большим влиянием
Одним из источников беспокойства для поставщиков коммерческих транспортных средств является перспектива того, чтобы крупные технологические компании вошли в отрасль и снизили свои шансы на конкурентоспособность. Тем не менее, несмотря на огромные инвестиции в НИОКР, мало признаков того, что автономные коммерческие транспортные средства достигнут технологической или юридической зрелости в ближайшем будущем.
При этом серьезные изменения в транспортной отрасли, вызванные искусственным интеллектом, уже происходят и в обычной практике, хотя они могут быть более тонкими, чем автомобили с автоматическим управлением. Реальность такова, что транспортные средства без водителя - не единственное применение "ИИ" в транспорте. Например, не так давно владельцы имели лишь смутное представление о том, как они могут интерпретировать критические события, сообщаемые системами телематического мониторинга. Сегодня решения для видеосвязи обеспечивают контекст, необходимый для понимания фактических обстоятельств, связанных с резкими событиями вождения, которые ранее были ограничены интерпретацией числовых данных. Фактически, навыки прогрессивного анализа, которые стали возможными благодаря машинному обучению, постоянно улучшают точность автоматической классификации серьезности события, и теперь менеджеры получают уведомление только тогда, когда событие требует проверки.
Это означает, что бизнес-лидеры имеют возможность расширить видимость и углубить свои знания о том, что происходит в их автопарках, не увеличивая их бремя, требуя, чтобы человек просматривал данные (или часы отснятого материала, в данном случае).
Данные приводят к лучшим решениям
Статистический анализ данных о поведении водителя и эффективности работы - это не только наука, но и искусство. Принимая во внимание очень много переменных, включая элементы человека и машины, крайне важно усовершенствовать способы управления владельцами и операторами своих людей, а также своего оборудования практически в реальном времени. Понимание контекста небезопасного поведения при вождении и возможность напрямую связать проблему с водителем, чтобы исправить ее до нарастания нарушений или несчастных случаев, является основным преимуществом "ИИ" и видео с поддержкой машинного обучения в транспорте.
В дополнение к снижению вероятности несчастных случаев предприятия могут дополнительно снизить риск, уменьшив количество ложных требований. Зачастую компании избегают крупных судебных процессов и наносят ущерб своей репутации, выплачивая деньги по обвинению в вине в аварии. Без возможности резервного копирования учетной записи водителя владельцы остаются с несколькими вариантами. Решения для видеосвязи предлагают возможность предоставления доказательств, поскольку предприятия создают резервные копии своих драйверов, улучшая доверительные отношения между владельцами и сотрудниками, а также между бизнесом и клиентами (не говоря уже о потенциальных клиентах).
"ИИ" не будущее, оно сейчас
Поскольку потребители ожидают более быстрой доставки и дальнейших обновлений в пути, новым обычным явлением в транспорте является чрезмерное общение, прозрачность и полная видимость. Все признаки указывают на то, что прогресс в области "ИИ" и его влияние на все отрасли продолжают расти, и IDC прогнозирует, что глобальные расходы на системы когнитивного и искусственного интеллекта вырастут на 38% к 2022 году.
Ожидания клиентов в отношении того, что представляет собой услугу «выше и выше», развиваются так же быстро, как и технологии, которые играют неотъемлемую роль в повседневных рабочих процессах. Чтобы предлагать отличное обслуживание клиентов, предприятия должны развиваться так же быстро, как и определение этого термина.
"ИИ" и машинное обучение уже делают бизнес умнее и эффективнее, помогая компаниям смягчить свои итоги и заблаговременно избегать проблем с ответственностью и рисками, а не просто реагировать на инциденты, которых иначе можно было бы избежать.
Компании, которые только начинают задумываться о том, как начать свое цифровое преобразование, уже находятся на грани. Поскольку такие технологии, как "ИИ", продолжают становиться частью отрасли, даже до того, как крупные изменения, такие как автономные транспортные средства, станут реальностью, предприятиям, внедряющим инновации, будет намного легче идти в ногу с лучшими в своем классе конкурентами.
Понравилась статья ставь лайк, еще больше интересных статей на нашем канале и нашем сайте НБП Логистика.
Читайте так же наши интересные статьи:
Как снизить транспортные расходы компании или оптимизация логистики.
