Текущие потребности сектора транспорта и логистики основаны на двух основных областях: быстрая и точная перевозка грузов и выбор наиболее подходящих транспортных предложений. Планировщики трафика используют различные инструменты для оптимизации парка и грузового пространства на работе. Благодаря совершенствованию этих инструментов их работа становится еще более эффективной.
Постоянно растущий рынок электронной коммерции оказал значительное влияние на растущий спрос на транспортные услуги , что, в свою очередь, повышает конкурентоспособность рынка и необходимость бороться за транспортные заказы. По этой причине торговые порталы и логистические операторы используют прогнозирующие модели для прогнозирования поведения рынка - движения потребителей и пиковых нагрузок, чтобы вы могли дополнительно оптимизировать свой автопарк и ресурсы грузового пространства.
Датская транспортная компания Maersk Line использовала прогнозный анализ, чтобы лучше перемещать порожние контейнеры. Благодаря полученной информации о степени использования отдельных судов компании удалось сэкономить миллионы евро (стоимость перевозки порожних контейнеров для Maersk составляет более 900 миллионов евро в год).
Дальнейшее развитие рынка электронной коммерции и методов персонализации все больше увеличивает количество транзакций. Таким образом, транспортная отрасль стала одним из важнейших элементов этого рынка. Учитывая требования получателей транспортных услуг, он имеет большую перспективу развития.
Интеллектуальные транспортно-логистические системы
В настоящее время наиболее популярными инструментами в отрасли, которые оптимизируют всю цепочку поставок, являются электронные транспортные базы данных, программное обеспечение класса ERP, системы управления трафиком TMS и самые передовые интеллектуальные логистические платформы, основанные на алгоритмах и решениях для большинства доступных транспортных инструментов.
Основное назначение современных платформ - это интеллектуальное распределение грузов для парка и грузового пространства, что позволяет осуществлять электронную обработку всех данных по всей цепочке поставок и повышает эффективность организации и планирования работ на предприятии.
Абсолютные инновации в управлении трафиком - это решения для анализа текущих скоростей при адаптации оператора к нагрузке. Они предоставляют специалисту по логистике данные о планировании в течение года с учетом отраслевых задач. Алгоритмы, которые автоматизируют анализ многих переменных, побуждают пользователей предпринимать конкретные действия - текущие цены на доставку (диапазон цен на аналогичные типы грузов, которые дают логистической компании основу для правильной цены доставки) и привязку перевозчиков к заказам (проектирование перевозчиков для работы с партнерами, которые отвечают важным критериям).
Например, Girteka Logistics инвестировала в создание специализированного алгоритма, который генерирует 7,5 тыс. Заявок в неделю. Эта технология стоимостью почти 1 млн. Евро позволит перевозчику подключать водителей к транспортным средствам и лучше управлять грузом с учетом размеров, веса и типа груза, а также типа и параметров транспортных средств. Алгоритм самообучения сможет планировать 5000 автомобилей .
Это имеет большое значение, поскольку предложения по доставке, содержащиеся в транспортных базах данных , характеризуются относительно коротким временем доступности из-за большого интереса. У грузоотправителей и экспедиторов есть короткое время, чтобы принять правильные решения и подвергнуть их риску интуитивных решений без расчета прибыльности. Все меняется с ИТ-решениями.
Команда экспертов провела анализ практического решения проблемы экспедиторской деятельности , который заключается в распределении наиболее выгодных транспортных заказов, доступных для грузовых автомобилей. В исследовании сравнивался венгерский алгоритм, позволяющий решить задачу назначения полинома времени и запатентованный алгоритм улучшения. Анализ показал, что максимальное время отклика с использованием венгерского алгоритма для 80 заказов, выделенных для 40 автомобилей, составило до 48 минут. В то же время это доказало эффективность алгоритма улучшения. Из-за увеличения количества транспортных заказов временная сложность алгоритма улучшения немного увеличилась. Исследования показали, что использование алгоритмов улучшения работы может оказать существенное влияние на эффективность и прибыльность использования транспортных средств.
Новейшие алгоритмы, такие как SmartMach позволяют автоматически назначать перевозчиков для освобождения груза, сокращают время выполнения заказа до нескольких секунд, освобождая грузоотправителя или экспедитора от принятия решений и оптимизации использования подвижного состава. Новые алгоритмы работают по принципу автоматизации и гибкости в транспортном планировании - инструменты переходят к следующему, предварительно запрограммированному этапу поиска оператора к результату.
Увеличение транспортных расходов означает необходимость поиска способов оптимального распределения затрат. Важное облегчение, которое уже доступно на рынке, - это возможность выбирать транспортные компании с автомобилями поблизости. Вам не нужно платить никаких дополнительных сборов, вы можете предложить отличные цены своему местному партнеру. Это также снижает риск задержек при погрузке - у водителя более короткий путь.
Алгоритмы в компаниях перевозчиков
Инновационные инструменты с использованием интеллектуальных алгоритмов уже давно перешли на дороги и кабины грузовых автомобилей. Участники рынка хотят использовать новейшие алгоритмы «Большие данные», « Функциональный анализ» и VPR (проблема маршрутизации транспортных средств), которые могут наилучшим образом планировать работу водителя.
Алгоритмы PZ позволяют найти наилучшую комбинацию точек маршрута для нескольких точек, включая временные окна автопарка. Они оптимизируют работу единого автомобильного парка, диверсифицированного парка, а также баз и складов. Важно, чтобы методы оптимизации PZ учитывали динамические дорожные барьеры, информировали водителей и диспетчеров о дорожных барьерах и о новом, лучшем маршруте и получателе груза - изменении времени доставки.
Операторы, использующие системы PZ, могут более точно подготовить планы отгрузки за более короткое время, даже за несколько дней, с учетом прогнозов транспортных проблем и снижения транспортных расходов. Примером правильного использования алгоритмов питания является ИБП. Логистический оператор UPS использовал алгоритмы, чтобы минимизировать количество оставшихся кранов . В результате компания ежегодно экономит 4,5 миллиона литров топлива, минимизируя выбросы CO2 на 20 000. тонн и поставляет еще 350 тыс. грузов.
Алгоритмы также ремонтируют грузовики. Например, FRAS, база данных по ремонту со всего мира, является одним из основных рабочих инструментов Scania. Поиск в базе данных очень сложен и опасен. Неправильный ярлык или неофициальная номенклатура могут помешать вам найти правильное слово. Искусственный интеллект пришел на помощь . Это поисковая система, которая находит только слова в списке, но также может анализировать содержание сообщений. Исходя из этого, алгоритм совпадает со случаем, решающим конкретную проблему.
В транспортно-логистической отрасли технологические изменения являются результатом не только чисто экономических, но и социальных мотивов. В эпоху изменения климата необходима революция, особенно с учетом правительственных ограничений в транспортной отрасли. В конечном счете, интеллектуальные инструменты приносят неоценимую пользу для окружающей среды. Предприятия минимизируют потребление топлива, сокращают вредные выбросы, улучшают дорожное движение и способствуют экономии ресурсов. В результате алгоритмы, улучшающие цепочку поставок, способствуют экологизации окружающей среды и повышению качества жизни потребителей.