运输和物流中人工智能和自动化的用例据

调查显示，由于冠状病毒的暴发，许多国家和地区的运输和物流行业都受到了很大影响。为预防病毒传播，一些国家和地区颁布了旅行禁令。但是，人工智能和自动化技术能够在这段时间内为运输和物流行业提供帮助，这使得该行业能够进行创新，并且帮助经济复苏。
七bridges首席执行官philipashton对此表示：“到2021年，全球物流产业的规模将达到32,150亿美元。交通与物流领域的人工智能解决方案为这一增长提供了重要支撑，对满足消费者日益增长的期望至关重要。不管是运输和物流供应商，还是依赖高效率供应链的零售商，使用人工智能技术都能增强竞争力。
下面介绍一些人工智能和自动化技术在运输和物流领域的应用实例。
一、阅读认知机器。
ai技术已经在交通运输和物流行业中得到了应用，它能够有效地读取大量不同类型的数据，它的名字叫认知机器阅读。
安托沃斯集团的首席执行官阿什什什-梅拉解释说：“疾病的爆发给物流和运输业带来了许多困难和不确定性。旅行和运营方面的限制已经导致了超过75%的企业供应链运作受到严重影响。但是，对已经采取措施实现数字化的企业而言，自动化技术在支持和维持诸如物流计划和客户账单等流程的正常运作方面起着关键作用。
以认知机器为基础的自动化工具(cmr)正在减少与物流规划有关的传统繁重而耗时的人工工作。通过对结构化和非结构化数据格式的分析、提取、处理，认知机器阅读可以快速生成高精度的预测报告和后续行动，从而达到这一目的。
感知机器阅读(cmr)也正在改变物流运输公司处理其计费机制的方式，这是需要人工执行的另一个任务。举例来说，一家全球运输和物流公司通过认知机器识别(cmr)自动化，使其计费程序的精确度提高了80%，并减少了63%的处理时间。
2.物联网人工智能(aiot)
第二种技术颠覆了运输和物流领域，将人工智能和物联网技术结合起来。
”mindtree欧洲副总裁兼顾问主管anshumansingh表示：“新兴技术和新技术的快速发展，使得运输和物流公司仍有大量工作要做。到2019年，将物联网与现有场景结合的情况有所增加，在采用人工智能物联网的情况下，增加物联网/传感器能力以及实现边缘智能的大部分挑战都已被解决。
尽管启动这些功能的最初目的可能是及早预测故障或优化使用模式以提高效率，但这些设备/传感器提供的大量数据现在为探索和优化开辟了新的道路。
辛格解释说，它的发展经历了三个阶段：
(1)在边缘支持核心功能，包括基础传感器开发和与现有设备集成。
(2)收集由这些传感器产生的数据，并以结构化形式将其存储在中心数据存储区或数据湖，通常是存储在云端。
(3)实现人工智能/机器学习和物联网的协同效应，并将它们结合到人工智能物联网中(aiot)。
辛格表示，“随着核心技术的进步，该领域的技术也在不断发展，从最初的设备功能/集成到人工智能物联网(aiot)应用。尽管物联网提供了获取大量信息的渠道，但人工智能已经能够创造智能、节能的运输货运系统，使我们能够在追求更高目标的同时，提高能源可持续性。
3.航空领域应用人工智能。
alphaairgroup执行董事bhanuchoudhrie就人工智能如何帮助航空业的运作进行了阐述。而且航空业因用户需求急剧下降而受疫情影响严重。
他说：“人工智能技术已在航空运输业得到广泛应用，包括机场护照、面部识别、行李托运、航班监控等，多年来，这一创新技术已为运营商和客户简化了流程。在这些应用之外，人工智能还有更大的发展潜力。
alfairassociates指出，人工智能可以在航空业的变革中发挥关键作用，而阿尔法航空集团已经与监管机构和航空公司密切合作，开发其支持航空运输效率和未来飞行员队伍的潜力。
ai和机器学习算法都很擅长于识别模式，而且能够有效地从学员的训练过程中分类数据。因为大部分飞行模拟器都装备有能产生大量数据的传感器，所以现在可以用这些技术和资源来评估飞行学员的学习和操作能力。
强有力的人工智能和机器学习系统能够分析数百个飞行参数，并对数千个小时的模拟器数据进行排序，这将导致无法被教练们确定的结果。比如，人工智能方案可以在飞行学员执行关键动作时对其能力进行评估，并基于实时数据对其优缺点进行综合评价。
四、供应链管理
交通和物流运作的一个重要方面是供应链的管理，teradata公司emea地区零售顾问业务主管johnmalpass就这一领域如何从人工智能中获益提供了深入的见解。
马帕斯说：“人工智能是物流和运输行业所面临的最有前途的技术机会之一，它不仅取代了人工任务，而且正在改变整个供应链的管理方式。不过，仅仅使用人工智能来改进现有过程就限制了它所具有的潜在价值，可以利用这一技术改变工作和业务过程。
数据是这一变革在人工智能中的核心作用。整合来自端到端供应链的不同数据，通过自动分析功能协调数据，将允许基于洞察的新方法优化和操作供应链。让用户以前所未有的方式全面思考如何管理供应链。
通过整合数据和预测实时自动化，用户可以更新并重新思考过时的、人工密集的业务流程。只要运用得当，人工智能将会带来新的能力，推动物流和运输部门的技术进步，更好地实现变革。
五、天气状况监测。
最终，blueyonder3pl工业策略副总裁petervanmerode说，人工智能可以监控天气状况，从而帮助寻找解决问题的办法。
“人工智能可以在确定潜在的运输和物流中断方面扮演重要角色，结合天气和产品过期时间等信息，结合机器学习(ml)，可以最大程度地减少或完全避免问题，”他解释道。
举例来说，如果人工智能技术发现海况和天气变化会导致港口关闭，那么可以用机器学习的方法提出一个替代途径，以帮助零售商解决问题。它非常重要，因为蔬菜在到达目的地前就因延误运输而造成货架期缩短，甚至腐烂。避开这些物流问题，不仅可以提高效率，而且可以大大减少浪费，最终有助于零售商增加收入。