Mašīnmācība transportā un loģistikā

Līdz 2025. gadam datu apjoms pasaulē pieaugs 10 reizes, salīdzinot ar 2015. gadu. Šos skaitļus paziņoja starptautiskā pētījumu un konsultāciju kompānija IDC (International Data Company) ziņojumā "Data Era 2025".


Loģistikas nozarē šī tendence nemaz neatšķiras no pasaules tendencēm. Informācijas apjoms dubultojas ik pēc diviem gadiem. Analītiķi prognozē 44 zetbaitus datu 2020. Atsaucei 1 zettabītu cietajā diskā ir augstas izšķirtspējas 4K video ar kopējo laiku vairāk nekā 63 miljoni gadu.

Mašīnmācīšanās (ML) algoritmi nāk palīgā, lai analizētu un interpretētu lielu datu apjomu. MO veic prognozes, pamatojoties uz saņemto informāciju un konstatētajām tendencēm.

Mašīnmācība tiek izmantota visās transporta un loģistikas jomās:

• Noliktavas loģistika. Datorvīzija uzrauga preču paliekas noliktavās, kontrolē darbiniekus un nodrošina iekārtu drošību.
• Ekspedīcija. Pamatojoties uz savākto informāciju par transportu, viņi plāno un veido maršrutus, prognozē sezonalitātes viļņus.
• Pārdošana. Tiek veidota pārdošanas apjomu prognoze, izmaiņas transporta un loģistikas uzņēmuma cenu politikā, tostarp ņemot vērā pakalpojumu pārdošanas vēsturiskos rādītājus.
• Drošība. Vērtēšanas modeļi (piezīme Punktu vērtēšana ir vērtēšanas sistēma, kuras pamatā ir skaitliskas statistikas metodes) palīdz identificēt negodīgus vai potenciāli problemātiskus darījuma partnerus jau pirms sadarbības sākuma, pamatojoties uz informāciju par attiecībām ar piegādātājiem.

Informācijas apstrāde, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus

Analītikā galvenā prioritāte ir uzdevuma noteikšana un pieprasījuma formulēšana, lai atlasītu nepieciešamo informāciju. To nevar izdarīt bez cilvēka iejaukšanās - analītiķis ar pieredzi un zināšanām konkrētā biznesa jomā.

Tālāk tiek izmantoti mašīnmācīšanās algoritmi, kas efektīvāk tiek galā ar informācijas vākšanas, apstrādes un primārās analīzes uzdevumiem. Analītiķis atbrīvojas no ikdienas un laikietilpīgajiem uzdevumiem un koncentrējas uz darba konceptuālajiem aspektiem.

Kā izmanto mašīnmācīšanās algoritmus?

Uzņēmumi mašīnmācīšanās algoritmus, lai atrisinātu trīs problēmu kategorijas:

1. Darbplūsmas digitalizācija, veidojot atbilstošas ​​datu bāzes ar turpmāku informācijas apstrādi.
2. Prognozēšana un informēšana par iespējamu nepārvaramu varu satiksmē, lai palielinātu piegādes ķēdes pārredzamību. Algoritmi ļauj palielināt piegādes ķēdes pārredzamību reālā laikā, kā arī paredzēt un signalizēt iespējamās problēmas transporta ceļā.
3. Prognozējoša iepriekšējo periodu rādītāju modeļu analīze un nākotnes risku un iespēju novērtējums.

Pateicoties apstrādātajai informācijai, tiek pieņemti pārdomāti lēmumi, lai uzlabotu piegādes ķēžu efektivitāti.

02.11.2021