人工智能和物联网如何改变运输管理

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解决交通运输管理中的问题

在全球范围内，运输管理和物流可能是复杂的领域。今天的世界是不断联系在一起的，这使得人们有可能比以往任何时候都更快地发现错误并纠正错误。然而，尽管我们可以通过互联网快速获取数据，但在传输之前的数据收集效率仍然存在问题。可见性、报告、分析和通信都是这个全球交通管理数据网络的组成部分。然而，如果其中一个手臂发生故障，整个系统可能会变得效率低下。一些反馈系统可以起到纠正这些问题的作用，但它们为一个简单的问题创造了复杂的解决方案。

成本管理是全球运输面临的另一个主要问题。航运价格，即使是地区性的，也会根据当地的因素而波动，比如燃料成本和航线可获得性。随着供应线变得更长，它们也变得更难维护。购买条款也可以根据商品的来源而变化。汇总成本价格并提出最有效的购买选项是运输管理的关键要素。但即便如此，想出一个可行的购买选择，将降低购买商品和跨境运输的成本，可能需要大量的时间和精力。由于市场是动态的，这种分析必须持续进行。

交付绩效是运输管理需要关注的另一个方面。当一家公司购买产品时，它希望在尽可能短的时间内将产品送到其储存设施。高效的航运路线会让这件事变得简单。然而，并不是所有的运输路线都提供相同的运输信息。此外，平衡物流成本，如支付工人工资和燃料成本，可能会影响企业的盈利能力，从长远来看，这会使一些商品的生存能力变得比其他商品更差。

人工智能和物联网提供的解决方案

那么，全球运输管理如何利用人工智能和物联网，以最低的成本和精力将货物运送到目的地呢?多亏了这些相互关联的技术，我们有了几项即将到来的创新，可能会同时解决其中的几个问题。

1.自动驾驶(自动)车辆

到目前为止，每个人都应该知道开发第一辆自动驾驶汽车的战斗。从优步(Uber)到谷歌(Google)再到特斯拉(Tesla)，每个人都在争先恐后地成为第一个创造出安全的自动驾驶汽车的人。不幸的是，这项技术还远未成熟。今天的自动驾驶汽车显示出许多缺陷，使它们成为一种有用的自动驾驶功能，但与理论上可以自动驾驶的预期汽车相去甚远。人工智能正在努力帮助提高这些车辆的能力。通过使用摄像头中的视觉传感器，人工智能可以“阅读”路牌，并拾取视觉线索来调节车辆的速度和轨迹。物联网设备确保汽车可以与附近的汽车通信，并将其位置更新到中央数据库。对于物流规划者来说，这可以消除报告的问题，因为负载本身就会报告。如果它在交通拦截或事故中遇到困难，可以立即通知公司。

2.更好的决策

人工智能的学习方式与人类截然不同。在大多数情况下，研究人员给人工智能一个开始位置和一个结束位置，并让它从一个位置到达另一个位置。人工智能做出决定并得出结论。然而，有时这些决定会导致可怕的结果。在训练人工智能时，研究人员可以给它提供数万个测试数据点，以提炼它的决策技能。当应用于运输管理时，人工智能可以利用货物路线内物联网设备的数据点。因此，它可以比人类更有效地发现大量数据中的模式。迭代过程意味着高效的交通路线和模式更频繁地出现，让商业计划提前发现问题。

3.分析用途

自古以来，人类就一直试图预测未来。过去，他们会使用分析来判断孩子长大后可能实现的目标。今天，我们在分析中采用了更多基于统计的方法，但仍然有很多事情是在黑暗中进行的。幸运的是，人工智能和物联网为开发考虑数十亿个数据点的分析引擎提供了一种方法。来自物联网设备的流数据进入人工智能引擎，将其添加到不断增长的信息池中。通过发现模式的流程，人工智能可以可靠地预测产品成本的变化，使企业能够适应。通过了解即将到来的危机，运输管理企业可以转移其资源以在危机发生之前应对它。

4.仓库和库存管理

任何负责管理仓库的人都知道这部分运输管理会变得多么复杂。但是如果货架上的产品知道它们有多少呢?在这种情况下，规划物流会更容易吗?如何根据分销地点的库存了解对产品的需求何时会增加?可以使用复杂的算法来预测这些事情，并允许库存部门迎合它们。物联网提供产品本身的直接报告。然后，中央AI可以汇总这些报告，并显示带有“热点”的区域地图，根据之前的销售数字，这些地方的需求可能会激增。所有这些都可以实时完成，从而减少订购延迟并确保每个配送中心都有足够的仓库产品。

有哪些实际的商业利益?

人工智能和物联网的结合可能意味着公司运营成本的大幅节省，从而带来更健康的底线。企业也可以从提高效率中受益。物联网设备和人工智能不需要休息，因此该公司的数据中心将每天每小时都在运行，以确保事情顺利进行。无论是为鞋类用品商店清点库存，还是在线汽车拍卖，这些好处都延伸到了运输管理的各个领域。在接下来的十年里，物流可能会变得容易得多。