機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)運(yùn)輸與物流行業(yè)變革的四種方式
不過(guò),卡車運(yùn)輸業(yè)正在經(jīng)歷全國(guó)至少10萬(wàn)名駕駛員的短缺。目前,有一種解決方案——自動(dòng)駕駛卡車。在TuSimple,技術(shù)團(tuán)隊(duì)部署了100多個(gè)基于云的AI模塊,以安全有效地進(jìn)行100英里以上的自主商業(yè)交付。即使在裝滿卡車的時(shí)速為每小時(shí)65英里的情況下,TuSimple的先進(jìn)AI算法也可以區(qū)分共享道路的車輛類型,并確定其速度,并保持TuSimple的卡車在車道中居中,其精度為正負(fù) 5厘米。
在東南亞,叫車公司Grab希望提高其實(shí)時(shí)按需匹配和供應(yīng)算法。它求助于機(jī)器學(xué)習(xí)工具,以訪問(wèn)支持150萬(wàn)次預(yù)訂的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)流,最終將其匹配和供應(yīng)性能提高30%。
AI和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)T&L行業(yè)產(chǎn)生積極影響的另一個(gè)例子是Lyft使用AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)間序列分析解決方案。該技術(shù)會(huì)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常現(xiàn)象,從而發(fā)出更大的業(yè)務(wù)問(wèn)題,并檢測(cè)需要檢查的事件。Lyft通過(guò)不必投資大型內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)或手動(dòng)檢查儀表板而節(jié)省了大量成本。
正確處理
當(dāng)然,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是運(yùn)輸和物流公司的主要因素,而位于阿聯(lián)酋的Aramex(提供國(guó)際和國(guó)內(nèi)快遞、貨運(yùn)代理和在線購(gòu)物服務(wù))的實(shí)時(shí)運(yùn)輸業(yè)務(wù)每分鐘處理數(shù)千個(gè)請(qǐng)求。通過(guò)部署完全托管的基于云的服務(wù),使開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠訓(xùn)練,構(gòu)建和部署AI和ML模型,Aramax的運(yùn)輸時(shí)間預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高了74%,從而減少了與交付相關(guān)的服務(wù)呼叫40%。
基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI工具也是Amazon.com的核心,每年成功地交付數(shù)十億個(gè)包裹,從客戶下訂單到完成訂單再到交付。我們使用預(yù)測(cè)算法來(lái)預(yù)測(cè)客戶可能要訂購(gòu)的商品,以確保我們的倉(cāng)庫(kù)有足夠的供應(yīng)。我們?cè)贏WS上的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)還為我們的履行中心機(jī)器人,與我們的交付合作伙伴合作的方法提供了動(dòng)力,甚至還優(yōu)化了我們的交付路線。
過(guò)去幾年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)很明確:在運(yùn)輸與物流行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)從未如此復(fù)雜,而盈利能力只有真正的技術(shù)驅(qū)動(dòng)效率才能帶來(lái)。幸運(yùn)的是,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的新創(chuàng)新通過(guò)為企業(yè)提供解決其最大問(wèn)題和發(fā)展所需的先進(jìn)工具,為他們提供了巨大的優(yōu)勢(shì)。

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