Cấu hình dựa trên AI: Tương lai của Lập kế hoạch Giao thông Vận tải được Tối ưu hóa

Cấu hình dựa trên AI: Tương lai của Lập kế hoạch Giao thông Vận tải được Tối ưu hóa

Luôn luôn có sự căng thẳng với các công nghệ tối ưu hóa được sử dụng cho các đội tàu hoặc vận tải hàng không thông thường. Các giải pháp giải quyết các vấn đề khó khăn nhất và độc đáo nhất và mang lại kết quả khác biệt cũng là các giải pháp phức tạp nhất và đòi hỏi chuyên môn về miền đáng kể để thực hiện và duy trì. Những công ty thực hiện đầu tư kỹ năng gặt hái được phần thưởng lớn nhất về mặt cải thiện hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, không phải tất cả các công ty đều có đủ khả năng hoặc kỹ năng nội bộ để khai thác các công nghệ tối ưu hóa phức tạp hơn. Ngay cả khi họ làm như vậy, vẫn có thách thức trong việc duy trì các cấu hình tối ưu hóa khi các doanh nghiệp thay đổi chiến lược và nhân sự của họ. Không phải bất kỳ nhà cung cấp tối ưu hóa nào cũng muốn tạo ra các sản phẩm phức tạp. Hầu như mọi công nghệ tối ưu hóa ngày càng trở nên phức tạp vì nó được sử dụng bởi nhiều công ty trong nhiều ngành hơn, mỗi công ty đều có những yêu cầu tối ưu hóa riêng. Nỗ lực đơn giản hóa chạy ngược lại nhu cầu về tính linh hoạt cao hơn để mô hình hóa vấn đề vận tải chính xác hơn và đáp ứng tốt hơn các mục tiêu hoạt động của doanh nghiệp. Vì vậy, có thể chiến lược tốt nhất là nắm lấy sự phức tạp và linh hoạt, nhưng che giấu nó khỏi người dùng. Đây là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện trong bức tranh. Có nhiều lớp AI, từ hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc đến học máy có thể được áp dụng để cấu hình tối ưu hóa. Tất cả các công nghệ tối ưu hóa là các biểu diễn toán học của thế giới thực và có các hành vi cụ thể dựa trên cấu hình của chúng. Bí quyết là hiểu sự kết hợp cài đặt nào tạo ra kết quả mong muốn trên dữ liệu. AI có thể được sử dụng để nắm bắt kiến ​​thức cấu hình của các chuyên gia tối ưu hóa và chuyển quá trình cấu hình từ “Cài đặt nào đáp ứng các mục tiêu kinh doanh này?” để “Dưới đây là các mục tiêu kinh doanh mong muốn, hãy cấu hình hệ thống để đạt được chúng.” Bằng cách sử dụng cách tiếp cận này và chạy nó dựa trên tập dữ liệu đại diện, hệ thống có thể tạo ra các kịch bản tối ưu hóa nhanh hơn nhiều so với việc thông qua cấu hình của con người. Cách tiếp cận này rất hiệu quả vì một số lý do. Đầu tiên, đối với các công ty lớn có nhiều địa điểm phục vụ các loại địa lý khác nhau, cấu hình dựa trên AI có thể được khởi chạy dựa trên từng sự kết hợp để đẩy nhanh quá trình điều chỉnh và phát triển cấu hình tối ưu. Thứ hai, hệ thống AI có thể liên tục chạy và đề xuất các thay đổi đối với cấu hình khi dữ liệu thay đổi. Cuối cùng, các kịch bản kinh doanh mới có thể được đánh giá để xác định mức độ chặt chẽ của các kế hoạch được tối ưu hóa có thể phản ánh các mục tiêu mới. Máy học cũng là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện hiệu suất tối ưu hóa. Khả năng sử dụng các thông số cấu hình chính xác nhất giúp đảm bảo các tuyến đường khả thi nhất và tận dụng hiệu suất thực tế của trình điều khiển. Tuy nhiên, nhiều thông số ở mức gần đúng nhất với những gì đang thực sự diễn ra trên đường. Thời gian dừng và tốc độ đường có thể thay đổi tùy theo phương tiện, địa lý và tài xế. Địa điểm dỡ hàng thực tế có thể không phải là địa chỉ đường phố của nơi giao hàng hoặc trong trường hợp xây dựng mới, có thể chưa tồn tại. Máy học có thể tính đến tất cả những điều này để xác định thời gian, tốc độ và vị trí tốt nhất bằng cách kiểm tra kết quả thực tế theo thời gian. Ngoài ra, nó có thể rất chi tiết, xác định tác động của từng người lái xe đến thời gian lái xe và dừng xe. Khi các điều kiện và năng suất của trình điều khiển thay đổi theo thời gian, máy học có thể liên tục điều chỉnh các thông số để giúp đảm bảo hiệu suất lập kế hoạch phù hợp và tối ưu nhất. Sức mạnh thực sự của AI là khả năng đóng gói kiến ​​thức của các chuyên gia tối ưu hóa và tinh chỉnh các cấu hình và thông số. Điều này cho phép nhiều tổ chức hậu cần hơn tận dụng lợi thế của các công nghệ tối ưu hóa vận tải tiên tiến có thể thúc đẩy mức năng suất cao hơn và sự khác biệt của khách hàng. Làm thế nào để tổ chức của bạn sử dụng AI như một phần của chiến lược tối ưu hóa giao thông? Cho tôi biết. Là Phó Chủ tịch Điều hành, Tiếp thị và Dịch vụ, Chris Jones (CJones@descartes.com) chịu trách nhiệm chính về các hoạt động tiếp thị của Descartes và thực hiện các giải pháp của Descartes. Chris có hơn 30 năm kinh nghiệm trong thị trường chuỗi cung ứng, bao gồm 10 năm qua với tư cách là thành viên của đội ngũ lãnh đạo Descartes. Trước Descartes, ông đã đảm nhiệm nhiều vị trí quản lý cấp cao trong các tổ chức khác bao gồm: Phó Chủ tịch Cấp cao tại bộ phận Nghiên cứu Chuỗi Giá trị của Tập đoàn Aberdeen, Phó Giám đốc Điều hành Tiếp thị và Phát triển Doanh nghiệp của SynQuest, Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc Nghiên cứu Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp Giải pháp tại Tập đoàn Gartner và Phó Giám đốc Vận hành & Công nghệ cho Kraft Foods.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *