領先的物流組織已經在利用人工智能(AI)進行運輸。雖然目前很多企業(yè)都在收集這些數據，而且未來只會繼續(xù)增加，但這些數據仍未得到充分利用。

使用預測分析進行路線規(guī)劃

借助AI的強大功能，企業(yè)可以解鎖高級路線規(guī)劃，從而以傳統(tǒng)路線規(guī)劃難以或無法實現的方式優(yōu)化多個實際因素。

傳統(tǒng)的運輸路線規(guī)劃因素通常只能包含少數幾個因素，這些因素仍然是非常幼稚的基于規(guī)則的因素。然而，傳統(tǒng)的方法不可能一夜之間就被取代。適應新技術的整個過程需要時間和技能。

為了使用人工智能進行有效的路線規(guī)劃，企業(yè)需要考慮各種各樣的因素。除主觀因素(如送貨人員的當地知識和其他偏好)外，這些因素還包括要送貨的類型、客戶偏好、交通模式、當地道路法規(guī)和不斷變化的路線行為。

通過預測分析，AI驅動的系統(tǒng)可以優(yōu)化路線規(guī)劃的現實因素，從而降低交付成本、加快交付時間、降低運輸成本和更好的資產利用率。預測分析使用數據、統(tǒng)計算法和機器學習，根據歷史數據確定未來結果的可能性。

利用人工智能進行物流和運輸的好處

在未來，基于人工智能的系統(tǒng)將有助于釋放企業(yè)數據的真正潛力。這將帶來更好的客戶體驗、改進的車隊管理、更快的交貨、更低的安全事故和更好的整體業(yè)務利潤。人工智能為物流運輸生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關者提供了一個雙贏的場景，但需要一些努力和投資來構建和維護。

對人工智能的建議

與人工智能同樣重要的是，數據和數據工程是人工智能中被低估的組成部分。數據工程是數據科學的一個方面，專注于數據收集和分析的實際應用。在跳上AI炒作列車之前，問問自己，你正在收集關于你的業(yè)務運營的關鍵數據嗎?數據是否有效存儲、組織和易于訪問?

最后，雖然AI目前是一個流行的技術流行詞，但解決實際業(yè)務問題才有用。評估您希望基于人工智能的系統(tǒng)解決哪些問題，將其納入您的業(yè)務目標，并使用適當的度量標準來衡量效率。