در حال حاضر هوش مصنوعی از حالت تئوری و آزمایشگاهی فراتر رفت است و در تمام ابعاد زندگی ما حضور دارد. خیلی از ما انسان ها به کاربرد روزانه ی هوش مصنوعی در زندگی خود آگاه نیستیم. اصلا هوش مصنوعی چیست؟هوش مصنوعی به ماشین ها قدرت فکر کردن مانند انسان ها را می دهد. ماشین ها با داشتن هوش مصنوعی می توانند رفتار انسان را تقلید کنند و کارهای دستی را به صورت خودکار انجام دهند. ماشین های هوشمند علاوه بر اینکه می توانند کارهای تکراری و طاقت فرسا را انجام دهند، توانایی یادگیری نیز دارند. صاحبان کسب و کار در زمینه ی حمل و نقل روز به روز بیشتر از گذشته از هوش مصنوعی استفاده می کنند تا در این دنیای پیش رونده و سریع از رقیبان خود عقب نباشند.
پیشبینی تقاضا
یکی از تاثیرگذارترین کاربردهای Al و machine learning(Ml) در حمل و نقل، پیش بینی تقاضا است. روش‌های پیشبینی سنتی اغلب به داده‌های تاریخی وابسته هستند و در مواجهه با شرایط متغیر بازار می‌توانند نادرست باشند.
با این حال، Al و ML می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها، از جمله فروش تاریخی، روند بازار، و عوامل خارجی مانند شاخص‌های اقتصادی و الگوهای آب‌وهوا را تجزیه و تحلیل کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از تقاضا ارائه کنند.
برنامه ریزی مسیر بهینه حمل و نقل
برنامه ریزی مسیر و بهینه سازی در حمل و نقل توسط Al و ML متحول شده است. برای شناسایی موثرترین مسیرها برای ون های تحویل، الگوریتم های پیچیده می توانند داده های ترافیکی بلادرنگ، شرایط هواشناسی و سایر متغیرها را بررسی کنند:
- کاهش مصرف سوخت: با کاهش مسافت سفر و زمان های بیکاری و مسیرهای بهینه باعث صرفه جویی قابل توجهی در مصرف سوخت می شود.
- تحویل سریعتر: تحویل به موقع توسط برنامه ریزی مسیر موثر تضمین می شود که رضایت مشتری را افزایش می دهد.
- کاهش انتشار: کاهش مصرف سوخت همچنین منجر به کاهش انتشار گازهای گلخانه ای می شود که پایداری زیست محیطی را ارتقا می دهد.
پیشبینی تعمیر و نگه داری
حوزه دیگری که Al و ML در آن تأثیر زیادی دارند، پیش بینی تعمیر و نگهداری است. Al می‌تواند با ارزیابی داده‌های حسگرها و دستگاه‌های lotT، خرابی تجهیزات و خودروهای آینده را پیشبینی کند.
- کاهش زمان توقف: شناسایی سریع مشکل، تعمیر و نگهداری سریع را امکان پذیر می کند، از خرابی های برنامه ریزی نشده و وقفه در عملیات جلوگیری می کند.
- افزایش طول عمر تجهیزات: تعمیر و نگهداری روتین مبتنی بر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به افزایش طول عمر ماشین آلات و خودروها کمک می کند.
- صرفه جویی در هزینه: با جلوگیری از تعمیرات و تعویض های اضطراری پرهزینه، نگهداری پیشگیرانه هزینه ها را کاهش می دهد.
مدیریت موجودی
مدیریت موجودی توسط Al و ML بهبود می‌یابد، زیرا آنها دید و کنترل در زمان واقعی را بر سطوح موجودی می‌دهند. این راه حل ها دارای قابلیت های پیش بینی نقطه سفارش مجدد با دقت بالا، نظارت بر سطح موجودی و ردیابی حرکت موجودی هستند:
- هزینه های نگهداری کمتر: سرمایه آزاد می شود و با حفظ سطح بهینه موجودی، هزینه های ذخیره سازی به حداقل می رسد.
- افزایش دقت: سیستم های مدیریت موجودی مبتنی بر Al، سوابق دقیق تر موجودی را با به حداقل رساندن اشتباهات انسانی تضمین می کنند.
- پاسخگویی پیشرفته: با فعال کردن واکنش سریعتر به تغییرات تقاضا، ردیابی موجودی در زمان واقعی، کالیبر خدمات را افزایش می دهد.
حمل و نقل بین المللی خلیج فارس ریل
حمل ریلی و جاده ای به آسیای میانه و روسیه
دارای دفاتر فعال در مشهد ، سرخس ، اینچه برون، تهران و بندرعباس
