W dzisiejszych czasach, wraz z rozwojem nowych technologii, przedsiębiorstwa muszą być coraz bardziej innowacyjne, aby sprostać wymaganiom rynku i utrzymać swoją konkurencyjność. Jednym z kluczowych obszarów, w którym nowoczesne technologie odgrywają coraz większą rolę, jest transport i logistyka. Dlatego przedsiębiorstwa ciągle poszukują nowych rozwiązań i systemów zarządzania, które pozwolą im na efektywne planowanie, realizację i kontrolę najważniejszych procesów w łańcuchu dostaw. Inteligentny system transportowy jest wspierany przez nowoczesne technologie takie jak Machine Learning, IoT, predykcję/prognozowanie. Dlatego też w niniejszym artykule zostaną omówione najnowsze trendy i innowacje w dziedzinie systemów zarządzania transportem oraz ich wpływ na rozwój przedsiębiorstw i zwiększenie ich efektywności.
Machine Learning w systemie zarządzania transportem
Machine Learning (uczenie maszynowe) to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia programom komputerowym samodzielne uczenie się na podstawie analizy danych i doświadczenia, bez konieczności bezpośredniego programowania przez człowieka. W kontekście systemów zarządzania transportem, Machine Learning może być wykorzystywany do analizy danych dotyczących ruchu drogowego, planowania tras, identyfikacji problemów z infrastrukturą oraz do przewidywania zmian w ruchu drogowym.
Do przykładowych zastosowań Machine Learning w systemach zarządzania transportem należą m.in.: przewidywanie natężenia ruchu drogowego na podstawie danych z czujników ruchu, kamer monitoringu lub z GPS w samochodach czy też optymalizacja tras transportowych dzięki analizie danych z GPS w samochodach i z aplikacji mobilnych. Machine Learning może również pomóc w analizie danych dotyczących zużycia paliwa, kosztów utrzymania floty pojazdów czy przewidywaniu awarii. Dzięki temu systemy zarządzania transportem mogą działać bardziej efektywnie i zminimalizować koszty związane z eksploatacją transportu.
Predykcja/prognozowanie w systemie zarządzania transportem
Systemy zarządzania transportem mogą wykorzystywać różne techniki predykcyjne i prognozujące w celu zoptymalizowania procesów transportowych i poprawy efektywności. Do przykładów technik predykcyjnych, które mogą być stosowane w systemach zarządzania transportem, należą: modelowanie predykcyjne, które polega na tworzeniu modeli matematycznych opartych na danych historycznych, które umożliwiają prognozowanie przyszłych wartości. Można wykorzystać modelowanie predykcyjne do prognozowania przepustowości dróg, czasów podróży czy zapotrzebowania na transport w określonych miejscach. Analiza trendów pozwala na identyfikowanie i prognozowanie tendencji w przepływie ruchu oraz innych zmiennych związanych z transportem. Dzięki analizie trendów można np. przewidywać, w jakim kierunku będzie się rozwijać ruch w określonych godzinach, dniach czy sezonach. Metody sztucznej inteligencji do predykcji w systemach zarządzania transportem można wykorzystać również algorytmy uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe czy algorytmy genetyczne. Pozwalają one na tworzenie modeli predykcyjnych opartych na danych historycznych oraz na bieżąco aktualizowanych danych z sensorów i innych źródeł.
Jeśli chodzi zaś o techniki prognozujące, które mogą być stosowane w systemach zarządzania transportem warto wyróżnić prognozowanie popytu, które pozwala na przewidywanie zapotrzebowania na transport w określonych miejscach i czasach. Dzięki temu można lepiej dostosować ofertę transportową do potrzeb klientów. Prognozowanie opóźnień z kolei pozwala na przewidywanie opóźnień w ruchu, np. na drogach czy w transporcie lotniczym. Dzięki temu można szybciej reagować na problemy i minimalizować negatywne skutki. Prognozowanie zużycia paliwa pozwala na oszacowanie zużycia paliwa przez pojazdy oraz na planowanie tras i rozkładów jazdy w sposób bardziej efektywny pod względem zużycia paliwa. Wszystkie te techniki mogą być wykorzystywane w systemach zarządzania transportem, aby zoptymalizować procesy transportowe i poprawić efektywność działań.