س: ما هي إيجابيات الذكاء الاصطناعي في سياق VRP؟

الإجابة على: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في منطقة التعلم. (تعلم = استخدام بيانات التنفيذ للحصول على رؤى حول جودة منتجاتنا وتحسينها خطة تحسين الطريقوذلك من خلال إثراء البيانات الرئيسية المستخدمة لإنشاء الخطة). على سبيل المثال، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل أوقات تسليم العملاء التي قد تعتمد على الوقت وحتى ذات صلة بالسائق/المورد/الموقع.

الترميز الجغرافي: يعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتحسين دقة وكفاءة الترميز الجغرافي، مما يساعد على تمكين رسم الخرائط والخدمات المستندة إلى الموقع بشكل أكثر دقة وفعالية. الأمثلة هي:

• تحليل العنوان: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المكونات الفردية للعنوان، مثل اسم الشارع والمدينة والولاية والرمز البريدي. يمكن أن يساعد هذا التحليل في تحسين دقة عملية الترميز الجغرافي من خلال التأكد من تحديد كل مكون بشكل صحيح ومطابقته لموقعه الجغرافي المقابل.
• معالجة اللغة الطبيعية: يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتفسير مدخلات اللغة الطبيعية، مثل العناوين المكتوبة بخط اليد أو العناوين المنطوقة. يمكن أن تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في تحديد الأخطاء أو أوجه الغموض في العنوان وتصحيحها، مثل الأخطاء الإملائية أو المكونات المفقودة أو غير الصحيحة أو الاختصارات غير الواضحة.

مستويات الخدمة – يعد تقييم مستويات الخدمة بناءً على قرب العميل من المستودع أمرًا مهمًا. ومن الواضح أن تكلفة التسليم ترتبط بالمسافة، ولكن الكثافة في منطقة التسليم تلعب أيضًا دورًا حاسمًا. يعد التنبؤ الدقيق بشبكة التسليم بأكملها في يوم معين أمرًا ضروريًا لإجراء تقديرات سريعة أو تنبؤات بتكاليف التسليم المحددة للعميل والفترة الزمنية. تتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي بسجل حافل في التنبؤ وهي ذات أهمية كبيرة في هذا السياق.

متانة التخطيط: النقل البري عرضة للتغيرات في الوقت الحقيقي، مثل الازدحام المروري أو التغيرات المفاجئة في الطلب. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعلم من البيانات السابقة والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يمكن أن يساعد في تعديل المسارات والجداول الزمنية وفقًا لذلك لإنشاء خطة أكثر قوة.

تخصيص الموارد: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص الموارد مثل المركبات والسائقين بكفاءة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالطلب، مما يمكن أن يساعد في تحديد عدد الموارد اللازمة لفترة معينة.

رضا العملاء/السائق: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين رضا العملاء/السائق من خلال تحسين جداول التسليم وتقليل وقت التسليم. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تحليل سلوك وتفضيلات العميل/السائق ودمجها في خوارزمية VRP.

س: ما هي حدود ومخاطر الذكاء الاصطناعي في سياق VRP؟

الإجابة على: مع تحول الشركات إلى الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين مشاكل توجيه المركبات (VRP)، فمن المهم النظر بعناية في الحدود والمخاطر المرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي. نحن نستكشف هذه العوامل ونقدم رؤى لمساعدة الشركات على التغلب على العيوب المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في VRP.

حدود:

• حجم البيانات المطلوب: لتعلم رؤى قيمة، هناك حاجة إلى كميات هائلة من البيانات التاريخية.
• الموارد الحسابية: يتطلب الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة لإجراء حساباته، الأمر الذي يمكن أن يشكل عنق الزجاجة لمثيلات VRP الكبيرة.
• جودة البيانات: تعد جودة البيانات التي يتم إدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لفعاليتها. إذا كانت البيانات غير كاملة أو غير صحيحة أو غير متسقة، فقد يؤدي ذلك إلى حلول غير دقيقة.
• تعقيد المشكلة: يمكن أن تكون VRP مشكلة تحسين معقدة للغاية، خاصة عند النظر في قيود العالم الحقيقي مثل حركة المرور والطقس وقدرة المركبات. يمكن أن يؤدي تعقيد المشكلة إلى الحد من فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي في حلها. نرى أن أساليب الذكاء الاصطناعي تحقق نتائج مرضية في الحالات الأبسط، وهي نتائج واعدة للتطورات المستقبلية.
• المفاضلة بين جودة الحل ووقت الحساب: تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى الموازنة بين جودة الحل ووقت الحساب، خاصة في التطبيقات في الوقت الفعلي. في بعض الأحيان، قد لا تتمكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي من إيجاد الحل الأمثل خلال فترة زمنية معقولة.

المخاطر:

• الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي: يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات التحسين المعقدة مثل VRP إلى الرضا عن النفس وتقليل الابتكار في الأساليب التقليدية لحل المشكلات.
• مشكلة الصندوق الأسود: قد يكون من الصعب تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب فهم سبب التوصية بطرق معينة. هذا النقص في الشفافية يمكن أن يجعل من الصعب تحديد وتصحيح الأخطاء أو التحيزات في الخوارزمية.
• الاعتماد المفرط على البيانات التاريخية: يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عادةً على البيانات التاريخية، الأمر الذي قد يمثل مشكلة عندما تتغير الظروف.

بشكل عام، من المهم النظر بعناية في هذه المخاطر والحدود عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحسين المسار للتأكد من أن الفوائد تفوق العيوب المحتملة.

س: كيف تعالج شركة PTV Logistics المهام التي يدعي المنافسون حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة على: مع تغير الذكاء الاصطناعي باستمرار لمشهد عالم الأعمال، أعلن عدد قليل من منافسينا أنهم حققوا إتقانًا في دمج الذكاء الاصطناعي في حلولهم. نحن ندرس كيف تعالج شركتنا هذا التحدي وتسعى لتحقيق نتائج متفوقة.

• خذ على سبيل المثال العبارة التي تقول إنه ينبغي للمرء أن يتعلم من التغييرات المطبقة يدويًا على المسارات المخططة بواسطة المرسل، مع الأخذ في الاعتبار "ليس كل شيء معروفًا في البيانات الرئيسية ولن يكون كذلك أبدًا".
• في هذه الحالة بالذات، يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين البيانات الرئيسية أو تحسينها أو تصحيحها تلقائيًا، بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة حل VRP. هناك سببان رئيسيان وراء هذا النهج.

أولاً، تم تصميم خوارزمية VRP الخاصة بنا خصيصًا لإنشاء أفضل حل ممكن استنادًا إلى مجموعة بيانات يُفترض أنها كاملة ودقيقة. ولذلك، فإن التغيير والتبديل في الحل قد لا يؤدي بالضرورة إلى التحسين لأن الخوارزمية تفترض بالفعل أن البيانات موثوقة.

ثانياً، تؤكد حجة "الصندوق الأسود" على أهمية الشفافية في عملية صنع القرار. من خلال فهم سبب اختيار طرق معينة، بناءً على نموذج التكلفة الأساسي، يمكن للمخططين اتخاذ قرارات مستنيرة. يمكن أن يؤدي تعديل الحل إلى خطة أكثر تكلفة، مما يوفر رؤى قيمة حول الأساس المنطقي لاتخاذ القرار في الخوارزمية.

س: ما الذي يميز نهجنا، وكيف يتفوق على الآخرين؟

الإجابة على: نحن نعمل باستمرار على تحسين خوارزمية حل VRP الخاصة بنا من خلال البحث الأكاديمي والدراسات الخاصة بنا. نحن نهدف إلى تقديم نتائج متطورة تتجاوز معايير الصناعة، وهو ما نحققه من خلال إخضاع تعديلاتنا لمعايير صارمة ومقارنتها مع منافسينا. نحن فخورون بأن نقول إن خوارزميتنا تحقق حاليًا نتائج استثنائية، وسنستمر في الابتكار واستخدام المزيج الصحيح من الخوارزميات.

وبالتالي، إذا أعطت الخوارزمية لدينا نتيجة غير متوقعة، فإننا نميل إلى الاعتقاد بأن المشكلة تكمن في البيانات المدخلة وليس المخرجات. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة تعليمية لدراسة التعديلات التي أجراها البشر في الماضي واستخدام تلك المعرفة لطرح أسئلة أفضل حول الخوارزمية في المستقبل. يمكن أن يشمل ذلك تحسين بيانات الإدخال من خلال اقتراح تغييرات أو تحديد الثغرات في قدرات الخوارزمية.

نراكم في صالة PTV Logistics Barista Lounge في برشلونة!

سيكون خبراء PTV Logistics متواجدين في الموقع في قمة القادة في اللوجستيات في برشلونة (12-13 مارس). جدولة اجتماع هنا للالتقاء في PTV Logistics Barista Lounge إذا كنت ترغب في مناقشة كيفية تحقيق أقصى قدر من توفير تكاليف النقل وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.