몇 년 전,화물 산업의 기술이 화주와 운전자를 연결하는 것만으로 제한되었던 때가있었습니다. 화물 관리를 용이하게하기 위해 온라인으로 몇 가지 작업을 수행하는 간단한 도구에 불과했습니다.
“물류 / 트럭 부문은 여객 지상 (26 %), 해운 (17 %), 여객 항공 (14 %), 철도 (4 %) 순입니다.”
그러나 현재 상황은 동일하지 않습니다. 기계 학습, 인공 지능, 사물 인터넷 등과 같은 다양한 기술의 참여로화물 운영이 원활 해지고 있습니다.
화물 관리에서 기계 학습 및 인공 지능 구현에 대한 잡지 나 헤드 라인 어딘가에서 읽었을 수 있습니다. 그리고 이러한 기술이 전체 공급망 운영을 어떻게 혁신하고 있는지.
사실은 잡지 나 헤드 라인의 작은 기사를 통해화물 산업에서 ML 작업에 대한 심층적 인 지식을 얻을 수 없다는 것입니다. 머신 러닝이 무엇인지, 어떻게 구현되는지, 이점이 무엇인지 등과 같은 주요 요점을 다루지 않을 수 있습니다.
이 기사에서는 앞서 언급 한 모든 사항을 관련 주제로 분류했습니다. 기계 학습을 통해 트럭 적재화물 산업에 포함 된 모든 것에 대해 알아 보려면 기사를 계속 읽으십시오.
기계 학습에 대한 개요부터 시작하겠습니다.
기계 학습에 대한 개요
ML이라고도하는 기계 학습은 많은 데이터, 다양한 작업 패턴을 수집 및 분석하고 정보의 도움을 받아 더 나은 결정을 내리는 데 탁월합니다.
그 외에도 기계 학습의 일부를 모델이라고도합니다. 모델은 일련의 작업을 수행하거나 특정 패턴에 대한 데이터를 인식하는 데 사용되는 코드 더미입니다. 기계 학습은 두 가지 기본 측면에서 작동합니다.
- 엔지니어가 만든 지침
- 자신의 데이터를 분석하여
두 가지가 결합되면 기계 학습의 능력이 새로운 수준으로 탐색됩니다. 더 나은 관리를 위해화물 운영에서 유사한 조합이 이루어집니다. 여기서 우리는 드롭 앤 훅 트럭 킹에서 머신 러닝의 최상의 구현을 언급했습니다.
기계 학습이화물 산업에 완벽하게 어울리는 것을 보여주는 최고의 방법
ML에는 기존의 수동 작업을 능가하는 몇 가지 기능이 있습니다. 드롭 및 후크 트럭 관리. 머신 러닝의 XNUMX 가지 강점은 아래와 같습니다.
글로벌 물류 시장은 3.48 년부터 2016 년까지 연평균 2022 % 성장할 것으로 예상됩니다.
1. 막대한 정보 수집
화물 산업에는 머신 러닝으로 만 처리 할 수있는 엄청난 양의 데이터가 있습니다.
미국 만 생각하면 400 개의 선적에 대해 8 억 개 이상의 클래스가 있습니다. 각 경우에 사용 된 연료, 선적 및 하역 시간, 가격, 위치, 사용 된 연료, GPS 좌표 등과 같이 처리해야 할 수천 가지 정보가있을 수 있습니다.
더 나은 이해를 위해 예를 들어 보겠습니다. 하루에 약 1000 개의 배송이 이루어지는 마켓 플레이스를 운영한다고 가정 해보십시오. 1000 개의 마이크로 정보로 1000 개의 배송을 계산하면 매일 1 억 개의 데이터가 생성됩니다. 그리고 사람이이 양의 데이터를 구성하거나 분석하는 것은 불가능합니다.
Machine Learning은 생성 된 모든 데이터를 처리 할 수 있습니다.
2. 한 번에 여러 작업
사람들이 여러 작업을 수행하기로 선택하면 데이터 누락 또는 이와 유사한 실수와 같은 실수가 발생할 수 있습니다. 공급망 전문가는 하루 동안 수십 개의 데이터로 작업합니다. 그러나 선적을 담당하는 전문가 팀이 있다면 리드를 더 빨리 옮기는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
반면에 Machine Learning 모델은 20 밀리 초 이내에 수백만 개의 데이터 샘플을 처리 할 수 있습니다. 이제 ML이화물 산업의 여러 작업을 얼마나 효과적으로 처리하는지 상상할 수 있습니다.
3. XNUMX 시간 내내화물 및 ML 작업
거의 모든화물 작업은 매일 24/7 작동합니다. 인간의 경우 하루 종일 일하는 것이 불가능하며 직원들이 24 시간 동안 계속 일하기 위해 교대조를 계속 변경합니다. 이것은 때때로 오류나 오해로 이어질 수 있습니다.
케이스는 ML과 약간 다릅니다. Machine Learning 모델은 쉬지 않고 지속적으로 작동 할 수 있습니다. 충돌이나 문제를 피하기 위해화물을 계속 추적합니다.
“글로벌 계약 물류 시장은 전 세계적으로 약 213.85 억 XNUMX 천만 달러입니다. ”
4. ML을 사용한 반복 작업에 오류 없음
모든화물 선적은 사람과 관련된 반복적 인 작업을 수행합니다. 운전자 기록, 배송 확인, 배송 가격 책정, 제기 된 문제 해결 등과 같은 모든 반복적 인 활동을 추적하는 이상적인 운송 업체를 찾습니다.
기계 학습은 반복적 인 작업을 포착 할 수 있습니다. 반복이 올 때마다 ML은 패턴을 포착하고 형성합니다. 나중에 패턴을 인식하여 자동 결정을 내립니다. 따라서 작업을 수행하는 동안 버그를 방지 할 수 있습니다.
5. 기계 학습은 지속적으로 개선되고 있습니다
인간의 학습 속도는 시간이 지남에 따라 느려집니다. 그러나 기계 학습은 더 빠른 학습 속도로 지속적으로 개선되고 있습니다.
그들은 인간보다 더 나은 방식으로 모든 것을 분석 할 수있는 능력을 가지고 있습니다. 매일 하나 또는 다른 새로운 알고리즘이 기계 학습에서 구현됩니다. 가장 좋은 부분 중 하나는 ML이 인공 지능, 사물 인터넷 등과 같은 다른 기술의 조합으로 구현 될 때입니다.
결론
마지막으로화물 운영을위한 머신 러닝을 시작하기 전에 회사 데이터를 살펴 보겠습니다. 회사의 각화물 작업을 분석 한 다음 최종 호출로 이동하여 ML을 구현합니다.
확실한 것은 머신 러닝은 드롭 앤 훅을 돕습니다. 생산성과 효율성을 향상시키는 작업과 같은 것입니다. 그것은 확실히 당신의화물 사업에 엄청난 재산을 가져올 것입니다.
PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
출처 : https://www.aiiottalk.com/enhance-freight-operations-with-machine-learning/
