Hỏi: Ưu điểm của AI trong bối cảnh VRP là gì?

Trả lời An: AI có thể được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Tìm hiểu. (Tìm hiểu = sử dụng dữ liệu thực thi để hiểu rõ hơn và cải thiện chất lượng hoạt động của chúng tôi kế hoạch tối ưu hóa tuyến đường, bằng cách làm phong phú thêm dữ liệu chính được sử dụng để tạo kế hoạch). Ví dụ: AI và Học máy được sử dụng để phân tích thời gian giao hàng của khách hàng có thể phụ thuộc vào thời gian và thậm chí liên quan đến tài xế/nguồn lực/địa điểm.

Mã hóa địa lý: AI là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện tính chính xác và hiệu quả của mã hóa địa lý, giúp hỗ trợ các dịch vụ lập bản đồ và dựa trên vị trí chính xác và hiệu quả hơn. Ví dụ là:

• Phân tích địa chỉ: AI có thể được sử dụng để phân tích các thành phần riêng lẻ của một địa chỉ, chẳng hạn như tên đường, thành phố, tiểu bang và mã zip. Việc phân tích cú pháp này có thể giúp cải thiện độ chính xác của quy trình mã hóa địa lý bằng cách đảm bảo rằng mỗi thành phần được xác định chính xác và khớp với vị trí địa lý tương ứng của nó.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: AI cũng có thể được sử dụng để diễn giải các đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như địa chỉ viết tay hoặc nói. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể giúp xác định và sửa các lỗi hoặc sự mơ hồ trong địa chỉ, chẳng hạn như lỗi chính tả, thành phần bị thiếu hoặc không chính xác hoặc chữ viết tắt không rõ ràng.

Mức độ dịch vụ – Đánh giá mức độ dịch vụ dựa trên mức độ gần gũi của khách hàng với kho hàng là rất quan trọng. Chi phí giao hàng rõ ràng có liên quan đến khoảng cách, nhưng mật độ tại khu vực giao hàng cũng đóng một vai trò quan trọng. Dự báo chính xác toàn bộ mạng lưới giao hàng của một ngày cụ thể là cần thiết để đưa ra ước tính hoặc dự đoán nhanh chóng về chi phí giao hàng cụ thể cho một khách hàng và khung thời gian. Các kỹ thuật AI đã có thành tích đã được chứng minh trong lĩnh vực dự báo và rất phù hợp trong bối cảnh này.

Tính vững chắc của quy hoạch: Vận tải đường bộ có xu hướng thay đổi theo thời gian thực, chẳng hạn như tắc nghẽn giao thông hoặc nhu cầu thay đổi đột ngột. Các thuật toán Machine Learning có thể học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ và dự đoán xu hướng trong tương lai, điều này có thể giúp điều chỉnh các tuyến đường và lịch trình phù hợp để tạo ra một kế hoạch mạnh mẽ hơn.

Phân bổ nguồn lực: AI có thể được sử dụng để phân bổ các nguồn lực như phương tiện và người lái xe một cách hiệu quả. Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán nhu cầu, điều này có thể giúp quyết định số lượng tài nguyên cần thiết trong một khoảng thời gian cụ thể.

Sự hài lòng của khách hàng/tài xế: AI có thể được sử dụng để cải thiện sự hài lòng của khách hàng/tài xế bằng cách tối ưu hóa lịch trình giao hàng và giảm thời gian giao hàng. Điều này có thể đạt được bằng cách phân tích hành vi và sở thích của khách hàng/tài xế rồi kết hợp chúng vào thuật toán VRP.

Hỏi: Những giới hạn và rủi ro của AI trong bối cảnh VRP là gì?

Trả lời An: Khi các doanh nghiệp chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa các vấn đề định tuyến phương tiện (VRP), điều quan trọng là phải xem xét cẩn thận các giới hạn và rủi ro liên quan đến việc triển khai AI. Chúng tôi khám phá những yếu tố này và cung cấp thông tin chi tiết để giúp doanh nghiệp giải quyết những hạn chế tiềm ẩn khi sử dụng AI trong VRP.

Giới hạn:

• Kích thước dữ liệu cần thiết: để tìm hiểu những hiểu biết có giá trị, cần có lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ.
• Tài nguyên tính toán: AI yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể để thực hiện các phép tính của nó, điều này có thể trở thành nút thắt cổ chai đối với các phiên bản VRP lớn.
• Chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu được đưa vào các mô hình AI rất quan trọng đối với hiệu quả của chúng. Nếu dữ liệu không đầy đủ, không chính xác hoặc không nhất quán, nó có thể dẫn đến các giải pháp không chính xác.
• Độ phức tạp của vấn đề: VRP có thể là một vấn đề Tối ưu hóa rất phức tạp, đặc biệt khi xem xét các hạn chế trong thế giới thực như giao thông, thời tiết và năng lực phương tiện. Sự phức tạp của vấn đề có thể hạn chế tính hiệu quả của các mô hình AI trong việc giải quyết nó. Chúng tôi thấy các phương pháp tiếp cận AI mang lại kết quả thỏa đáng cho các trường hợp đơn giản hơn, đây là những kết quả hứa hẹn cho sự phát triển trong tương lai.
• Đánh đổi giữa chất lượng giải pháp và thời gian tính toán: Thuật toán AI cần cân bằng chất lượng giải pháp với thời gian tính toán, đặc biệt là trong các ứng dụng thời gian thực. Đôi khi, thuật toán AI có thể không tìm ra được giải pháp tối ưu trong khung thời gian hợp lý.

Rủi ro:

• Sự phụ thuộc quá mức vào AI: Việc phụ thuộc quá nhiều vào AI để giải quyết các vấn đề Tối ưu hóa phức tạp như VRP có thể dẫn đến sự tự mãn và giảm khả năng đổi mới trong các phương pháp giải quyết vấn đề truyền thống.
• Vấn đề về hộp đen: Các mô hình AI có thể khó diễn giải, điều này gây khó khăn cho việc hiểu lý do tại sao một số tuyến đường nhất định được khuyến nghị. Sự thiếu minh bạch này có thể gây khó khăn cho việc xác định và sửa lỗi hoặc sai lệch trong thuật toán.
• Quá phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử: Các mô hình AI thường được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử, điều này có thể gây ra vấn đề khi điều kiện thay đổi.

Nhìn chung, điều quan trọng là phải xem xét cẩn thận những rủi ro và giới hạn này khi triển khai AI trong Tối ưu hóa tuyến đường để đảm bảo rằng lợi ích lớn hơn những hạn chế tiềm ẩn.

Hỏi: PTV Logistics giải quyết các nhiệm vụ mà đối thủ cạnh tranh yêu cầu giải quyết bằng AI như thế nào?

Trả lời An: Với việc AI liên tục thay đổi cục diện của thế giới kinh doanh, một số đối thủ cạnh tranh của chúng tôi tuyên bố đã đạt được thành thạo trong việc kết hợp AI vào các giải pháp của họ. Chúng tôi xem xét cách công ty chúng tôi giải quyết thách thức này và nỗ lực để đạt được kết quả vượt trội.

• Lấy ví dụ: tuyên bố rằng người ta nên rút kinh nghiệm từ những thay đổi được người điều phối áp dụng thủ công đối với các tuyến đường đã lên kế hoạch, xem xét “không phải mọi thứ đều được biết trong dữ liệu chính và sẽ không bao giờ như vậy”.
• Trong trường hợp cụ thể này, chúng tôi có thể sử dụng AI để tự động cải thiện, nâng cao hoặc sửa dữ liệu chính thay vì sử dụng AI để thao túng giải pháp VRP. Có hai lý do chính đằng sau cách tiếp cận này.

Thứ nhất, thuật toán VRP của chúng tôi được thiết kế đặc biệt để tạo ra giải pháp tốt nhất có thể dựa trên tập dữ liệu được cho là đầy đủ và chính xác. Do đó, việc điều chỉnh hoặc thao tác giải pháp có thể không nhất thiết dẫn đến cải thiện vì thuật toán đã giả định dữ liệu là đáng tin cậy.

Thứ hai, lập luận “hộp đen” nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch trong quá trình ra quyết định. Bằng cách hiểu lý do tại sao một số tuyến đường nhất định được chọn, dựa trên mô hình chi phí cơ bản, người lập kế hoạch có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Việc sửa đổi giải pháp có thể dẫn đến một kế hoạch tốn kém hơn, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về cơ sở đưa ra quyết định của thuật toán.

Hỏi: Điều gì làm nên sự khác biệt trong cách tiếp cận của chúng tôi và nó vượt qua những cách tiếp cận khác như thế nào?

Trả lời An: Chúng tôi liên tục nâng cao thuật toán giải VRP thông qua nghiên cứu học thuật và nghiên cứu của chính chúng tôi. Chúng tôi mong muốn cung cấp những kết quả tiên tiến vượt xa các tiêu chuẩn ngành mà chúng tôi đạt được bằng cách thực hiện các sửa đổi của mình theo các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và so sánh chúng với các đối thủ cạnh tranh. Chúng tôi tự hào nói rằng thuật toán của chúng tôi hiện đang mang lại kết quả đặc biệt và chúng tôi sẽ tiếp tục đổi mới cũng như sử dụng kết hợp các thuật toán phù hợp.

Do đó, nếu thuật toán của chúng tôi mang lại kết quả không mong muốn, chúng tôi có xu hướng tin rằng vấn đề nằm ở dữ liệu đầu vào chứ không phải đầu ra. AI có thể được sử dụng như một công cụ học tập để nghiên cứu những điều chỉnh do con người thực hiện trong quá khứ và sử dụng kiến ​​thức đó để đặt những câu hỏi hay hơn về thuật toán trong tương lai. Điều này có thể bao gồm việc cải thiện dữ liệu đầu vào bằng cách đề xuất các thay đổi hoặc xác định các lỗ hổng trong khả năng của thuật toán.

Hẹn gặp bạn tại PTV Logistics Barista Lounge ở Barcelona!

Các chuyên gia của PTV Logistics sẽ có mặt tại buổi lễ Các nhà lãnh đạo trong Logistics Summit ở Barcelona (12-13 tháng XNUMX). Lên lịch cuộc họp tại đây gặp nhau tại PTV Logistics Barista Lounge nếu bạn muốn thảo luận về cách có thể tiết kiệm tối đa chi phí vận chuyển và giảm thiểu lượng khí thải CO2.