機(jī)器學(xué)習(xí)為運(yùn)輸和物流行業(yè)如何推動(dòng)移動(dòng)革命?
亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)看到了機(jī)器學(xué)習(xí)為運(yùn)輸和物流行業(yè)推動(dòng)移動(dòng)革命的四個(gè)主要領(lǐng)域。
當(dāng)瑞士決定通過從其高山公路上拆除數(shù)萬輛貨運(yùn)卡車來減少擁堵和污染時(shí),瑞士建造了圣哥達(dá)隧道,這是世界上最長,最深的鐵路隧道。
現(xiàn)代工程學(xué)的壯舉對民用和商業(yè)實(shí)體都是一個(gè)福音,但如此令人印象深刻的建筑項(xiàng)目并不是我們改善運(yùn)輸和物流未來的唯一途徑。
相反,在競爭日益激烈和互聯(lián)互通的世界中,只有29%的運(yùn)輸和物流(T&L)CEO相信他們的公司的收入將在明年增長,越來越多的T&L公司正在轉(zhuǎn)向基于云的新型機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),可以幫助他們提高效率并為客戶帶來更好的體驗(yàn)。
云與AI的融合使自主技術(shù),尤其是移動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新得以廣泛開展。
PWC的數(shù)據(jù)顯示,這改變了游戲規(guī)則,因?yàn)?8%的運(yùn)輸與物流公司負(fù)責(zé)人認(rèn)為,服務(wù)提供核心技術(shù)的變化將在未來五年內(nèi)擾亂他們的行業(yè),而65%的人則認(rèn)為分銷渠道的進(jìn)展將如此。
流動(dòng)革命,總而言之,機(jī)器學(xué)習(xí)在四個(gè)主要領(lǐng)域推動(dòng)了運(yùn)輸和物流行業(yè)的移動(dòng)性革命:
1. 預(yù)測需求和路線優(yōu)化
2. 自動(dòng)駕駛和制圖
3. 機(jī)器人技術(shù)
4. 異常檢測
例如,正在擾亂價(jià)值8000億美元的卡車運(yùn)輸行業(yè)的Convoy,通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來優(yōu)化路線。
在美國,卡車運(yùn)輸是通過人工經(jīng)紀(jì)人工作的分散的托運(yùn)人和運(yùn)輸者網(wǎng)絡(luò),這是一個(gè)效率低下的系統(tǒng),導(dǎo)致每年95%的95%的美國卡車駕駛員被空載。
Convoy能夠分析數(shù)百萬個(gè)運(yùn)輸工作,以創(chuàng)建業(yè)內(nèi)最有效的匹配方式-通過減少空載里程(最重要的是減少排放量)來增加利潤。
但是卡車運(yùn)輸業(yè)正在經(jīng)歷全國至少10萬名駕駛員的短缺。有一種解決方案,那就是自動(dòng)駕駛卡車。在TuSimple,技術(shù)團(tuán)隊(duì)部署了100多個(gè)基于云的AI模塊,以安全有效地進(jìn)行100英里以上的自主商業(yè)交付。
即使在裝卸卡車上以每小時(shí)65英里的速度行駛時(shí),TuSimple的先進(jìn)AI算法也可以區(qū)分共享道路的車輛類型,確定其速度,并保持+/- 5厘米的精度使TuSimple的卡車安全地保持在車道中心
在東南亞,叫車公司Grab希望提高其實(shí)時(shí)按需匹配和供應(yīng)算法。它轉(zhuǎn)向了機(jī)器學(xué)習(xí)工具來訪問支持150萬次預(yù)訂的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)流,最終將其匹配和供應(yīng)性能提高了30%。
AI和機(jī)器學(xué)習(xí)對T&L行業(yè)產(chǎn)生積極影響的另一個(gè)例子是Lyft使用AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)間序列分析解決方案。
該技術(shù)會(huì)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常現(xiàn)象,從而發(fā)出更大的業(yè)務(wù)問題,并檢測需要檢查的事件。Lyft通過不必投資大型內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)或手動(dòng)檢查儀表板而節(jié)省了巨額成本。
當(dāng)然,預(yù)測的準(zhǔn)確性是運(yùn)輸和物流公司的主要因素,而位于阿聯(lián)酋的Aramex(提供國際和國內(nèi)快遞,貨運(yùn)代理和在線購物服務(wù))的實(shí)時(shí)運(yùn)輸業(yè)務(wù)每分鐘處理數(shù)千個(gè)請求。
通過部署完全托管的基于云的服務(wù),使開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠訓(xùn)練,構(gòu)建和部署AI和ML模型,Aramax的運(yùn)輸時(shí)間預(yù)測準(zhǔn)確性提高了74%,從而減少了與交付相關(guān)的服務(wù)呼叫40%。
基于云的ML和AL
基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI工具也是Amazon的核心,每年成功成功地交付數(shù)十億個(gè)軟件包,從客戶下訂單到完成訂單再到交付。
我們使用預(yù)測算法來預(yù)測客戶可能要訂購的商品,以確保倉庫中有足夠的供應(yīng)。
我們在AWS上的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)還為我們的履行中心機(jī)器人,與我們的交付合作伙伴合作的方法提供動(dòng)力,甚至優(yōu)化我們的交付路線。
過去幾年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)很明確:在運(yùn)輸與物流行業(yè)中的競爭從未如此復(fù)雜,而獲利只有真正的技術(shù)驅(qū)動(dòng)效率。
幸運(yùn)的是,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的新創(chuàng)新通過為企業(yè)提供解決其最大問題和蓬勃發(fā)展所需的先進(jìn)工具,為它們提供了巨大的優(yōu)勢。

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