کاربرد هوش مصنوعی در بهینه سازی درآمدزایی شرکت های حمل و نقل

انتظارات ملموسی که از بهبود درآمدها و سودآوری در شرکت حمل و نقلی می توان مد نظر داشت:

الف. افزایش 5 درصددرآمد کل در ماه.

ب. یک لیتر مصرف سوخت کمتر در هر 100 کیلومتر پیمایش.

پ. انجام 80 درصد کارهای دفتری (فناوری ها، خدمات و نیروی انسانی) به صورت خودکار و بدون دخالت نیروی انسانی.

سکوهای (پلتفرم) مبتنی بر هوش مصنوعی همانند Fleet Metrics به جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه، تحلیل و اندازه‌گیری میزان مؤثر بودن استراتژی ها را برای مدیریت گزارش می‌کنند. برای اندازه‌گیری میزان مؤثر بودن استراتژی های مدیریت ناوگان؛ سکوی Fleet Metrics به شما اجازه می دهد تا کسب و کار خود را در چندین لایه بهبود بخشید:

نظارت بر کارایی راننده و خودرو:

زمان موثر رانندگی و استراحت.

افزایش مسافت پیموده شده.

زمان انتظار و بیکاری.

بکارگیری بیشتر وسیله نقلیه.

کنترل بهره وری سوخت:

پردازش خودکار تبادلات سوخت در یک پلتفرم واحد.

برای نظارت بر بهره وری سوخت، داده های سوخت را در برابر مسافت پیموده شده واقعی قرار دهید.

گزارش کارایی سوخت در هر خط تجاری، نوع خودرو، مدل، و غیره.

روشن کردن انحرافات راندمان سوخت بالاتر از آستانه تحمل .

برنامه ریزی بهینه و نظارت بر اجرا:

استفاده از داده های قبلی برای شناسایی مسیرهای با بهترین عملکرد.

ارسال بهینه سفارشات به کامیون ها.

نظارت لحظه ای بر موقعیت و وضعیت کامیون.

برنامه در مقابل نظارت بر اجرا.