هوش مصنوعی در حال تغییر شکل کل چشم انداز صنعت حمل و نقل است. از بهینه سازی مدیریت ترافیک گرفته تا افزایش ایمنی خودرو، کاربردهای متعدد هوش مصنوعی در حمل و نقل را توجیه می کند که چرا این صنعت شاهدپیشرفت تصاعدی است و چرا سازمان ها از این فناوری استفاده می کنند. در ادامه مطلب 10 کاربرد پیشرو از هوش مصنوعی در حمل و نقل را بررسی می کنیم که چگونه فناوری، نیروی محرکه ایجاد تحول در این بخش است.
- تعمییر و نگهداری پیشگویانه (پیش نگر)
هوش مصنوعی نقشی اساسی در نگهداری پیش‌بینی‌کننده (پیش نگر) وسایل نقلیه و زیرساخت‌ها دارد. این موضوع به شناسایی مسائل اساسی کمک می کند و به جای عملکرد واکنشی، پیشگیرانه عمل می کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته و لحظه ای، هوش مصنوعی می‌تواند مشکلات بالقوه وسایل نقلیه یا زیرساخت‌های حمل‌ونقل را پیش‌بینی کند، و امکان تعمیر و نگهداری فعال را برای جلوگیری از خرابی و کاهش زمان خرابی فراهم می‌کند. این رویکرد پیش بینی گرا ایمنی را افزایش می دهد و به صرفه جویی در هزینه برای شرکت های حمل و نقل کمک می کند.
- چت بات های خدمات مشتری
چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، نحوه تعامل کسب‌وکارها با مشتریان خود را از نو تعریف می‌کنند. این چت‌بات‌ها، مجهز به قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند که می‌توانند سؤالات مشتریان در مورد ویژگی‌های خودرو را درک کنند و به آنها پاسخ دهند، اطلاعاتی را ارائه دهند و حتی به حل مشکل کمک کنند. چت بات‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف روزمره کارمندان مانند کمک به مشتریان در انتخاب مدل خودرو، زمان‌بندی رانندگی آزمایشی و جمع‌آوری بازخورد مشتری را بر عهده بگیرند و در عین حال عوامل انسانی را برای رسیدگی به مسائل پیچیده‌تر آزاد کنند. با استفاده از چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند کارایی خدمات مشتری خود را افزایش دهند، زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهند و تجربه کاربری شخصی‌شده‌تر و جذاب‌تری ارائه دهند.
- وسایل نقلیه خودران
یکی از متحول کننده ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل، وسایل نقلیه خودران یا خودروهای بدون راننده است. خودروهای خودران، مفهومی که چند سال پیش یک موضوع علمی تخیلی بود، اکنون به واقعیت تبدیل شده است. توکیو می تواند نمونه ای عالی از این دیدگاه باشد که در آن اتومبیل های بدون راننده با موفقیت در جاده ها حرکت می کنند. با این حال، به دلایل ایمنی، راننده در خودرو می نشیند تا در مواقع اضطراری خودرو را کنترل کند. از طریق یادگیری ماشینی و حسگرهای پیشرفته، هوش مصنوعی وسایل نقلیه را قادر می‌سازد تا محیط خود را درک کرده و به آن پاسخ دهند و رانندگی خودران را به واقعیت تبدیل می‌کند. در حالی که مردم نسبت به این دیدگاه در مراحل توسعه آن تردید داشتند، خودروهای خودران ورود خود را به بخش حمل و نقل محقق کرده اند. جای تعجب نیست که خودروهای خودران در آینده نزدیک به یک امر عادی تبدیل خواهند شد. بزودی شاهد صحنه گرفتن تاکسی های بدون راننده همچون اوبر خواهیم بود.
- کشف تقلب در بیمه
تقلب یک مشکل اساسی در حوزه بیمه خودرو است. بیمه‌گران باید میلیاردها دلار خسارت تقلب را بپردازند. هوش مصنوعی با بکارگبری زبان طبیعی (NLP) نقش مهمی در مبارزه با تقلب بیمه ای ایفا می کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی حجم عظیم داده‌ها را برای شناسایی ناهنجاری‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک فعالیت‌های متقلبانه تجزیه و تحلیل می‌کنند و شرکت‌های بیمه را قادر می‌سازند تا اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای جلوگیری از ادعاها و مطالبات تقلبی لحظه ای، صرفه‌جویی در منابع، کاهش زیان‌های مالی و حفظ یکپارچگی اکوسیستم بیمه انجام دهند. با استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب بیمه ای، بیمه گذاران می توانند پردازش خسارت را ساده کنند، دقت را افزایش دهند و به بیمه گذاران اعتماد کنند.
- تجزیه و تحلیل رفتار راننده
تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی برای رفتار راننده، چشم انداز ایمنی حمل و نقل را تغییر خواهد داد. دستگاه‌های تله ماتیک (پردازش داده از دور) مجهز به الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند جنبه‌های مختلف رفتار راننده، از جمله سرعت، شتاب یا ترمز شدید، فواصل تعویض روغن، مصرف سوخت، توقف خودرو پس از سانحه و رعایت قوانین راهنمایی و رانندگی را بررسی و تحلیل کنند. این داده ها برای مدیریت ناوگان بسیار ارزشمند است شامل : مدل های قیمت گذاری بیمه، و ترویج عادات رانندگی ایمن تر. هوش مصنوعی با ارائه بینش عمیق در مورد رفتار راننده به بهبود ایمنی جاده ها، کاهش خطر تصادفات و بهینه سازی حق بیمه بر اساس عادات رانندگی فردی کمک می کند.
- پیش بینی تاخیر پرواز
تاخیر در پرواز یکی از رایج ترین مشکلاتی است که امروزه حمل و نقل هوایی با آن مواجه است. این امر تأثیر منفی بر تجربه پرواز مسافران می گذارد، ارزش شرکت حمل و نقل را تضعیف می کند و منجر به افزایش نرخ ریزش مشتری می شود. هوش مصنوعی برای غلبه بر این مشکلات به کمک می آید. این صنعت با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش مصنوعی برای حمل و نقل، می تواند خدمات استثنایی به مشتریان را با کاهش زمان انتظار آنها و افزایش تجربه سفر ارائه دهد. از آنجایی که هر چیزی از نقص فنی گرفته تا آب و هوای بد می تواند باعث تاخیر در پرواز شود، فناوری به بخش هوانوردی کمک می کند تا بینش های مفیدی در مورد احتمالاتی که می تواند باعث تاخیر و لغو پرواز شود به دست آورد. این شرکت می‌تواند این اطلاعات و جزئیات پرواز را برای مسافران به‌روزرسانی کند، که می‌تواند به آنها کمک کند زمان‌های انتظار غیرضروری را حذف کنند و بر اساس آن برنامه‌ریزی کنند.
- مدیریت ترافیک
یکی از بزرگترین مشکلات حمل و نقل که مسافران دائماً با آن مواجه هستند، ازدحام ترافیک است. هوش مصنوعی در خدمت حمل و نقل است تا با این چالش نیز مقابله کند. برای بهینه‌سازی جریان ترافیک، الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های لحظه ای را از منابع مختلف، از جمله حسگرها، دوربین‌های ترافیکی و دستگاه‌های GPS تجزیه و تحلیل می‌کنند. سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند به‌طور پویا زمان‌بندی سیگنال را تنظیم می‌کنند و وسایل نقلیه را تغییر مسیر می‌دهند، ازدحام را کاهش می‌دهند و کارایی را بهبود می‌بخشند. مسافران با اطلاعات ضروری مانند موارد امکان تصادف، پیش بینی های ترافیکی یا مسدود شدن جاده ها به روز می شوند. علاوه بر این، کوتاه‌ترین مسیر به آنها اطلاع داده می‌شود و به آنها کمک می‌کند بدون گیر افتادن در ترافیک به مقصد برسند. به این ترتیب، هوش مصنوعی نه تنها مشکل ترافیک ناخواسته را حل می کند، بلکه زمان انتظار را نیز کاهش می دهد و ایمنی جاده را بهبود می بخشد.
- ردیابی لحظه ای خودرو
سیستم‌های ردیابی وسایل نقلیه مجهز به هوش مصنوعی بینش لحظه ای درباره مکان و وضعیت ناوگان ارائه می‌دهند. با یکپارچه‌سازی داده‌های GPS، حسگرها و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، کسب‌وکارها می‌توانند برنامه‌ریزی مسیر را بهینه کنند، کارایی سوخت را نظارت کنند و تعمیر و نگهداری را به طور فعال برنامه‌ریزی کنند. این امر مدیریت ناوگان را بهبود می بخشد، هزینه های سوخت را کاهش می دهد، زمان تحویل را بهبود می بخشد و کارایی عملیاتی کلی ناوگان حمل و نقل را تضمین می کند. از آنجایی که داده ها به سیستم ذخیره ابری منتقل می شوند، می توان به راحتی از هر دستگاهی در هر زمان به آن دسترسی داشت.
- مدیریت در موجودی و انبارداری
هوش مصنوعی در حمل و نقل واقعاً تحولی در مدیریت موجودی و انبار ایجاد کرده است. با استفاده از ربات‌های انبار مجهز به هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کسب‌وکارها می‌توانند تقاضا را پیش‌بینی کنند، سطوح بهینه انبار را شناسایی کنند و فرآیندهای سفارش مجدد را به طور خودکار و دقیق‌تر انجام دهند. این نه تنها خطر کمبود موجودی انبار و موقعیت های مازاد را به حداقل می رساند، بلکه کارایی کلی زنجیره تامین را افزایش می دهد، هزینه ها را کاهش می دهد و رضایت مشتری را بهبود می بخشد. استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل بسیار قابل توجه است، زیرا می تواند پیش بینی های کوتاه مدت و بلند مدت انجام دهد. در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت، می‌تواند عرضه را با تقاضا مقایسه کند و در عین حال مطمئن شود که شما فقط موارد ضروری را در انبار خود دارید. در بلندمدت، روندها را پیش‌بینی کرده و نیازهای فصلی را شناسایی می‌کند.
- مراقبت هوشمند از راننده
هوش مصنوعی مراقبت و ایمنی راننده را از طریق سیستم‌های هوشمندی که رفتار راننده و شرایط جاده را نظارت می‌کنند متحول می‌کند. با استفاده از تشخیص احساسات، بینایی کامپیوتری، حسگرهای هوشمند اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در حمل و نقل، وسایل نقلیه مدرن می توانند رفتار رانندگان را که ممکن است خطرات ترافیکی ایجاد کند، شناسایی کنند. هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل عواملی مانند دمای بدن، خستگی، خواب آلودگی، حرکت چشم، وضعیت سر، رفتار رانندگی و زمان تشخیص دهد که آیا وضعیت راننده به طور بالقوه خطرناک است یا خیر. در واکنش و پاسخ، سیستم هوش مصنوعی می تواند اقدامات پیشگیرانه مانند توقف وسیله نقلیه یا انتقال به حالت خودران را انجام دهد. سیستم های پیشرفته کمک راننده از الگوریتم های هوش مصنوعی برای شناسایی خطرات احتمالی، ارائه هشدارهای لحظه ای به رانندگان و در برخی موارد، اقدامات اصلاحی برای جلوگیری از تصادفات استفاده می کنند. این امر نه تنها ایمنی رانندگان و مسافران را افزایش می دهد، بلکه به کاهش هزینه های بیمه و کاهش خطر تصادفات ناشی از خطای انسانی کمک می کند.