TRUCKS
От сервиза до мястото на водача, изкуственият интелект предлага огромен потенциал за подобряване на производителността, времето за непрекъсната работа, разхода на гориво и безопасността. В много области той вече оказва значително въздействие – и то само ще нараства.
Появата на изкуствения интелект предвещава нови постижения в ефективността и производителността в цялото общество – и индустрията на товарните превози не е изключение. Това помага за ускоряване на съществуващите тенденции, както и за създаване на нови възможности, които доскоро бяха немислими. Ето шест основни области, в които изкуственият интелект оказва влияние върху логистиката и автомобилния превоз на товари.
1. По-бърза и по-точна прогнозна поддръжка
През последните години едно от най-големите развития в областта на товарните превози е възможността за събиране на данни от автомобила и използването им за прогнозиране и предвиждане на повреди, преди да причинят аварии. Въпреки че това вече не е новост, изкуственият интелект позволява обработката и анализа на много по-големи количества данни – и много по-бързо.
Това улеснява идентифицирането на модели в данните и установяването на връзки между специфични грешки и допринасящите за това фактори. Това създава по-добра представа за предупредителните знаци, които е вероятно да доведат до повреда, така че те могат да бъдат отстранени чрез планирана поддръжка.
Скоростта на изкуствения интелект има потенциал да позволи извличане и анализ на данни в реално време и значително да съкрати времето за диагностика. Колкото по-рано собственикът на камиона бъде предупреден, толкова по-лесно е да планира сервизно обслужване и ремонти.
2. Планиране на сервизното обслужване според нуждите – не според километрите
Освен прогнозната поддръжка, свързаността и данните позволяват и адаптивна поддръжка. Докато сервизните обслужвания обичайно се планират според календара или пробега на автомобила, адаптивната поддръжка се планира според специфичното натоварване и състояние на камиона. Ако се установи потенциална повреда или ако камионът е работил в тежки условия, сервизно обслужване може да се извърши, за да се сведе до минимум рискът от непланирана повреда. Така или иначе, камионът прекарва повече време на пътя.
Отново, това не е ново, но изкуственият интелект ускорява и подобрява процеса. Това прави още по-лесно и по-бързо оценяването на състоянието на камиона дистанционно и в реално време. По този начин камионът трябва да идва в сервиза само когато наистина има нужда от него.
3. По-ефективна оптимизация на маршрути и управление на автопарка
Сложното планиране и координация са неразделна част от всяка ефективна логистична операция, а оптимизацията на маршрута може да помогне да се гарантира, че всеки камион е възможно най-продуктивен с минимални празни километри. Това обаче може да бъде сложен процес, с множество променящи се променливи, като трафик, време и нужди на клиентите. Това е особено сложно за превозвачи, които превозват смесени товари през множество точки на доставка.
С изкуствен интелект, оптимизацията на маршрутите може да бъде подобрена на съвсем ново ниво. Може да се използва за проектиране на ефективни графици и маршрути за доставка и за извършване на адаптации в реално време въз основа на променящи се обстоятелства. UPS, Amazon, FedEx и DHL са само някои от големите логистични компании, които в момента използват оптимизация на маршрути, задвижвана от изкуствен интелект.
Това ще стане още по-ценно, тъй като индустрията се насочва към електрификация. Необходимостта от зареждане добавя още едно ниво на сложност към планирането на маршрута. Но решенията, поддържани от изкуствен интелект, имат потенциала да симулират маршрути и консумация на енергия и безпроблемно да добавят възможности за зареждане с минимални смущения в графика за доставки на водача.
4. По-добри услуги за поддръжка на водачите – в реално време
Голяма част от данните за автомобила, които се събират към момента, са свързани с поведението на водача. Може да се използва за идентифициране на неща като често рязко спиране и ускорение – поведение, което има отрицателно въздействие както върху разхода на гориво, така и върху безопасността. Вече има свързани услуги, които могат да анализират и обработват тези данни и да ги използват, за да помогнат на водачите да подобрят техниката си на шофиране.
С изкуствен интелект тези услуги могат да бъдат подобрени, така че да реагират по-бързо и да обработват повече данни. Вместо статистически отчети те вероятно могат да предоставят обучение в реално време.
5. По-интелигентни системи за активна безопасност
Системите за активна безопасност вече позволяват огромни подобрения в безопасността на движението по пътищата. За да бъдат ефективни, тези решения разчитат на сложни алгоритми и изчислителна мощност, способни да обработват множество данни, преди да вземат решения за микросекунди. Те трябва да могат да наблюдават обкръжението на автомобила и да разпознават обекти като пешеходци и други участници в движението. Като част от разработването си, системите за активна безопасност трябва да бъдат тествани за широк спектър от пътни сценарии, за да се гарантира тяхната ефективност във всяка дадена ситуация.
С изкуствен интелект могат да се обработват още повече данни, което позволява бързо вземане на решения. Тестващите симулации могат да се извършват по-бързо и да включват по-голям брой различни ситуации. Надяваме се, че това ще подобри способността им да разпознават различни движещи се обекти, както и улични знаци и светофари. В бъдеще има потенциал за разработване на повече функции за подпомагане на автономното шофиране, които да помагат на водача в опасни ситуации. Функция, която например подканва камиона автономно да отбие и да спре безопасно, ако засече, че водачът не е в съзнание.
6. Дигитални семинари
Дигитализацията оказва влияние и върху сервизите, като техниците все повече разчитат на ИТ системи за извличане на инструкции и документация, преди да извършат сервизни услуги и ремонти.
Едно възможно решение, което се проучва, е да се оборудват техниците с преносими устройства, задвижвани от изкуствен интелект, което би им позволило да имат достъп до тази информация много по-бързо, отколкото могат днес. Много хора вече успешно използват инструменти с изкуствен интелект, за да решават сложни проблеми, използвайки разбираем език и качени изображения. Следователно би трябвало да е възможно да се създаде същата функция за поддръжка и за техниците. Резултатът ще бъде по-бързи и по-ефективни ремонти.
Никой не може да каже със сигурност какво крие бъдещето, но едно е сигурно. Изкуственият интелект ще продължи да създава множество вълнуващи възможности за индустрията на товарните превози.
[1] Sarah Whitman, ’ Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization’, 298 September 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
