Trucks
Від станції технічного обслуговування до кабіни водія — штучний інтелект пропонує колосальні можливості для підвищення продуктивності, часу безвідмовної роботи, оптимізації споживання пального та безпеки. У багатьох сферах це вже має значний вплив – і його вплив лише зростатиме.
Впровадження штучного інтелекту відкриває нові можливості для підвищення ефективності та продуктивності у всіх сферах життя, і галузь вантажних перевезень не стоїть осторонь цього процесу. Це допомагає прискорити існуючі тенденції, а також відкриває нові можливості, які донедавна були немислимими. Ось шість основних сфер, де штучний інтелект впливає на логістику та вантажні перевезення.
1. Оперативніше та точніше прогнозування потреб у технічному обслуговуванні
В останні роки одним з найбільших досягнень у сфері вантажних перевезень стала можливість збирати дані з транспортного засобу та використовувати їх для прогнозування та запобігання несправностям, перш ніж вони спричинять поломки. Хоча це вже не щось нове, штучний інтелект дозволяє обробляти та аналізувати набагато більші обсяги даних – і набагато швидше.
Це полегшує виявлення закономірностей у даних та встановлення зв'язків між конкретними несправностями та факторами, що їх спричиняють. Це дає краще розуміння попереджувальних ознак, які можуть призвести до поломки, що дозволяє їх усунути за допомогою планового технічного обслуговування.
Швидкість ШІ також має потенціал для отримання та аналізу даних у режимі реального часу та значного скорочення часу діагностики. Чим раніше власник вантажівки буде попереджений, тим легше буде планувати технічне обслуговування та ремонт.
2. Планування обслуговування за потребою, а не за пробігом
Окрім прогнозованого технічного обслуговування, технології зв'язку та дані також дозволяють реалізувати адаптивне обслуговування. Хоча традиційно сервісні відвідування плануються відповідно до календаря або пробігу транспортного засобу, адаптивне технічне обслуговування планується відповідно до конкретного робочого навантаження та стану вантажівки. Якщо вантажівка у хорошому стані, обслуговування може бути перенесене на пізніший термін. І навпаки, якщо було виявлено потенційну несправність або якщо вантажівка експлуатувалася в складних умовах, візит до сервісного центру можна запланувати раніше, щоб мінімізувати ризик будь-якої незапланованої поломки. У будь-якому разі, вантажівка проводить більше часу в дорозі.
Знову ж таки, це не щось нове, але штучний інтелект прискорює та вдосконалює цей процес. Це робить оцінку стану вантажівки дистанційно та в режимі реального часу ще простішою та швидшою. Завдяки цьому вантажівка відвідує станцію технічного обслуговування лише тоді, коли справді потребує обслуговування.
3. Ефективніша оптимізація маршрутів та управління автопарком
Ретельне планування та координація є невід'ємною частиною будь-якої ефективної логістичної операції, а оптимізація маршрутів може допомогти забезпечити максимальну продуктивність кожної вантажівки з мінімальним пробігом без навантажень. Проте це непросте завдання, що залежить від численних чинників: дорожньої ситуації, погоди та вимог замовників. Це особливо складно для перевізників, які перевозять змішані товари через кілька пунктів доставки.
Завдяки штучному інтелекту оптимізацію маршрутів можна вивести на абсолютно новий рівень. Ця технологія дозволяє планувати оптимальні розклади й маршрути, вносячи корективи в реальному часі відповідно до зміни обставин. UPS, Amazon, FedEx та DHL – це лише деякі з найбільших логістичних компаній, які зараз використовують оптимізацію маршрутів за допомогою штучного інтелекту.
Це стане ще ціннішим, оскільки галузь переходить на електрифікацію. Необхідність заряджання додає ще один рівень складності до планування маршрутів. Однак рішення на базі штучного інтелекту мають потенціал для моделювання маршрутів та споживання енергії, а також безперешкодного додавання можливостей для підзарядки з мінімальними перешкодами до графіка доставки водія.
4. Кращі послуги підтримки водіїв – у режимі реального часу
Значна частина даних транспортного засобу, що збираються сьогодні, пов'язана з поведінкою водія. Його можна використовувати для виявлення таких речей, як часте різке гальмування та прискорення – поведінка, яка негативно впливає як на витрату палива, так і на безпеку. Сучасні підключені послуги вже можуть аналізувати й обробляти ці дані та надавати водіям підтримку для покращення техніки водіння.
За допомогою штучного інтелекту ці сервіси можна покращити, щоб вони реагували швидше та обробляли більше даних. Замість статистичних звітів, можливо, вони можуть надавати коучинг у режимі реального часу.
5. Розумніші системи активної безпеки
Системи активної безпеки вже дозволяють значно покращити безпеку дорожнього руху. Щоб бути ефективними, ці рішення спираються на складні алгоритми та обчислювальну потужність, здатні обробляти кілька точок даних, перш ніж приймати рішення за мікросекунди. Вони повинні мати здатність постійно відстежувати ситуацію навколо вантажівки та розпізнавати об'єкти, як-от пішоходи та інші учасники дорожнього руху. В рамках своєї розробки системи активної безпеки необхідно протестувати для широкого спектру дорожніх сценаріїв, щоб переконатися в їхній ефективності в будь-якій конкретній ситуації.
Завдяки штучному інтелекту можна обробляти ще більше точок даних, що дозволяє швидко приймати рішення. Тестові симуляції можна виконувати швидше та охоплювати ширший спектр ситуацій. Очікується, що це покращить їхню здатність розпізнавати різні рухомі об'єкти, а також дорожні знаки та світлофори. А в майбутньому існує потенціал для розробки більшої кількості функцій підтримки автономного водіння, які допоможуть водієві в небезпечних ситуаціях. Наприклад, функція, яка дає команду вантажівці з’їхати на узбіччя та автономно здійснити безпечну зупинку, якщо виявлено, що водій знепритомнів.
6. Цифрові майстерні
Цифровізація також впливає на автомайстерні, де технічні спеціалісти дедалі більше покладаються на ІТ-системи для отримання інструкцій та документації перед виконанням технічного обслуговування та ремонту.
Одним із можливих рішень, яке розглядається, є оснащення технічних спеціалістів портативними пристроями на базі штучного інтелекту, що дозволить їм отримувати доступ до цієї інформації набагато швидше, ніж це можливо сьогодні. Багато людей вже успішно використовують інструменти штучного інтелекту для вирішення складних проблем, використовуючи зрозумілу мову та завантажені зображення. Таким чином, має бути можливість створити таку ж функцію підтримки для технічних спеціалістів. Результатом буде швидший та ефективніший ремонт.
Ніхто не може сказати напевно, що принесе майбутнє, але одне можна сказати точно. Штучний інтелект і надалі відкриватиме численні захопливі перспективи для галузі вантажних перевезень.
Якщо Ви хочете дізнатися більше про цифровізацію, зв’язок та дані, можливо, Вам буде цікаво прочитати:
[1] Сара Вітмен, «Реальні приклади використання ШІ для оптимізації маршрутів», 28 вересня 2025 р., Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
