الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل والخدمات اللوجستية
تمثل تقنية الذكاء الاصطناعي ثورة تكنولوجية في مختلف الصناعات، وقطاع النقل والخدمات اللوجستية ليس استثناء. يعتبر الذكاء الاصطناعي السائق وراء تحول هائل في تلك الصناعة، حيث يمكن للتقنيات الذكية تحسين الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتحسين تجربة العملاء.
في هذا المقال، سنستكشف دور الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل والخدمات اللوجستية. سنلقي الضوء على التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات النقل، وكيف يساهم في تحسين التخطيط اللوجستي، وتقليل تكاليف الإنتاج والتشغيل، وسنبين أبرز التحديات التي تواجه تطبيق AI في قطاع النقل.
جدول المحتويات
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في مجال النقل والخدمات اللوجستية؟
يأخذ الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال دوراً هاماً حيث يشهد قطاع النقل والشحن والخدمات اللوجستية الآن تحولاً عميقًاً. وكل ذلك بفضل الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على تحسين العمليات وتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة التشغيلية لشركات النقل والخدمات اللوجستية وغير ذلك من أمور رئيسة منها: [1]
التنبؤ
يمكن للأنظمة الذكية المجهزة بقدرات التعلم الآلي التنبؤ بالأعطال المحتملة قبل أشهر بناءً على البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار المثبتة في المركبات والمعدات الأخرى. وهذا يجعل من الممكن جدولة عمليات الإصلاح والصيانة في أوقات مناسبة، وتقليل وقت التوقف عن العمل، وتجنب التوقف غير المخطط له على الطريق.
القيادة الذكية
يمكن لأنظمة رسم الخرائط الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل الازدحام المروري في الوقت الفعلي، والبحث عن الطرق الالتفافية، واقتراح الطرق المثلى للسائقين بناءً على الظروف الحالية. علاوة على ذلك، إمكانية القيادة الآلية دون التدخل البشري.
إدارة المخزون والشحن الذكي
الذكاء الاصطناعي بارع في تحليل كميات هائلة من البيانات للتنبؤ بدقة بالطلب على سلع ومواد خام محددة. ونتيجة لذلك، يمكن إدارة المخزون بشكل أكثر كفاءة، ويمكن تجديد المستودعات بشكل أكثر دقة، ويمكن تقليل المخزونات غير المتوفرة
الجدولة والأتمتة
تعمل الروبوتات المستقلة المجهزة بوحدات الذكاء الاصطناعي بالفعل في العديد من المستودعات والمراكز اللوجستية الحديثة. إنهم قادرون على انتقاء الطلبات وتعبئة المنتجات ونقل منصات البضائع. تمكّن خوارزميات التعلم الآلي هذه الروبوتات من التعرف على البضائع والطرود الفردية، وتخطيط مساراتها الخاصة حول المستودع، وحتى التواصل مع الموظفين.
مراقبة البيانات وتحسين العمليات
يمكن تحليل البيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار الموجودة داخل السيارة، وأنظمة أتمتة المستودعات، ومحددات مواقع الشحنات في الوقت الفعلي من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وهذا يسمح باتخاذ قرارات عمل دقيقة على الفور ويحسن كفاءة المؤسسة بأكملها. على سبيل المثال، يمكن للنظام المجهز بوحدة الذكاء الاصطناعي أن يساعد في الاستجابة الفورية لتأخير التسليم وإخطار العملاء أو اتخاذ تدابير وقائية.
السلامة والوقاية من الحوادث
أنظمة المراقبة الذكية المجهزة بوحدات الذكاء الاصطناعي لا تحمي أصول شركات النقل فحسب. ومن خلال تحليل الصور من الكاميرات والبيانات من أجهزة الاستشعار، يمكنهم تقييم سلوك السائق والكشف عن علامات التعب. علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي، التي تحلل باستمرار بيانات القياس عن بعد الواردة من المركبات، التنبؤ بالأخطاء المحتملة مقدماً.
تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل
على الرغم من فوائده، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل لا يخلو من التحديات ومن أبرز التحديات التي تواجهه:
- المخاوف الأمنية: فيما يتعلق بتعرض المركبات ذاتية القيادة للقرصنة، مخاطر كبيرة. [2]
- تهديد الوظائف التقليدية: مما يستلزم استراتيجيات لإدارة التحول للعمال المتضررين. [2]
- اندماج البيانات وتأمينها: تحدي كبير يتمثل في ضرورة حماية البيانات الحساسة والخصوصية في عمليات جمع وتحليل البيانات الكبيرة وتبادلها في قطاع النقل، بالإضافة إلى تكامل التقنيات المختلفة والأنظمة في بيئة النقل تحدي كبير، مما يتطلب جهود لتوحيد البيانات وتكامل الأنظمة لضمان الفعالية ونجاحها. [3]
- الاتصال: إنّ تأمين الاتصال من أبرز التحديات في توظيف الذكاء الاصطناعي في مجال النقل، حيث توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل، والموزعة جغرافياً على مسافات طويلة، أجهزة استشعار إنترنت الأشياء والتي تعمل على جمع المعلومات في الوقت الحالي وتنقلها إلى منصة تحليل البيانات المعتمدة على الشبكات المستقرة. في حال تم فقدان الاتصال سيؤدي ذلك إلى تحليل غير دقيق للبيانات. [3]
- تحليل البيانات: يتطلب التحليل في الوقت الفعلي لأحجام البيانات الضخمة التي تم جمعها من شبكات النقل الواسعة وأساطيل المركبات قوة حاسوبية كبيرة. علاوة على ذلك، تتطلب الخوارزميات المستخدمة لمعالجة هذه البيانات التدريب على مجموعات ضخمة من البيانات لإنتاج نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يقدم تحليلات وتنبؤات دقيقة. ومع ذلك، حتى بعد التدريب، يمكن أن يكون النموذج أقل موثوقية مما كان متوقعًا. [3]
- التحديات الأخلاقية: تحديات تتعلق بالأخلاقيات والتأثيرات الاجتماعية لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل، بما يتطلب التفكير في الآثار الأخلاقية والاجتماعية لهذه التقنيات. [2]
في الختام إنّ مستقبل الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل والخدمات اللوجستية، سيحتل مركز هام وستصبح الشاحنات ذاتية القيادة هي المعيار على الطرق. وفي الوقت نفسه، سيتم التعامل مع غالبية العمليات في المستودعات، بدءاً من انتقاء الطلب وحتى التحميل، بواسطة الروبوتات. بفضل الذكاء الاصطناعي، ستنخفض تكاليف النقل والخدمات اللوجستية. سيتم أيضاً تقصير أوقات التسليم من خلال تحسين المسار والتحميل، بالإضافة إلى تنفيذ أنظمة المدينة الذكية التي تسهل حركة المركبات خلال الكيلومترات الأخيرة من الطريق. سيؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية إلى تحسين جودة خدمة العملاء، وسيتم القضاء تقريبًا على مخاطر الأخطاء البشرية.
