Искусственный интеллект для логистики

Обновлено: 23.08.2023
Машинное обучение применяется в логистике для решения следующих задач:
- расчет оптимального маршрута
- оценка рисков для определения стоимости страхования груза
- прогнозирование загрузки транспорта
- оптимальная загрузка автопарка
- построение оптимальных логистических цепочек
- визуальный контроль безопасности на складе
- беспилотные автомобили и роботы для доставки

Примеры использования ИИ для логистики приведены ниже.

Пользователи, которые искали ИИ для логистики, потом также интересовались следующими продуктами:

См. также: Топ 10: Облачные платформы

2017. Rolls-Royce собирается строить беспилотные грузовые корабли


Беспилотные технологии чаще всего упоминаются, когда речь идет об автомобилях или летательных аппаратах. Однако инженеры планируют применять системы автономного управления и для других сфер. Например, Rolls-Royce собирается в течение трех лет построить беспилотный транспортный корабль. Оказывается, 75% инцидентов в море происходит из-за человеческого фактора. По мнению аналитиков, решить проблемы отрасли смогут автономные суда. Они позволяет снизить стоимость транспортировки грузов и увеличить их надежность. Кроме того, решение позволит многократно увеличить скорость и объем перевозок. При проектировании беспилотных кораблей команда Rolls-Royce использует те же технологии, что и в автономных машинах: инфракрасные камеры, лидары и другие компоненты. Рассматривается два сценария управления суднами: через удаленный центр или с помощью компьютера с нейронной сетью, установленного на судне.