AsstrA profită la maxim de oportunitățile Machine Learning de învățare automata

Conform raportului „Data Era 2025” al companiei de cercetare și consultanță, până în 2025, cantitatea de date din lume va fi de 10 ori mai mare decât în 2015.

Tendințele industriei logistice oglindesc pe cele ale economiei globale. Cantitatea de informații logistice se dublează la fiecare doi ani. Potrivit analiștilor, în 2020 volumul total de date va fi de 44 de zettabytes. Pentru referință, un hard disk de 1 zettabyte deține mai mult de 63 de milioane de ani în videoclip 4K de înaltă rezoluție.

Pentru a analiza și interpreta volume atât de mari de date, algoritmii de învățare automată vin în salvare. Machine learning ajută la crearea de prognoze pe baza informațiilor disponibile și a tendințelor identificate în acestea. L-am întrebat pe D-ul Vitalij Verbilovich, șeful Diviziei de Cercetare și Dezvoltare la AsstrA, despre machine learning și aplicarea acesteia în industria transporturilor și logisticii.

 

Vitaliy, cum se folosește machine learning în logistică?

Machine learning este utilizată în toate domeniile transportului și logisticii, inclusiv:

  • Logistica depozitului. Viziunea computerului recunoaște prezența mărfurilor în depozite, monitorizează lucrătorii și oferă securitate în instalații.
  • Expediție. Pe baza informațiilor colectate despre transport, se pot construi planuri și rute și se pot prevedea fluxuri sezoniere.
  • Vânzări. Previziunile privind volumul vânzărilor pot fi realizate ținând cont de modificările prețurilor de la furnizorii de transport și logistică și indicatorii istorici de vânzări.
  • Modele de punctaj – sisteme de punctaj bazate pe metode statistice și informații despre relațiile cu furnizorii – ajută la identificarea contractorilor fără scrupule sau potențial problematice, chiar înainte de începerea cooperării.

 

Ce informații sunt procesate folosind algoritmi de învățare automată? Ce informații ar trebui să rămână pentru analiști?

În analiză, prima prioritate este stabilirea unei sarcini și formularea unei solicitări pentru selectarea informațiilor necesare. Aceasta nu este fără intervenția umană – experiența și cunoștințele despre o anumită industrie sunt necesare. În continuare, intră în joc algoritmi de învățare automată. Acești algoritmi fac față mai eficient colectării, procesării și analizei primare a informațiilor. Analistii sunt eliberați de sarcini banale, care consumă timp și se pot concentra asupra aspectelor mai conceptuale ale postului.

 

Cum folosește AsstrA algoritmi de învățare automată?

Grupul corporativ AsstrA-Associated Traffic AG utilizează algoritmi de învățare automată pentru a rezolva trei tipuri de sarcini:

  1. Digitalizarea fluxului de lucru prin construcția bazelor de date relevante, cu prelucrarea ulterioară a informațiilor.
  2. Previziunea și semnalizarea forței majore posibile pe rutele de transport. AsstrA este partener cu Shippeo pentru a crește transparența lanțului de aprovizionare; algoritmii săi permit transparența în timp real a lanțului de aprovizionare și, de asemenea, ajută la prezicerea și avertizarea eventualelor probleme în curs.
  3. Analiza predictivă a indicatorilor din perioadele anterioare și evaluările riscurilor și oportunităților viitoare.

Datorită informațiilor procesate, se pot lua decizii mai bune pentru creșterea eficienței lanțurilor de aprovizionare.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

fifteen − 8 =