هوش مصنوعی با چنان سرعتی در مسیر پیشرفت در حال حرکت است که دوری از آن اجتناب‌ناپذیر است. این تکنولوژی در حال حاضر در تمام بخش‌ها حتی زندگی روزمره ما نفوذ کرده و باعث بهبود فرایندهای مختلف در حوزه‌های متفاوت شده است. حمل و نقل و لجستیک نیز از این قاعده مستثنا نبوده‌اند و با تحولات زیادی مواجه شده‌اند. در این مقاله، در مورد کاربردهای فناوری هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک صحبت کرده و مزایا و چالش‌های آن را با هم بررسی خواهیم کرد. اگر علاقه‌مندید اطلاعات بیشتری در این زمینه به دست بیاورید، پیشنهاد می‌کنیم حتماً تا انتها با ما همراه باشید.

منظور از استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک چیست؟

استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک، به‌معنای استفاده از فناوری‌های پیشرفته کامپیوتری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل کلان‌داده‌ها (Big Data) و بهینه‌سازی فرایندهای پیچیده است. هوش مصنوعی به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا با یادگیری الگوها بتوانند بدون برنامه‌ریزی از پیش تعیین‌شده برای هر سناریو، خود را با شرایط واقعی وفق دهند.

آمارها نشان می‌دهند کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی برای مدیریت زنجیره تامین خود استفاده کرده‌اند، با ۱۵ درصد کاهش هزینه‌ها و ۶۵ درصد افزایش سطح خدمات مواجه شده‌اند. متخصصان در این حوزه پیش‌بینی می‌کنند که بازار هوش مصنوعی در حوزه لجستیک تا سال ۲۰۳۱، به ارزش ۵۸.۵۵ میلیارد دلار خواهد رسید.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک

موارد استفاده از این هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک بسیار متنوع و گسترده است. در این بخش به این کاربردها اشاره‌ای خواهیم کرد.

1- خودروهای خودران و کمک راننده

هوش مصنوعی هسته اصلی فناوری‌های خودران است که با ترکیب حسگرها، دوربین و رادار محیط اطراف خودرو را درک می‌کند. شرکت‌هایی مثل تسلا و وایمو با پردازش میلیاردها نقطه داده در ثانیه، حرکت پیاده‌روها و موانع را تشخیص داده و در میلی‌ثانیه تصمیم گیری می‌کنند.

2- مدیریت ترافیک و سیگنال‌های هوشمند

هوش مصنوعی این قابلیت را دارد تا با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و قدیمی، جریان ترافیک را پیش‌بینی کرده و قبل از بروز گره‌های ترافیکی، از آن پیش‌گیری کند. سیستم‌های کنترل سیگنال تطبیقی (adaptive signal control) برخلاف چراغ‌های راهنمایی رانندگی ثابت، زمان‌بندی را بر اساس تقاضای واقعی تنظیم می‌کنند. این موضوع می‌تواند به شکل قابل‌توجهی به بهبود زمان انتظار در تقاطع‌ها کمک کند.

3- عملیات ناوگان و لجستیک

در حوزه لجستیک، هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مسیر و کاهش مصرف سوخت به‌کار می‌رود. همچنین در حوزه انبارداری خودکار، استفاده از ربات‌های هوشمند برای چیدن کالاها می‌تواند بازدهی را تا ۴۰ درصد افزایش دهد.

4- تعمیر و نگهداری پیش بینانه

نصب حسگرهای مخصوص بر روی ناوگان و زیرساخت‌ها با جمع آوری و تحلیل داده‌های مربوط به ارتعاش، دما و سایش خرابی‌ها را پیش از وقوع پیش‌بینی می‌کند. به‌عنوان مثال؛ پیاده‌سازی این سیستم در سنگاپور، باعث کاهش ۲۰ درصدی خرابی اتوبوس‌ها شده است.

5- حمل و نقل عمومی و جابجایی بر اساس تقاضا

در حوزه حمل و نقل عمومی، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل الگوهای سوار و پیاده شدن مسافران، آن‌ها را به‌صورت استراتژیک در سطح شهر مستقر کند. پیاده‌سازی این فناوری در لندن، باعث تنظیم هوشمند زمان‌بندی اتوبوس‌ها در ساعات اوج مصرف شده و به کاهش زمان انتظار مسافران کمک کرده است.

6- برنامه‌ریزی زیرساخت و راه آهن

هوش مصنوعی در بخش ریلی برای مانیتورینگ وضعیت ریل‌ها و چرخ‌ها به منظور جلوگیری از خروج قطار از ریل به کار برده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، با تنظیم خودکار مسیرها، تداخل بین قطارها را به حداقل رسانده و بهره‌وری آن‌ها را بهبود بخشیده است.

7- حمل و نقل دریایی و بنادر

در بنادر، هوش مصنوعی برای مدیریت ترافیک ورودی و بهینه‌سازی جابه‌جایی کانتینرها استفاده می‌شود. پیاده سازی این فناوری در بندر الجزیره باعث شده تا گلوگاه‌های ترافیکی از قبل شناسایی شده و جریان حرکت به شکل قابل‌توجهی بهبود پیدا کند.

8- اجرای قوانین و نظارت بر ایمنی

استفاده از Ai در حمل و نقل، در نظارت بر ایمنی نیز موثر است. سیستم‌های هوشمند با شناسایی رفتارهای پرخطر مثل رانندگی در جهت مخالف یا تغییر مسیرهای غیرقانونی به اپراتورها هشدار می‌دهند. همچنین، از طریق تحلیل حالات چهره و حرکات چشم، خستگی راننده را تشخیص داده و از بروز حوادث ناشی از خواب آلودگی جلوگیری خواهند کرد.

تکنولوژی‌های مورد استفاده در هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک

تکنولوژی‌های هوش مصنوعی در لجستیک محدود به یک مورد خاص نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از فناوری‌ها در کنار یکدیگر باعث شده‌اند تا هوش مصنوعی تا این حد در بخش حمل و نقل موثر و حیاتی باشد. این تکنولوژی‌ها عبارت‌اند از:

• یادگیری ماشین (ML): یادگیری ماشین به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه نویسی صریح، از الگوهای موجود در داده‌ها یاد بگیرند و رفتار خود را با شرایط واقعی تطبیق دهند.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): برای پردازش داده‌های حجیم و چندبعدی استفاده می‌شود و این کار را با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده انجام می‌دهد.
• تلفیق حسگرها (Sensor Fusion) و Edge AI: این دو تکنولوژی در کنار یکدیگر ایمنی و سرعت واکنش در سیستم‌های خودران را تضمین می‌کنند.
• یادگیری تقویت‌شده (Reinforcement Learning): در این فناوری، عامل هوشمند از طریق آزمون و خطا و دریافت پاداش یا جریمه، بهترین استراتژی را می‌آموزد.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): این تکنولوژی از طریق متن و گفتار، تعامل بین انسان و ماشین را تسهیل می‌کند.
• اینترنت اشیا (IoT) و اتصال پذیری: IoT زیرساخت لازم برای جمع آوری داده‌ها را فراهم می‌کند. به عبارت دیگر، اتصال خودروها به یکدیگر و به زیرساخت‌های شهری برای تبادل اطلاعات ایمنی از این طریق انجام می‌شود.
• هوش مصنوعی مولد (Generative AI): این تکنولوژی با استفاده از داده‌های تولید شده توسط حسگرهای نسل جدید، در بهبود فرایندهای بنادر و پیش‌بینی شرایط جوی کاربردی است.

در ادامه، درمورد مزیت این تکنولوژی‌ها در صنعت حمل و نقل صحبت خواهیم کرد.

مزایا استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک

مزایای استفاده از Ai در حمل و نقل و لجستیک منجر به یک انقلاب در افزایش بهره‌وری عملیاتی و ایمنی شده است. در این بخش، مزیت‌های استفاده از این فناوری در حوزه حمل‌ونقل را بررسی خواهیم کرد.

افزایش ایمنی و مدیریت ریسک

هوش مصنوعی با تلفیق حسگرها و تحلیل در لحظه، خطاهای انسانی را کاهش داده و توانسته نرخ تصادفات را تا ۸۰ درصد کاهش دهد. این فناوری می‌تواند حوادث پرخطر را در لحظه شناسایی کرده و هشدار دهد.

کاهش خطا و هزینه‌های عملیاتی

کسب‌وکارهایی که برای مدیریت زنجیره تامین خود از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند موفق شده‌اند تا هزینه‌های انبارداری را تا ۱۰ درصد و هزینه‌های اداری را تا ۴۰ درصد کاهش دهند. این کاهش هزینه‌ها در حالی است که احتمال خطا در فرایندها بسیار کاهش پیدا کرده‌اند.

نگهداری و تعمیرات پیش بینانه

خرابی و نیاز به تعمیر زیرساخت‌ها در حوزه لجستیک، باعث خسارت‌های قابل توجهی در مدت کوتاه می‌شود. استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مختلف توسط حسگرها، خرابی قطعات را حتی ماه‌ها زودتر پیش‌بینی کرده و از خسارت‌های احتمالی جلوگیری خواهند کرد.

بهینه‌سازی ترافیک و مدیریت شهری

استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک باعث شده تا شهرها به سمت پویایی فعال حرکت کنند. پیش‌بینی جریان‌های ترافیک و زمان‌بندی هوشمند چراغ‌های راهنمایی، بیش از آن‌چه که فکرش را می‌کنید در بهینه‌سازی ترافیک موثر هستند.

کاهش مصرف سوخت

بهینه‌سازی مسیرها و کاهش ترافیک شهری، حتی در کاهش آلایندگی‌ها و مصرف سوخت نیز موثر هستند. به عبارت ساده‌تر؛ هوش مصنوعی، به طور غیر مستقیم در حوزه زیست محیطی نیز نقش مثبتی ایفا می‌کند.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک

با وجود مزیت‌های بسیار گسترده استفاده از Ai در حمل و نقل و لجستیک، پیاده‌سازی این فناوری در این صنعت با چالش‌های متعددی نیز روبرو است. به طور کلی این چالش‌ها را می‌توان در دسته‌بندی‌های زیر قرار داد:

چالش‌های مربوط به داده‌ها

هوش مصنوعی برای عملکرد دقیق به حجم زیادی از داده‌های با کیفیت نیاز دارد. بنابراین داده‌های ناسازگار، ناقص و غیرمتمرکز منجر به ساخت مدل‌های غیرقابل‌اعتماد و نتایج نادرست خواهند شد.

زیرساخت‌ها و سیستم‌های قدیمی

بسیاری از شرکت‌های سنتی از سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که با فناوری‌های جدید سازگار نیستند. معماری قدیمی نرم‌افزارها و سخت‌افزارهای موجود در بخش‌های ریلی و جاده‌ای، یک مانع جدی برای ادغام با الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی محسوب می‌شوند.

هزینه‌های بالای پیاده‌سازی

هزینه‌های اولیه برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند بسیار سنگین است. علاوه‌بر تجهیزات پیشرفته، آموزش تکنیسین‌ها و اپراتورها برای کار با ابزارهای جدید نیز یک هزینه مضاعف به سازمان تحمیل می‌کند. بیش از ۶۸ درصد از مدیران اجرایی در استخدام نیروهای متخصص که هم به علم داده مسلط باشند و هم فرآیندهای لجستیکی را بشناسند با مشکل مواجه شده‌اند.

چالش‌های عملیاتی و زیست‌محیطی

هوش مصنوعی ممکن است در مواجهه با تغییرات ناگهانی و شدید مثل طوفان‌های غیرقابل پیش‌بینی یا وقایع عمومی بزرگ به‌طور موقت دچار خطا شده و به الگوهای یادگیری اولیه خود برگردند. علاوه‌براین، پردازش داده‌های حجیم در مراکز داده و سرورهای ابری به انرژی زیادی احتیاج دارند که این موضوع باید با اهداف پایداری محیط زیست در تعامل باشند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل و لجستیک به یک اهرم ضروری برای تحول این صنعت تبدیل شده است. با وجود چالش‌های جدی که برای پیاده‌سازی این فناوری وجود دارد اما همچنان مزیت‌های آن آن‌قدر زیاد است که پیاده‌سازی آن را از جنبه‌های مختلف منطقی و به صرفه کرده است.