Transport & Logistik
Use cases: Machine Learning Solutions
Machine-Learning-Lösungen sind ein ausgezeichnetes Werkzeug, um Herausforderungen wie zunehmende Globalisierung und Verkehrsaufkommen oder Bedenken des Umweltschutzes zu bewältigen. Machine-Learning-Modelle können die optimalen Transportmuster basierend auf historischen Mustern vorhersagen, Unternehmen dabei unterstützen, zeit- und kosteneffizient zu werden, sowie die gesamte Branche sicherer und umweltfreundlicher machen.
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Vorhersage des Verkehrs- und Transportaufkommens durch ausgefeilte Verkehrsmodellierung
Mit historischen Daten, die aus einem Transportmanagement-System gesammelt wurden, kann ein Machine-Learning-Modell zukünftiges Verkehrs- und Versandvolumen vorhersagen. Das Modell berücksichtigt auch externe Faktoren wie Wetter oder Feiertage und kann Experten mit der für jeden Anwendungsfall gewünschten Häufigkeit aktualisieren.
Automatische visuelle Inspektion von Fracht
Die manuelle Inspektion großer Mengen an Fracht ist zeitaufwendig und erfordert geschultes Personal, das kleine Unvollkommenheiten erkennen kann. Ein modernes Computer-Vision-System hingegen kann darauf trainiert werden, Fracht in Echtzeit zu überwachen und Unvollkommenheiten mit hoher Präzision zu erkennen.
Optimierung der Ladung und Routenplanung
Um den Verlust durch Leerfahrten von Lkw zu minimieren, kann Machine Learning dabei helfen, die optimale Route für eine Fahrzeugflotte zu erstellen. Durch die Analyse historischer Verkehrsmuster, Straßen- und Wetterbedingungen sowie anderer Faktoren kann es die ideale Route einschließlich mehrerer Stopps vorhersagen sowie sich selbst basierend auf aktuellen Ereignissen aktualisieren, um den Gewinn zu maximieren und die Fahrzeit zu minimieren.
