A mesterséges intelligencia segítségével a logisztikai platformok felismerhetik a teljesített rakományrendelések mögött meghúzódó mintákat. Ha az adatok mennyisége elég nagy, akkor abból olyan piaci árajánlatokat lehet kiszámítani, amelyek segítségével a feladók, szállítmányozók vagy fuvarozók jelentősen javíthatják kereskedelmi pozíciójukat. Európa egyik legnagyobb digitális logisztikai platformjaként a Trans.eu ezen a területen az egyik úttörő.
A mesterséges intelligencia örömet szerezhet az embereknek: a társkereső oldalak már régen felfedezték a gépi tanulást, hogy könnyen megtalálják a magányos szíveket. A reklámba és a technológiába történő hatalmas befektetéseknek köszönhetően a szegmens vezető kiskereskedői nagy piaci részesedést és felhasználókat szereztek. A hírek szerint csak a Parship több mint 4,5 millió tagot számlál, így az algoritmusok szilárd adatbázist biztosítanak.
De nem csak a személyes boldogság profitál a digitalizálás előnyeiből. A megfelelő szállítási partnerek megtalálása és a megfelelő szállítási árak beállítása intelligens algoritmusok segítségével is optimalizálható. És itt az eredmények minősége a rendelkezésre álló adatok tömegétől függ. Minél több szállítási megbízást teljesítenek naponta, annál több információt tud az algoritmus felhasználni a munkájához – és annál pontosabb lesz az eredménye.
Tanulság a korábbi adatokból
Az Európa-szerte működő Trans.eu platform 40 000 felhasználó adataira és napi kérdéseire épül. Ezt az adatkészletet gépi tanulás elemzi. A Trans.eu kifejlesztett egy hatékony algoritmust, amely a múltból származó adatok felhasználásával „megtanulja” a piaci szereplők viselkedését. Ennek alapján egy modell készül, amivel a tanult szabályok alapján árajánlatokat lehet meghatározni a jövőbeni útvonalakra.
Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy az intelligens algoritmusok összehasonlítják a tárolt ajánlatokat és üzletkötéseket, és ez alapján készítenek javaslatokat az aktuális szállítási árakra. Olyan tényezőket vesznek figyelembe, mint az útvonalak, az időbeli szempontok, a helyszíni és standard ajánlatokat és egyéb tényezőket. Ez minden fél számára állandó ellenőrzést biztosít a folyamatosan változó piaci árak felett – amely ideális alapot az ártárgyaláshoz. A gépi tanulás értékelésének egyéb előnyei is nvannak: egy algoritmus használatával az ügyfél (gyártó vagy szállító cég) jelentős időt takaríthat meg, segít megelőzni a hibákat és növeli a hatékonyságot. További előnye, hogy a tudás nem vész el a munkavállalóváltás során. Mivel a Trans.eu algoritmus a múlt adatai alapján tanult meg viselkedni, az új munkavállaló is profitál majd ebből a tudásból.
A „mesterséges intelligencia” kifejezés
A mesterséges intelligencia (AI) a digitalizáció egyik megatrendje, de a mesterséges intelligencia pontos jelentése sok érdekelt fél számára nem világos: az emberi agyban körülbelül 100 milliárd neuron kapcsolódik egymáshoz. Az idegsejtek közötti információátadás elektromos impulzusokkal történik. Ez lehetővé teszi az emberek számára, hogy tanuljanak, következtetéseket vonjanak le és absztrakt gondolkodást végezzenek. Az úgynevezett „mesterséges intelligenciában” a neuronokat mesterséges neuronokkal helyettesítik, és algoritmusok segítségével képezik. Az emberi intelligencia azonban nem replikálódik – a gépi tanulást arra használják, hogy megtanulják felismerni a különböző adatokon alapuló mintákat.
A gépi tanulás például automatikusan megtanulja a szabályokat a betanítási adatok alapján. Ez megkíméli a vállalatokat a kézi sablon létrehozásától és az ehhez kapcsolódó erőfeszítésektől, mint például a szabályzat meghatározása, ellenőrzése és értelmezése. A képzési adatok minősége kulcsfontosságú a sikerhez.
Tanuljon memorizálás nélkül
Két feladat jelent különösen nagy kihívást a gépi tanulási modell fejlesztése során. Ide tartozik az úgynevezett jellemzők kiválasztása, amely egy adatsor releváns jellemzőinek egy részhalmazának kiválasztását jelenti a korábbi szállítási munkák számos jellemzője közül. Ez magában foglalja például a célállomást, a súlyt vagy a szállítás típusának kiválasztását. A második kihívást jelentő feladat az úgynevezett „túladaptáció/alul-adaptáció”. A modellnek matematikailag elég összetettnek kell lennie ahhoz, hogy megtanulja az emberi viselkedést. Azonban nem szabad memorizálással tanulni. A kívánt megoldást a gépi tanulási mérnökök általánosítási modellnek nevezik.
Beszéljünk:
(+36) 1 808 8116
