Машинное обучение в сферах транспорта и логистики. Как это делает AsstrA?

Эту статью можно прочитать в 3 минуты

К 2025 году объем данных в мире вырастет в 10 раз по сравнению с 2015. Такие цифры анонсировала международная исследовательская и консалтинговая компания IDC (англ. International Data Company) в отчете «Эра данных 2025».

Машинное обучение в сферах транспорта и логистики. Как это делает AsstrA?

В логистической отрасли тенденция не отличается от общемировой. Объем информации удваивается каждые два года. По прогнозам аналитиков, в 2020 году объем данных составит 44 зеттабайта. Для справки: жесткий диск на 1 зеттабайт содержит видео с высоким разрешением 4K, общий хронометраж которого составляет более 63 миллиона лет.

Для анализа и интерпретации больших объемов данных на помощь приходят алгоритмы машинного обучения (МО). МО делает прогнозы на основе полученной информации и выявленных трендов. 

Машинное обучение применяется во всех сферах транспорта и логистики:

  • Складская логистика. Компьютерное зрение мониторит остатки товаров на складах, контролирует работников, обеспечивает безопасности на объектах.
  • Экспедиция. На основе информации, собранной о перевозках, планируют и строят маршруты, прогнозируют волны сезонности.
  • Продажи. Прогноз объемов продаж, изменения в ценовой политике транспортно-логистической компании строится в том числе с учетом исторических показателей продажи услуг.
  • Безопасность. Скоринговые модели (прим. Скоринг – система бальной оценки объекта, основанная на численных статистических методах) помогают выявлять недобросовестных или потенциально проблемных контрагентов еще до начала сотрудничества, базируясь на информации о взаимоотношениях с поставщиками.

Обработка информации при помощи алгоритмов машинного обучения

В аналитике первоочередное – это постановка задачи и формулирование запроса для отбора необходимой информации. Здесь не обойтись без вмешательства человека – аналитика с опытом и знаниями в конкретной бизнес-области. 

Далее в работу вступают алгоритмы машинного обучения, которые результативнее справляются с задачами сбора, обработки и первичного анализа информации. Аналитик освобождается от рутинных и времязатратных задач и концентрируется на концептуальных аспектах работы.

Как алгоритмы машинного обучения использует AsstrA?

В группе компаний AsstrA-Associated Traffic AG алгоритмы машинного обучения используются для решения трех категорий задач:

  1. Цифровизация документооборота за счет построения релевантных баз данных с дальнейшей обработкой информации.
  2. Прогнозирование и информирование о возможных форс-мажорах на пути движения транспорта. В целях повышения прозрачности цепочки поставок AsstrA сотрудничает с Shippeo, чьи алгоритмы позволяют повышать прозрачность цепочек поставок в реальном времени, а также прогнозировать возможные проблемы на пути движения транспорта и сигнализировать о них.   
  3. Прогнозная аналитика закономерностей в показателях за предыдущие периоды и оценка будущих рисков и возможностей. 

Благодаря обработанной информации принимаются взвешенные решения, направленные на повышение эффективности логистических цепочек.

Фот. AsstrA

Самые популярные
комментарии
0 комментариев
Пользователь удален
Самые популярные