隨著物流和貨運組織變得越來越數字化，企業將能夠收集越來越多的關于其客戶、供應鏈、交貨、車隊、司機等方面的數據。領先的物流組織已經在利用人工智能（AI）進行運輸。雖然目前很多企業都在收集這些數據，而且未來只會繼續增加，但這些數據仍未得到充分利用。

使用預測分析進行路線規劃

借助AI的強大功能，企業可以解鎖高級路線規劃，從而以傳統路線規劃難以或無法實現的方式優化多個實際因素。

傳統的運輸路線規劃因素通常只能包含少數幾個因素，這些因素仍然是非常幼稚的基于規則的因素。然而，傳統的方法不可能一夜之間就被取代。適應新技術的整個過程需要時間和技能。

為了使用人工智能進行有效的路線規劃，企業需要考慮各種各樣的因素。除主觀因素（如送貨人員的當地知識和其他偏好）外，這些因素還包括要送貨的類型、客戶偏好、交通模式、當地道路法規和不斷變化的路線行為。

通過預測分析，AI驅動的系統可以優化路線規劃的現實因素，從而降低交付成本、加快交付時間、降低運輸成本和更好的資產利用率。預測分析使用數據、統計算法和機器學習，根據歷史數據確定未來結果的可能性。

利用人工智能進行物流和運輸的好處

在未來，基于人工智能的系統將有助于釋放企業數據的真正潛力。這將帶來更好的客戶體驗、改進的車隊管理、更快的交貨、更低的安全事故和更好的整體業務利潤。人工智能為物流運輸生態系統中的所有利益相關者提供了一個雙贏的場景，但需要一些努力和投資來構建和維護。

對人工智能的建議

與人工智能同樣重要的是，數據和數據工程是人工智能中被低估的組成部分。數據工程是數據科學的一個方面，專注于數據收集和分析的實際應用。在跳上AI炒作列車之前，問問自己，你正在收集關于你的業務運營的關鍵數據嗎？數據是否有效存儲、組織和易于訪問？

最后，雖然AI目前是一個流行的技術流行詞，但解決實際業務問題才有用。評估您希望基于人工智能的系統解決哪些問題，將其納入您的業務目標，并使用適當的度量標準來衡量效率。
編輯：lyn