Současné potřeby odvětví dopravy a logistiky jsou založeny na dvou základních oblastech: rychlá a přesná nákladní doprava a výběr nejvhodnějších nabídek dopravy. Plánovači dopravy používají při práci různé nástroje pro optimalizaci vozového parku a zdrojů nákladového prostoru. Zlepšením těchto nástrojů se jejich práce stává ještě efektivnější.
Neustále rostoucí trh elektronického obchodu má dramatický vliv na zvyšující se poptávku po dopravních službách, což zase zvyšuje konkurenceschopnost trhu a potřebu bojovat za dopravní objednávky. Z tohoto důvodu nákupní portály i logističtí operátoři používají pro předpovědi modely k předpovídání chování na trhu – pohyby spotřebitelů a špičky nákladu, takže můžete dále optimalizovat své vozové parky a zdroje nákladového prostoru.
Dánská dopravní společnost Maersk Line použila predikční analýzu na lepší přemístění prázdných kontejnerů. Díky informacím získaným o stupni využití jednotlivých plavidel společnost dokázala ušetřit miliony eur (náklady na přepravu prázdných kontejnerů pro Maersk jsou více než 900 milionů eur ročně).
Další rozvoj trhu s elektronickým obchodem a metody personalizace stále více zvyšuje počet transakcí. Dopravní průmysl se proto stal jedním z nejdůležitějších prvků tohoto trhu. Vzhledem k požadavkům příjemců dopravních služeb má perspektiva velkého rozvoje.
Inteligentní dopravní a logistické systémy
V současnosti nejoblíbenější nástroje v tomto odvětví, které optimalizují celý dodavatelský řetězec, zahrnují elektronické dopravní databáze, software třídy ERP, systémy řízení dopravy TMS a nejpokrokovější – inteligentní logistické platformy založené na algoritmech a řešeních zaměření většiny dostupných dopravních nástrojů.
Hlavním účelem moderních platforem je inteligentní přiřazení nákladu k palubní parku a nákladnému prostoru, čímž se umožní elektronické zpracování všech údajů týkajících se celého dodavatelského řetězce a zvýšení efektivnosti organizace práce a plánování v podniku.
Absolutní novinkou v řízení dopravy jsou řešení na analýzu aktuálních rychlostí a současně přizpůsobení dopravce k nákladu. Díky nim dostává specialista v oblasti logistiky údaje potřebné k plánování během celého roku, přičemž zohledňuje problémy celého odvětví. Algoritmy, které dokujú automatickou analýzu mnoha proměnných, vyzývají uživatele, aby podnikl konkrétní kroky – současné ceny za přepravu (rozsah cen za podobné druhy nákladu, díky kterým logistická společnost dostává základ pro správné nacenění přepravy) a spojování dopravců s objednávkami (navrhování dopravců, aby spolupracoval s partnery, kteří splňují důležitá kritéria).
Například společnost Girteka Logistics investovala do vytvoření specializovaného algoritmu, který týdně vytváří 7,5 tisíc nabídek. Tato technologie v hodnotě téměř jednoho milionu EUR umožní dopravci spojit řidiče s vozidly a lépe řídit náklad přihlédnutím rozměry, hmotnost a typ nákladu, jakož i typ a parametry vozidel. Algoritmus samoučení bude schopen naplánovat transport na 5 000 vozů.
Toto má velkou hodnotu, protože nabídky přepravních objednávek nacházejících se v dopravních databázích se vyznačují relativně krátkou dobou dostupnosti z důvodu velkého zájmu. Odesílatelé a speditéři mají krátký čas na to, aby se rozhodli správně a vystavily jejich riziku intuitivních rozhodnutí bez výpočtu ziskovosti. Vše se mění pomocí IT řešení.
Tým expertů provedl analýzu praktického řešení problému rozhodování spediční činnosti, která spočívá v přidělení nejvýhodnějších přepravních objednávek k dispozici kamionem. Studie porovnávala maďarský algoritmus, který umožňuje řešit problém přiřazení polynomu času, a algoritmus proprietárního vylepšení. Analýza ukázala, že maximální doba odezvy s použitím maďarského algoritmu pro 80 objednávek přidělených 40 vozům byla až 48,96 minut. Zároveň prokázala účinnost algoritmu zlepšování. V souvislosti se zvýšením počtu přepravních objednávek se časová složitost zlepšovacího algoritmu mírně zvýšila a nepřesáhla 2 minuty. Studie prokázaly, že použití algoritmu zlepšování práce může mít výrazný vliv na efektivnost a ziskovost využívání dopravních prostředků.
Nejnovější algoritmy – například SmartMach, používané na Platformě Trans.eu – umožňují automatické přiřazování dopravců k volným nákladům, zkracují čas potřebný na vyřízení objednávky na úroveň několika sekund, zbavují odesílatele nebo speditéra od potřeby činit rozhodnutí a optimalizovat používání kolejových vozidel. Nové algoritmy pracují na principu automatizace a flexibility v plánování dopravy – nástroje jdou k dalším, předprogramovaným krokem hledání operátora až do výsledku.
Zvyšující se náklady na dopravu znamenají potřebu hledat způsob, jak optimálně rozdělit náklady. Významným ulehčením, které je již na trhu k dispozici, je možnost vybrat si dopravní společnosti s automobily v blízkosti. Nemusíte platit žádné další poplatky, místním partnerem můžete nabídnout výhodné ceny. V této situaci se také snižuje riziko zpoždění nakládky – řidič má kratší cestu.
Algoritmy ve společnosti řidičů
Inovativní nástroje využívající inteligentní algoritmy se už dávno přesunuly na cesty a kabiny těžkých nákladních vozidel. Účastníci trhu chtějí používat nejnovější algoritmy, Big Data, funkční analýzy a VPR (Vehicle Routing Problem), které dokáží nejlépe naplánovat práci řidiče.
Algoritmy PZ umožňují najít nejlepší kombinaci tras pro množství bodů, včetně časových oken pro vozový park. Optimalizují práci vozového parku s jedním vozem, diverzifikovaného vozového parku, jakož i základen a skladů. Je důležité, aby metody optimalizace PZ zohledňovaly dynamické překážky na silnici, informovali řidiče a dispečery o překážkách na cestě a o nové, lepší trase a příjemci nákladu – o změně dodací lhůty.
Operátoři používající systémy PZ mohou připravit přesněji zasílací plány v kratším čase, a to i na několik dní předem, přičemž zohledňují předpovědi dopravních problémů a snižují náklady na dopravu. Příkladem dobrého použití algoritmů při dodávkách je UPS. Logistický operátor UPS použil algoritmy na minimalizaci počtu zbývajících odboček. Díky tomu společnost ročně ušetří 4,5 milionu litrů paliva, což minimalizuje emise CO2 o 20 tisíc. tun a dodává 350 tisíc balíčky víc.
Algoritmy také opraví nákladní auta. Jako příklad lze uvést FRAS, databázi oprav provedených z celého světa, která je jedním z hlavních pracovních nástrojů mechaniky Scania. Vyhledávání v databázi je velmi obtížné a nebezpečné. Nesprávná zkratka nebo neoficiální nomenklatura vám mohou zabránit najít správné slovo. Na záchranu přišla umělá inteligence. Je to vyhledávací nástroj, který najde pouze uvedená slova, ale dokáže analyzovat i obsah zpráv. Na tomto základě se algoritmus shoduje s případem, který řeší konkrétní problém.
V dopravním a logistickém průmyslu jsou technologické změny výsledkem nejen čistě ekonomických, ale i sociálních motivů. V éře změny klimatu je nezbytná revoluce, zejména vzhledem k vládní omezení pro dopravní průmysl. Inteligentní nástroje v konečném důsledku přinášejí neocenitelné environmentální výhody. Podniky minimalizují spotřebu paliva, snižují škodlivé emise, zlepšují silniční provoz a podporují úsporu zdrojů. Díky tomu algoritmy, které zlepšují dodavatelský řetězec, přispívají ke zvyšování ekologizace našeho životního prostředí a zlepšování kvality života spotřebitelů.
