Súčasné potreby odvetvia dopravy a logistiky sú založené na dvoch základných oblastiach: rýchla a presná nákladná doprava a výber najvýhodnejších ponúk dopravy. Plánovači dopravy používajú pri práci rôzne nástroje na optimalizáciu vozového parku a zdrojov nákladného priestoru. Zlepšením týchto nástrojov sa ich práca stáva ešte efektívnejšou.
Neustále rastúci trh elektronického obchodu má dramatický vplyv na zvyšujúci sa dopyt po dopravných službách, čo zase zvyšuje konkurencieschopnosť trhu a potrebu bojovať za dopravné objednávky. Z tohto dôvodu nákupné portály aj logistickí operátori používajú predpovedné modely na predpovedanie správania na trhu – pohyby spotrebiteľov a špičky nákladu, takže môžete ďalej optimalizovať svoje vozové parky a zdroje nákladného priestoru.
Dánska dopravná spoločnosť Maersk Line použila predikčnú analýzu na lepšie premiestnenie prázdnych kontajnerov. Vďaka informáciám získaným o stupni využitia jednotlivých plavidiel spoločnosť dokázala ušetriť milióny eur (náklady na prepravu prázdnych kontajnerov pre Maersk sú viac ako 900 miliónov eur ročne).
Ďalší rozvoj trhu s elektronickým obchodom a metódy personalizácie čoraz viac zvyšuje počet transakcií. Dopravný priemysel sa preto stal jedným z najdôležitejších prvkov tohto trhu. Vzhľadom na požiadavky príjemcov dopravných služieb má perspektíva veľkého rozvoja.
Inteligentné dopravné a logistické systémy
V súčasnosti najobľúbenejšie nástroje v tomto odvetví, ktoré optimalizujú celý dodávateľský reťazec, zahŕňajú elektronické dopravné databázy, softvér triedy ERP, systémy riadenia dopravy TMS a najpokrokovejšie – inteligentné logistické platformy založené na algoritmoch a riešeniach zamerania väčšiny dostupných dopravných nástrojov.
Hlavným účelom moderných platforiem je inteligentné priradenie nákladu k vozidlovému parku a nákladnému priestoru, čím sa umožní elektronické spracovanie všetkých údajov týkajúcich sa celého dodávateľského reťazca a zvýšenie efektívnosti organizácie práce a plánovania v podniku.
Absolútnou novinkou v riadení dopravy sú riešenia na analýzu aktuálnych rýchlostí a súčasne prispôsobenie dopravcu k nákladu. Vďaka nim dostáva špecialista v oblasti logistiky údaje potrebné na plánovanie počas celého roka, pričom zohľadňuje problémy celého odvetvia. Algoritmy, ktoré dokujú automatickú analýzu mnohých premenných, vyzývajú používateľa, aby podnikol konkrétne kroky – súčasné ceny za prepravu (rozsah cien za podobné druhy nákladu, vďaka ktorým logistická spoločnosť dostáva základ pre správne nacenenie prepravy) a spájanie dopravcov s objednávkami (navrhovanie dopravcov, aby spolupracoval s partnermi, ktorí spĺňajú dôležité kritériá).
Napríklad spoločnosť Girteka Logistics investovala do vytvorenia špecializovaného algoritmu, ktorý týždenne vztvára 7,5 tisíc ponúk. Táto technológia v hodnote takmer jedného milióna EUR umožní dopravcovi spojiť vodičov s vozidlami a lepšie riadiť náklad, pričom sa zohľadnia rozmery, hmotnosť a typ nákladu, ako aj typ a parametre vozidiel. Algoritmus samoučenia bude schopný naplánovať transport na 5 000 vozidiel.
Toto má veľkú hodnotu, pretože ponuky prepravných objednávok nachádzajúcich sa v databázach dopravných databáz sa vyznačujú relatívne krátkou dobou dostupnosti z dôvodu veľkého záujmu. Objednávatelia a špeditéri majú krátky čas na to, aby sa rozhodli správne a vystavili ich riziku intuitívnych rozhodnutí bez výpočtu ziskovosti. Všetko sa mení pomocou IT riešení.
Tím expertov vykonal analýzu praktického riešenia problému rozhodovania špedičnej činnosti, ktorá spočíva v pridelení najvýhodnejších prepravných objednávok k dispozícii kamiónom. Štúdia porovnávala maďarský algoritmus, ktorý umožňuje riešiť problém priradenia polynómu času, a algoritmus proprietárneho vylepšenia. Analýza ukázala, že maximálna doba odozvy s použitím maďarského algoritmu pre 80 objednávok pridelených 40 vozidlám bola až 48,96 minút. Zároveň preukázala účinnosť algoritmu zlepšovania. V súvislosti so zvýšením počtu prepravných objednávok sa časová zložitosť zlepšovacieho algoritmu mierne zvýšila a nepresiahla 2 minúty. Štúdie preukázali, že použitie algoritmu zlepšovania práce môže mať výrazný vplyv na efektívnosť a ziskovosť využívania dopravných prostriedkov.
Najnovšie algoritmy – ako napríklad SmartMach, používané na Platforme Trans.eu – umožňujú automatické priraďovanie dopravcov k voľným nákladom, skracujú čas potrebný na vybavenie objednávky na úroveň niekoľkých sekúnd, zbavujú odosielateľa alebo špeditéra od potreby robiť rozhodnutia a optimalizovať používanie železničných koľajových vozidiel. Nové algoritmy pracujú na princípe automatizácie a flexibility v plánovaní dopravy – nástroje idú k ďalším, predprogramovaným krokom hľadania operátora až do výsledku.
Zvyšujúce sa náklady na dopravu znamenajú potrebu hľadať spôsob, ako optimálne rozdeliť náklady. Významným uľahčením, ktoré je už na trhu k dispozícii, je možnosť vybrať si dopravné spoločnosti s automobilmi v blízkosti. Nemusíte platiť žiadne ďalšie poplatky, miestnym partnerom môžete ponúknuť výhodné ceny. V tejto situácii sa tiež znižuje riziko oneskorenia nakládky – vodič má kratšiu cestu.
Algoritmy v spoločnosti vodičov
Inovatívne nástroje využívajúce inteligentné algoritmy sa už dávno presunuli na cesty a kabíny ťažkých nákladných vozidiel. Účastníci trhu chcú používať najnovšie algoritmy, Big Data, funkčné analýzy a VPR (Vehicle Routing Problem), ktoré dokážu najlepšie naplánovať prácu vodiča.
Algoritmy VRP umožňujú nájsť najlepšiu kombináciu trás pre množstvo bodov, vrátane časových okien pre vozový park. Optimalizujú prácu vozového parku s jedným vozidlom, diverzifikovaného vozového parku, ako aj základní a skladov. Je dôležité, aby metódy optimalizácie VRP zohľadňovali dynamické prekážky na ceste, informovali vodičov a dispečerov o prekážkach na ceste a o novej, lepšej trase a príjemcovi nákladu – o zmene dodacej lehoty.
Operátori používajúci systémy VRP môžu pripraviť presnejšie zasielacie plány v kratšom čase, a to aj na niekoľko dní vopred, pričom zohľadňujú predpovede dopravných problémov a znižujú náklady na dopravu. Príkladom dobrého použitia algoritmov pri dodávkach je UPS. Logistický operátor UPS použil algoritmy na minimalizáciu počtu zostávajúcich odbočiek. Vďaka tomu spoločnosť ročne ušetrí 4,5 milióna litrov paliva, čo minimalizuje emisie CO2 o 20 tisíc. ton a dodáva 350 tisíc balíčky viac.
Algoritmy tiež opravia nákladné autá. Ako príklad môžete uviesť FRAS, databázu opráv vykonaných z celého sveta, ktorá je jedným z hlavných pracovných nástrojov mechaniky Scania. Vyhľadávanie v databáze je veľmi ťažké a nebezpečné. Nesprávna skratka alebo neoficiálna nomenklatúra vám môžu zabrániť nájsť správne slovo. Na záchranu prišla umelá inteligencia. Je to vyhľadávací nástroj, ktorý nájde iba uvedené slová, ale dokáže analyzovať aj obsah správ. Na tomto základe sa algoritmus zhoduje s prípadom, ktorý rieši konkrétny problém.
V dopravnom a logistickom priemysle sú technologické zmeny výsledkom nielen čisto ekonomických, ale aj sociálnych motívov. V ére zmeny klímy je nevyhnutná revolúcia, najmä vzhľadom na vládne obmedzenia pre dopravný priemysel. Inteligentné nástroje v konečnom dôsledku prinášajú neoceniteľné environmentálne výhody. Podniky minimalizujú spotrebu paliva, znižujú škodlivé emisie, zlepšujú cestnú premávku a podporujú úsporu zdrojov. Vďaka tomu algoritmy, ktoré zlepšujú dodávateľský reťazec, prispievajú k zvyšovaniu ekologizácie nášho životného prostredia a zlepšovaniu kvality života spotrebiteľov.
