Как использовать ChatGPT и другие инструменты ИИ в сфере транспорта и логистики

Компания OpenAI, известная как разработчик инновационных инструментов ИИ (GPT, DALL-E, Codex), давно пользуется широкой популярностью. В основном – благодаря их умному чату ChatGPT. Но возможности использования больших языковых моделей наподобие ChatGPT и других инструментов OpenAI гораздо шире, чем может показаться на первый взгляд.

В процессе разработки логистического софта модели OpenAI можно интегрировать с помощью API, с целью расширения функционала и возможностей платформы. Это позволяет сделать программу более продвинутой и полезной. В этой статье мы поговорим о том, как средства ИИ уже используются в логистике, и почему этой теме стоит уделить внимание.

Как ИИ помогает логистическим бизнесам?

Современная логистическая платформа на базе ИИ уже сегодня способна усовершенствовать логистические процессы в организации на всех уровнях. К примеру:

1. Прогнозирование спроса. Искусственный интеллект помогает компаниям использовать данные в режиме реального времени для прогнозирования потребительского спроса и оптимизации товарных запасов.

2. Планирование поставок. ИИ в логистической отрасли помогает бизнесам динамично обновлять параметры цепочек снабжения, в зависимости от изменений спроса и соответствующих реалий рынка.

3. Работа склада. Многие компании используют ИИ для оптимизации таких складских операций как сортировка, комплектация, упаковка и перемещение товаров. Для этого используют роботизированные системы, которые могут работать быстрее и точнее человека.

4. Оптимизация маршрутов. ИИ может быстро и точно анализировать данные, связанные с трафиком, погодными условиями и другими факторами для оптимизации пути транспорта в цепочке поставок.

5. Анализ поведения клиентов. ИИ может помочь поставщикам лучше понять предпочтения, потребности и ожидания своих клиентов, чтобы предложить им соответствующие персонализированные сервисы или рекомендации.

И это только поверхностный список. Существует множество других возможностей внедрения инструментов ИИ в перевозку!

Какие существуют ИИ-инструменты для транспорта и логистики

Рассмотрим, как ИИ помогает логистике, взяв за пример уже существующие инструменты от OpenAI

1. OpenAI Codex – это система, которая генерирует код, основываясь на описаниях или примерах на нативном языке.

2. OpenAI GPT– это большая языковая модель, способная генерировать тексты на различные темы. Она может помочь транспортным и логистическим компаниям улучшить коммуникацию с клиентами, поставщиками и партнерами, в том числе и на разных языках. Также она позволяет создавать маркетинговые материалы, улучшать сервис и т. д.

3. OpenAI DALL-E – это система, которая генерирует изображение, основываясь на текстовых описаниях. Эта платформа может помочь в разработке новых продуктов, лого, вариантов упаковки и других визуальных элементов.

4. OpenAI CLIP – это инструмент, способный классифицировать изображения, видео, звуки и тексты, основываясь на текстовых метках и подписях. CLIP может помочь транспортным и логистическим компаниям в распознавании объектов, мест, действий и событий в своих массивах данных.

5. OpenAI Microscope – это набор возможностей для визуализации, который может помочь транспортным компаниям улучшить их системы и приложения для телематики или компьютерного зрения.

Другим средствам от OpenAI также можно найти применение: OpenAI Baselines, OpenAI Gym, OpenAI Spinning Up. Этот список несомненно будет расширяться и обновляться в будущем.

Использование ChatGPT для логистического софта в будущем

Мы стоим на грани по-настоящему глобальных сдвигов в сфере логистики и транспорта. Эти изменения включают в себя ряд новых способов применения искусственного интеллекта:

• Автоматизированные ответы на самые распространенные вопросы. Использование ChatGPT позволит давать мгновенные ответы на повторяющиеся вопросы о доставке, графике, соответствии ELD и т.д.

• Гайды по решению проблем. Разработайте на базе ChatGPT систему, которая поможет пользователям преодолевать проблемы с логистическим софтом, оказывая пошаговую поддержку на основе описания проблемы.

• Автоматизация отчетности. Используйте ChatGPT для быстрой генерации четких отчетов, основанных на данных по ПО.

• Управление заказами. Используйте OpenAI API для обработки заказов по клиентским запросам, опираясь на возможности работы ИИ с естественным языком.

• Проактивные предупреждения и оповещения. Интегрируйте ChatGPT в ваш софт для отправки персональных уведомлений. Например, это может быть информация об изменениях в графике доставки или обслуживания автопарка.

• Инструменты для обучения. Используйте умные чаты, чтобы учить ваш новый персонал использовать логистический софт эффективно.

• Умный ассистент. Создайте ИИ-ассистента для помощи с составлением графика, планирования маршрутов и управления грузами.

• Общение с водителями. Интегрируйте ChatGPT API с вашим софтом, чтобы автоматизировать и упростить коммуникацию с водителями, конвертировать их сообщения в полезные данные или оказывать поддержку в режиме реального времени.

• Регуляция и комплаенс. Используйте ChatGPT для информирования пользователей о нормативных требованиях, таких как ограничение рабочих часов водителей и соответствие ELD.

• Обратная связь от пользователей. Собирайте и анализируйте пользовательский фидбек с помощью OpenAI API, чтобы получить ценные идеи для улучшения вашего софта.

И это только то, что мы сможем увидеть очень скоро. В долгосрочной перспективе, технологические решения, несомненно, будут гораздо более революционными.

Использование ИИ в таксономии логистики

Таксономия в области транспорта и логистики – это классификация и систематизация разновидностей транспорта, грузов, маршрутов и других элементов логистической инфраструктуры с целью оптимизации процесса доставки и управления логистическими потоками.

В логистике ИИ-таксономия уже применяется, в частности по следующим направлениям:

• ИИ на основе правил. Системы ИИ соблюдают заранее определенные правила и критерии, чтобы делать прогнозы и давать рекомендации по логистическим процессам.

• ИИ с контролируемым обучением. Искусственный интеллект учится на получаемых данных, чтобы прогнозировать спрос на продукты и услуги.

• Прогноз ожидаемого времени прибытия и таможенного оформления. ИИ оптимизирует маршруты доставки грузов, чтобы сократить расходы, принимая во внимание внешние факторы, такие как дорожные пробки, погодные условия и т.д.

• ИИ для обработки естественного языка. Искусственный интеллект понимает и анализирует человеческий язык, отслеживает отзывы и настроения пользователей для улучшения обратной связи.

• Агент ИИ. Искусственный интеллект может определять будущие тренды и предлагать стратегии повышения логистических мощностей.

Следовательно, искусственный интеллект действительно может повысить эффективность и качество логистических процессов, а также снизить затраты и даже уменьшить углеродные выбросы.

Реальные кейсы, в которых улучшение TMS с помощью ИИ повысило доходы

Алан Шоу (Alan Shaw) Директор по операциям с аккаунтами в PCS Software пообщался с ресурсом Freight Waves. Что он рассказал?

Компании, которые могут провести автоматизацию, обнаруживают, что могут делать больше с меньшими ресурсами. Грузовики, которые ездят по Соединенным Штатам, проводят около 40% своего времени на дороге пустыми. Инструменты на базе ИИ могут оптимизировать маршруты так, чтобы снизить это время до 10%, – отметил специалист.

Результаты внедрения логистических платформ на базе ИИ уже заметны. Они оптимизируют рабочие процессы и позволяют зарабатывать больше:

• Разработчик Infocepts помог компании, проводящей глобальные рыночные исследования, автоматизировать свою отчетность с помощью ИИ. Это позволило экономить около миллиона долларов ежегодно.

• Софт вышеупомянутой PCS помогает поставщикам и перевозчикам оптимизировать их операции с помощью ИИ и сократить расход топлива на "пустые мили".

• Многие компании, такие как Lilt, Unbabel, Lionbridge и AppTek, уже внедрили AI voice, оптимизировав таким образом ряд рабочих задач. Особенно в части общения с клиентами.

Наши TMS (Transport Management System, системы управления транспортом) – это инструменты, которые помогают бизнесу понимать данные доставки и повышать производительность, получать информацию о каждом грузовике в реальном времени, анализировать их эффективность, автоматизировать рабочие процессы, упрощать и ускорять обработку заказов и т.д.

Не стоит забывать, что ИИ в области логистики можно эффективно использовать не только с рабочего стола, но также и на мобильных устройствах. Мы уже сделали обзор некоторых инструментов ИИ для мобильных приложений. Очень рекомендуем вам ознакомиться с ним.

Будущие тренды и прогнозы

Использование ИИ в логистике прямо сейчас качественно меняет всю отрасль как таковую. Но наибольшие изменения ждут нас впереди. Приведем лишь несколько прогнозов по этой сфере, которыми делятся эксперты:

• Телематика на основе ИИ начнет развиваться еще быстрее. Это обеспечит мониторинг работы и обучения водителей в реальном времени, а также предоставит возможность предиктивной аналитики для управления автопарком. По данным Forbes, ожидается, что рынок ИИ-телематики будет расти со среднегодовым темпом роста в 17.87%. К 2030 году объем рынка должен превысить отметку в 10,3 млрд долларов.

• Софт для управления транспортом (ТМС) будет становиться все умнее и все более интегрированным. Это позволит лучше планировать, осуществлять и контролировать товародвижение. По данным Gartner, к 2024 году рынок TMS вырастет до 2,11 миллиарда долларов.

• Мультиканальная логистика также будет развиваться. В частности, чтобы достичь большей прозрачности, персонализации, эффективности и скорости доставки. Эксперты McKinsey убеждены, что отрасль транспорта и логистики должна быть "настолько цифровой, насколько это возможно". Ведь это позволит защитить будущее индустрии и удовлетворить постоянно растущие потребности клиентов.

Кроме того, ИИ в логистике и цепочках поставок в ближайшие годы может совершить революцию в транспорте, сократить затраты на рабочую силу, повысить безопасность и эффективность. Как пример, аналитики PwC верят, что автономные грузовики могут сократить стоимость дальних автоперевозок по меньшей мере на 28%. А дроны смогут доставлять заказы быстрее и дешевле традиционных методов доставки.

Подытоживая все вышеперечисленное, мы можем рекомендовать вам начинать процесс внедрения инструментов ИИ в логистику и транспортную составляющую вашего бизнеса прямо сейчас. Иначе вы рискуете внезапно остаться "за бортом" уже через несколько лет, или даже через несколько месяцев. Именно поэтому мы предлагаем собственные решения, основанные на ИИ. В частности, TMS – это система, которую можно легко и гибко сконфигурировать под ваши специальные задачи.

Свяжитесь с нашими менеджерами, если хотите узнать подробности или обсудить детали. Команда WEZOM создает индивидуальные решения для каждого клиента.