Gaat PTV Logistics AI of reinforcement learning gebruiken?
An: "Ons fundamentele doel is om voortdurend te innoveren en een voorsprong op de concurrentie te behouden. Om dit doel te bereiken, zetten we ons in om alle beschikbare methoden en geavanceerde technieken te gebruiken, waaronder AI of reinforcement learning. Het moet altijd superieur zijn aan andere technieken die we gebruiken. Na de fusie van PTV en Conundra zijn we klaar om onze innovatie-inspanningen te vergroten en de concurrentie verder voor te blijven."
Wat zijn de voordelen van AI in VRP-context?
"AI kan uitgebreid worden gebruikt op het gebied van kennis. De uitvoeringsgegevens worden gebruikt om inzicht te krijgen en de kwaliteit te verbeteren van ons rittenoptimalisatieplan, door de stamgegevens te verrijken die zijn gebruikt om het plan te maken. AI en Machine Learning worden bijvoorbeeld gebruikt om levertijden van klanten te analyseren die tijdsafhankelijk kunnen zijn en zelfs gerelateerd kunnen zijn aan chauffeurs, resources of locaties."
Geocodering
AI is een krachtig hulpmiddel voor het verbeteren van de nauwkeurigheid en efficiëntie van geocodering, waardoor nauwkeurigere en effectievere kaarten en locatiegebaseerde diensten mogelijk worden. Voorbeelden zijn:
- Adres Parsing: AI kan worden gebruikt om de individuele componenten van een adres te ontleden, zoals de straatnaam, stad, staat en postcode. Dit parsen kan de nauwkeurigheid van het geocoderingsproces verbeteren door ervoor te zorgen dat elke component correct wordt geïdentificeerd en gekoppeld aan de bijbehorende geografische locatie.
- Natural Language Processing: AI kan ook worden gebruikt om invoer in natuurlijke taal te interpreteren, zoals handgeschreven of gesproken adressen. Natural Language Processing (NLP) kan helpen bij het identificeren en corrigeren van fouten of dubbelzinnigheden in het adres, zoals spelfouten, ontbrekende of onjuiste onderdelen of onduidelijke afkortingen.
Serviceniveaus
Het beoordelen van serviceniveaus op basis van de nabijheid van de klant tot het depot is belangrijk. Leveringskosten zijn uiteraard gerelateerd aan de afstand, maar de dichtheid in het leveringsgebied speelt ook een cruciale rol. Een nauwkeurige voorspelling van het hele bezorgnetwerk van een bepaalde dag is nodig om on-the-fly schattingen of voorspellingen te maken van specifieke bezorgkosten voor een klant en tijdslot. AI-technieken hebben zich bewezen in het voorspellen en zijn in deze context zeer relevant.
Robuustheid van de planning
Wegvervoer is gevoelig voor real-time veranderingen, zoals verkeersopstoppingen of plotselinge veranderingen in de vraag. Machine Learning-algoritmen kunnen leren van gegevens uit het verleden en toekomstige trends voorspellen, wat kan helpen om de routes en schema’s dienovereenkomstig aan te passen en zo een robuustere planning te maken.
Toewijzing van middelen
AI kan worden gebruikt om middelen zoals voertuigen en chauffeurs efficiënt toe te wijzen. Machine learning-algoritmen kunnen historische gegevens analyseren en de vraag voorspellen, wat kan helpen bij het bepalen van het aantal resources dat nodig is voor een bepaalde periode.
Klant-/chauffeurtevredenheid
AI kan worden gebruikt om de tevredenheid van klanten/chauffeurs te verbeteren door de leveringsschema’s te optimaliseren en de levertijd te verkorten. Dit kan worden bereikt door het gedrag en de voorkeuren van de klant/chauffeur te analyseren en op te nemen in het VRP-algoritme.
Het hele artikel lezen? Klik hier.
Dit artikel is gesponsord door PTV.
