حوزه های کاربری هوش مصنوعی در لجستیک

حوزه های کاربری هوش مصنوعی در لجستیک

• تولید محصول

عملیات تولید تقویت شده با هوش مصنوعی می تواند پیش بینی های تقاضا را قابل اطمینان تر کرده، زنجیره تامین منعطفی را به کار گرفته و بهینه سازی دقیق تری را برای زمان بندی و انبارداری فراهم کند. سایر منافعی که هوش مصنوعی می تواند به همراه داشته باشد ایجاد فرآیندهای سریع تر و هوشمندانه تر است.

• مدیریت بحران

هوش مصنوعی پتانسیل بالایی را در کنترل کمک رسانی و اقدامات بهبودی بعد از وقوع حوادث انسانی و طبیعی دارد. این فناوری می تواند در بهینه سازی شبکه های موبایلی کمک کرده و پهنای باند هوشمندی را تخصیص دهد تا خدمات شبکه بدون اختلال، در حین فجایع و حوادث فراهم باشند.

از طریق به کارگیری پرنده های بدون سرنشین و اطلاعات ماهواره ها به همراه پردازش و تشخیص تصویر، این امکان وجود دارد که خسارت های زیرساختی ارزیابی و پیش بینی شود و تیم های مدیریت بحران به طور بهینه تجهیز و راهبری شوند.

• لجستیک

یکی از حوزه های کلیدی برای بکار بردن هوش مصنوعی در عملیات لجستیکی از جمله زمان بندی تحویل و مسیریابی ناوگان است. لجستیک و زنجیره های تامین پیشرفته با استفاده از سیستم های تصمیم گیری خبره به وجود می آیند. محصولات می توانند به صورت کاراتری از طریق سیستم های رباتیک/ خودکار و دستیارهای بینایی محور راننده، جابه جا شوند. این امر میزان حوادث حمل ونقل را که به خاطر آب وهوا، ترافیک و حوادث غیرمعمول به وجود می آیند، کمتر می کند.

• ارتباطات و رسانه اجتماعی

استفاده موثر از پهنای باند و حافظه، فیلترهای بهبودیافته، جست وجوهای وب و ترجمه زبان بعضی از کاربردهایی است که می توان با بکارگیری سیستم های هوش مصنوعی در بخش ارتباطات و رسانه اجتماعی محقق کرد. همچنین بات های مکالمه ای، ابزارهای تشخیص صدا، دستیاران دیجیتال هوشمند و خدمات مکالمه ای می توانند در بستر کانال های رسانه اجتماعی پیاده شوند.

• علم و فناوری

هوش مصنوعی می تواند تحقیقات و آزمایش های علمی را تقویت کند. این فناوری در خواندن اسناد منتشرشده و پتنت ها و همچنین تولید فرضیه ها و آزمایش آن ها از طریق بکارگیری سیستم های رباتیک، به دانشمندان و مهندسان کمک می کند.

• خدمات ممیزی

فناوری های شناختی برای خودکارسازی فرایند ارزیابی حجم زیاد مستندات به کار می رود تا موارد کلیدی شناسایی شوند. این امر تاکنون فرآیندی دستی و زمان بر بوده است. فناوری پردازش زبان طبیعی، مستندات را خوانده و موارد کلیدی را درک می کند. فناوری یادگیری ماشین این امکان را فراهم می کند که سیستم بر اساس مجموعه ای از مستندات نمونه، آموزش ببیند به گونه ای که بتواند به صورت خودکار اطلاعات را شناسایی و استخراج کند.