随着物流和货运组织变得更加数字化，企业将能够收集越来越多关于客户、供应链、交付、车队、司机等的数据。领先的物流组织已经在航运中利用人工智能(AI)。虽然许多企业今天正在收集数据，而且将来只会继续这样做，但目前并未得到充分利用。使用预测分析的路线规划借助AI的强大功能，企业可以进行高级路线规划，以传统路线规划难以或不可能的方式优化多个现实因素。运输中的传统路线规划因素通常只能包含仍然非常基本的基于规则的因素。然而，传统方法不可能一蹴而就。适应新技术的整个过程需要时间和技巧。要使用AI进行有效的路线规划，企业需要考虑多种因素。除了当地知识和送货人员的其他偏好等主观因素外，因素还包括要进行的送货类型、客户偏好、交通方式、当地道路法规和路线改变行为。借助预测分析，人工智能系统可以优化路线规划的实际要素，以降低交付成本、缩短交付时间、降低运输成本并提高资产利用率。预测分析使用数据、统计算法和机器学习来确定基于历史数据的未来结果的可能性。在物流和航运中利用AI的好处未来，基于AI的系统将有助于释放企业数据的真正潜力。这将改善客户体验、改进车队管理、加快交付速度、减少安全事故并提高整体业务利润率。人工智能为物流运输生态系统的所有利益相关者带来共赢，但需要一定的努力和投入来构建和维护。对AI的建议与AI一样重要，但AI和数据工程是被低估的组成部分。数据工程是数据科学的一个方面，侧重于数据收集和分析的实际应用。在踏上AI之路之前，问问自己，您是否正在收集有关业务运营的关键数据？数据是否有效存储、组织并易于访问？归根结底，虽然AI目前是一个流行的技术流行语，但它只对解决实际业务问题有用。评估您希望基于AI的系统解决的问题，将其纳入您的业务目标，并使用适当的指标来衡量效率。
