ИИ на 30% сокращает время ожидания для водителей

При разработке искусственного интеллекта (ИИ), используемого в сфере грузоперевозок, большое внимание уделяется безопасности водителей и операционной эффективности, но возможности ИИ лежат там, где начинаются многие неэффективные этапы грузоперевозок: при регистрации.

Обычно водитель, который приезжает на склад, просматривает документы, передает их охраннику, который затем проверяет данные, подтверждает время и связывается со складом, чтобы определить назначенное место. Этот многоэтапный процесс чреват потенциальными задержками, поэтому RXO внедрила систему регистрации на базе искусственного интеллекта на складах и распределительных центрах.

Технология визуального искусственного интеллекта RXO, первоначально внедренная на трансграничном объекте компании, использует распознавание видео для идентификации траков, извлечения изображений и видеоданных, а также оптимизации процедур регистрации и безопасности. Интегрированная с системой управления складом RXO, система автоматизирует сопоставление записей, устраняя необходимость ручной обработки номеров трейлеров и координации времени.

«Это решило два типа проблем, — сказал Йоав Амиэль, директор по информационным технологиям RXO. – Одна из них касается автотранспортных компаний в целом: ворота – это участок с ограниченной пропускной способностью, поэтому неэффективность заключается в том, что когда они уже у ворот, им приходится ждать слишком долго. Во-вторых, это внутренняя производительность и устранение ошибок».

Раньше выполняемые в ручную процессы приводили к скоплению траков у ворот во время регистрации из-за большого объема транспорта, ручного документирования и ошибок при вводе данных. Технология визуального искусственного интеллекта использует машинное обучение, компьютерное зрение и распознавание текста для быстрой обработки номеров трейлеров из видеотрансляции. Она уведомляет персонал объекта о прибытии трака и предоставляет исчерпывающую информацию.

«Система автоматически знает, как идентифицировать различные компоненты, номера или опознавательные знаки трака, — сказал Амиэль, — Она автоматически сопоставляет это с назначенным временем и сообщает в систему управления складом, что этот трак сейчас прибывает. Это экономит много времени и повышает эффективность».

На предприятии RXO в Laredo, штат Техас, система, управляемая искусственным интеллектом, дала положительные результаты, в частности, сократив время ожидания у ворот примерно на 30% и повысив точность данных. Важно отметить, что система извлекает только общедоступную информацию, которая указана на траке, что должно снизить обеспокоенность водителей по поводу конфиденциальности.

«Если вы пытаетесь ввести название или информацию о траке (вручную), и вам нужно ввести это сейчас с клавиатуры в систему, то иногда вы делаете ошибки, — сказал Амиэль. – Одна из областей, в которую мы вложили много энергии, — это обеспечение того, чтобы при съемке видео вы могли получить много информации, которая есть в видео. Это не просто трак, и нам нужно убедиться, что наш механизм извлечения информации достаточно умен, чтобы идентифицировать сам трак, устранить любой шум или любую другую информацию, поступающую через канал, и идентифицировать только те вещи, которые нам нужны… и иметь возможность извлечь их, сопоставить, передать в систему управления складом и оптимизировать процесс в целом».

Все инвестиции покрываются за счет объекта. Нет необходимости в установке дополнительного оборудования или программного обеспечения на траке или трейлере, нужны только четко видимые идентификационные знаки.

«Дело не в том, что нам теперь нужно, чтобы на каждом траке было определенное IoT-устройство или что-то еще, — сказал Амиэль. – Имейте в виду, что иногда эти цифры могут быть размытыми или некоторые символы могут отсутствовать. Но именно здесь в дело вступают технологии. Когда у вас будет достаточно информации и назначенное время, вы можете с некоторой степенью уверенности решить: «Хорошо. Это тот трак, который я ищу, или это не тот трак».

В будущем RXO планирует распространить эту систему на основе искусственного интеллекта на другие объекты с интенсивным транспортным потоком и намерена предложить ее в качестве отдельной услуги компаниям, работающим в аналогичных областях.

«Наш следующий уровень — осуществлять циклический контроль по автобазам и складам, — сказал он. – Подумайте об использовании дронов в режиме реального времени, об использовании самоуправляемых дронов. Это похоже на автоматический пылесос; это вещи, которые включаются каждый час или любой другой цикл времени и сканируют информацию, и дрон может передать это видео в систему, проверяя, что все находятся на автобазе и занятость мест действительно соответствует плану».