W dzisiejszych czasach coraz więcej sektorów gospodarki wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) i technologie oparte o data science. Sektor transportu, spedycji i logistyki, nie jest wyjątkiem. W tej jakże szerokiej gałęzi gospodarki istnieją liczne możliwości zastosowania technologii opartych na AI i data science – poczynając od modeli mających pomóc w optymalizacji tras i kosztów, przez systemy predykcji popytu i dostępności towarów, po autonomiczne pojazdy i drony. Jednak, jak w każdej dziedzinie, wprowadzenie nowych technologii niesie ze sobą również wyzwania i wątpliwości. W tym artykule omówię, jak AI i data science są wykorzystywane w transporcie, spedycji i usługach pocztowych oraz jakie potencjalne zagrożenia i wyzwania mogą pojawić się wraz z ich stosowaniem.

Każdy kto grał kiedyś w grę Transport Gigant wie, że stworzenie odpowiedniej sieci logistycznej to nie lada wyzwanie

Wprowadzenie

Transport i logistyka to jedne z najważniejszych sektorów gospodarki światowej, stanowiące podstawę funkcjonowania wielu innych branż. Według danych firmy Statista [1] oraz Komisji Europejskiej [2], transport odpowiada za około 4% wartości gospodarki Stanów Zjednoczonych, 5% wartości gospodarki krajów Unii Europejskiej i w obu przypadkach zatrudnia ponad 10 milionów osób. Jednocześnie, sektor ten jest narażony na wiele wyzwań, takich jak wzrost kosztów operacyjnych, zwiększenie liczby dostaw, konieczność szybkiego reagowania na zmieniające się okoliczności i wymagania klientów, a także konieczność ochrony środowiska naturalnego.

W tym kontekście, wprowadzenie sztucznej inteligencji i data science może pomóc firmom transportowym i logistycznym w zwiększeniu efektywności, poprawie jakości usług oraz zmniejszeniu wpływu na środowisko. Jednakże, wraz z wprowadzeniem nowych technologii pojawiają się również wyzwania, takie jak kwestie bezpieczeństwa, prywatności i etyki. W tym artykule omówię zarówno korzyści, jak i potencjalne zagrożenia związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i data science w sektorze transportowym i logistycznym.

Autonomiczna ciężarówka firmy Einride [3]

Sztuczna Inteligencja w planowaniu i logistyce

Optymalizacja tras, kosztów i czasu

Jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w logistyce i transporcie jest optymalizacja tras, kosztów i czasu. Dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego i modeli matematycznych, można przewidzieć najlepsze trasy dla konkretnych zleceń, minimalizując czas i koszty przewozu. Takie rozwiązania mają zastosowanie w transporcie drogowym, kolejowym, lotniczym i morskim.

Jednym z przykładów wykorzystania AI w optymalizacji tras jest system opracowany przez firmę UPS (United Parcel Service), który pomaga kierowcom wybrać optymalną trasę dostawy przesyłki. System ten wykorzystuje dane GPS, prognozy pogody, ilość ruchu drogowego i inne czynniki, aby wyznaczyć najlepszą trasę. W rezultacie firma UPS oszczędza miliony dolarów rocznie na paliwie i czasie pracy kierowców [4].

Monitorowanie floty pojazdów

Kolejnym zastosowaniem sztucznej inteligencji w logistyce jest monitorowanie floty pojazdów. Dzięki temu można śledzić czas jazdy, prędkość, zużycie paliwa oraz wiele innych parametrów, co pozwala na lepsze zarządzanie flotą i zapobieganie awariom.

Przykładem zastosowania AI w monitorowaniu floty jest firma o nazwie Geotab, która oferuje usługi śledzenia floty pojazdów. Ich system wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania danych z czujników GPS, wtrysku paliwa, zużycia oleju i innych, aby pomóc firmom przewozowym i logistycznym zarządzać flotą pojazdów w sposób bardziej efektywny. Dzięki temu systemowi firmy mogą zoptymalizować zużycie paliwa, zapobiegać nieplanowanym przestojom oraz zwiększać bezpieczeństwo na drodze [5].

Predykcje popytu i innych czynników rynkowych

Sztuczna inteligencja może być również wykorzystana do prognozowania popytu i innych czynników rynkowych, co pozwala na lepsze planowanie dostaw i optymalizację zapasu towarów. Dzięki temu firmy mogą przewidywać zmiany na rynku i szybciej reagować na potrzeby klientów.

Jednym z przykładów zastosowania AI w predykcji popytu jest firma FourKites, która oferuje rozwiązania logistyczne oparte o sztuczną inteligencję. Ich system analizuje dane z różnych źródeł, takich jak prognozy pogody, wakacje, święta i wiele innnych [6].

Sztuczna Inteligencja w transporcie ludzi i towarów

Sortowanie przesyłek i automatyczne przetwarzanie danych

W branży pocztowej i kurierskiej, AI i data science są wykorzystywane do automatyzacji procesu sortowania przesyłek. Systemy automatycznego przetwarzania danych umożliwiają szybkie i dokładne sortowanie przesyłek z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów i technologii odczytu kodów kreskowych. Dzięki temu przesyłki są dostarczane szybciej i z mniejszą szansą na pomyłki.

Usprawnienia transportu – automatyczne rozpoznawanie rejestracji samochodowych

Innym zastosowaniem sztucznej inteligencji w transporcie jest automatyczne rozpoznawanie rejestracji samochodowych. Systemy te korzystają z kamer, które umieszczone są w punktach kontrolnych, np. na granicy państwowej czy w parkingu. Dzięki temu, pojazdy mogą być identyfikowane i przetwarzane w czasie rzeczywistym, co ułatwia weryfikację ważności dokumentów i pozwala na szybsze przepuszczenie pojazdów.

System ważenia ciężarówek z automatycznym rozpoznawaniem numerów rejestracyjnych stworzony przez firmę GS Software [7]

Autonomiczne pojazdy

Największym wyzwaniem i jednocześnie potencjalnym przełomem w dziedzinie transportu jest rozwój autonomicznych pojazdów, czyli takich, które nie wymagają interwencji kierowcy w trakcie jazdy. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji i systemów wizyjnych, autonomiczne pojazdy są w stanie analizować otoczenie, przetwarzać informacje z czujników i podejmować decyzje związane z ruchem drogowym. W ostatnich latach, autonomiczne pojazdy pojawiły się na drogach w różnych krajach, w ich zastosowaniu przodują Stany Zjednoczone, gdzie firmy takie jak Tesla, Google czy Uber prowadzą testy. Autonomiczne pojazdy mają potencjał do poprawy bezpieczeństwa na drogach, zmniejszenia liczby wypadków i usprawnienia transportu. Mogą pomóc zarówno w transporcie ludzi (autonomiczne samochody, autobusy), przesyłek kurierskich (autonomiczne pojazdy Uber Eats, drony Amazona), jak i towarów (autonomiczne ciężarówki).

Autonomiczny dron kurierski firmy Amazon [8]

Autonomiczny pojazd firmy Uber Eats [9]

Zagrożenia

Zagrożenia dla prywatności danych

Jednym z największych zagrożeń związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w transporcie i logistyce jest zagrożenie dla prywatności danych. Zebrane informacje o klientach, ich nawykach i preferencjach, a także dane dotyczące przewożonych towarów mogą być bardzo wartościowe dla firm logistycznych i transportowych. Jednakże, jeśli te informacje zostaną wykorzystane nieodpowiednio, mogą naruszyć prywatność klientów i spowodować wiele innych problemów.

Istnieją również obawy związane z tym, jakie dane będą zbierane i jak będą wykorzystywane przez dostawców usług transportowych i logistycznych. Firmy mogą zbierać informacje o kliencie, takie jak adres IP, lokalizacja GPS i dane dotyczące urządzenia mobilnego, a także informacje o przewożonych towarach. Te informacje mogą być wykorzystywane do personalizacji ofert, ale także do kontroli ruchu i innych celów. Jednocześnie, takie dane mogą być również wykorzystywane do celów marketingowych, a także sprzedawane firmom zewnętrznym, co stanowi zagrożenie dla prywatności klientów.

Wątpliwości związane z etyką i odpowiedzialnością

Kolejnym zagrożeniem związanym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w transporcie i logistyce są wątpliwości związane z etyką i odpowiedzialnością. Autonomiczne pojazdy i drony wzbudzają wiele pytań dotyczących bezpieczeństwa i odpowiedzialności za wypadki. Kto jest winny, jeśli dochodzi do kolizji spowodowanej błędem systemu AI? Jakie są konsekwencje odpowiedzialnościowe dla dostawców usług logistycznych i transportowych?

Innym istotnym problemem dotyczących kwestii etycznych jest fakt, że implementacja rozwiązań opartych o AI wiąże się redukcją miejsc pracy w tej branży. Przykładowo, w przypadku wprowadzenia autonomicznych pojazdów, kierowcy ciężarówek i autobusów mogą stracić swoje stanowiska. Tworzy to duże problemy, szczególnie w krótkim okresie czasu. Dlatego ważne jest, aby firmy transportowe i logistyczne odpowiedzialnie wprowadzały nowe technologie, dbając o pracowników i przewidując potrzebne przekwalifikowania.

Próba zatrzymania przez policjanta autonomicznej taxówki [10]

Podsumowanie

Lista możliwości, w których sztuczna inteligencja i techonologie oparte o data science mogą pomóc w transporcie i logistyce jest bardzo szeroka. Dzięki AI możliwe jest zoptymalizowanie tras, kosztów i czasu, szybsze prognozowanie popytu i dostosowywanie się do zmieniających się warunków rynkowych. Autonomiczne systemy sortowania towarów w magazynach i ich transportu mogą zwiększyć zarówno efektywność działania firm, ich jakość usług, ale także bezpieczeństwo na drogach i w miejscach pracy. Jednak wprowadzenie AI i data science do branży transportowej i logistycznej nie jest wolne od zagrożeń. Istnieją wątpliwości związane z utratą miejsc pracy dla ludzi, prywatnością danych oraz bezpieczeństwem w przypadku autonomicznych pojazdów. Firmy muszą zadbać o odpowiednie zabezpieczenie danych i przestrzeganie zasad etycznych i odpowiedzialnego działania. Jednocześnie, rządy i organizacje międzynarodowe muszą opracować odpowiednie regulacje, które zagwarantują bezpieczeństwo i ochronę konsumentów, a także zapobiegną wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do celów szkodliwych lub nieetycznych.

Literatura:

1. https://joint-research-centre.ec.europa.eu/scientific-activities-z/transport-sector-economic-analysis_en
2. https://www.zippia.com/advice/transportation-industry-statistics/#:~:text=The%20U.S.%20transportation%20industry%20is,warehousing%20industry%20as%20of%202022.
3. https://electrek.co/2022/06/23/einride-autonomous-electric-trucks-us/
4. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/06/15/the-brilliant-ways-ups-uses-artificial-intelligence-machine-learning-and-big-data/
5. https://www.geotab.com/
6. https://www.fourkites.com/
7. https://gs-software.pl/pl,offer-systems-anpr
8. https://static.independent.co.uk/s3fs-public/thumbnails/image/2020/09/01/15/amazon-drone-delivery-prime-air.jpg?quality=75&width=1200&auto=webp
9. https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQd0ZYaOA2iYVba9pyPe9uE_cEsxlO5K9lfew&usqp=CAU
10. https://nypost.com/wp-content/uploads/sites/2/2022/05/robot-food-delivery-comp.jpg?quality=75&strip=all