هوش مصنوعی چطور هزینه‌های ناوگان را تا نصف کاهش می‌دهد؟

ناوگان حمل و نقل یکی از بزرگ‌ترین هزینه‌های شرکت‌ها است. سوخت، تعمیرات، حقوق رانندگان و زمان توقف غیرضروری معمولاً درصد بالایی از بودجه عملیاتی را می‌بلعد.

به گزارش کاماپرس، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های واقعی و بهینه‌سازی هوشمند، هزینه‌های ناوگان حمل و نقل را تا حد زیادی کاهش می‌دهد.

برای مشاهده جدیدترین اخبار کسب و کار کاماپرس را در اینستاگرام دنبال کنید.

کاهش هزینه‌ها با بهینه‌سازی مسیرها

اولین و بزرگ‌ترین صرفه‌جویی، بهینه‌سازی مسیرها با هوش مصنوعی است. سیستم‌هایی مانند کارپو (carpo.tech) با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسیرهای بهینه را بر اساس ترافیک لحظه‌ای، شرایط آب‌وهوا، محدودیت‌های جاده‌ای و اولویت سفارش‌ها محاسبه می‌کنند. نتیجه می‌تواند کاهش ۲۰ تا ۳۵ درصدی مسافت طی‌شده و مصرف سوخت باشد. در بسیاری از ناوگان‌های ایرانی، این به معنای صرفه‌جویی سالانه چند صد میلیون تومان فقط در هزینه گازوئیل است.

پیش بینی هزینه‌های نگهداری با هوش مصنوعی

دومین مزیت، نگهداری پیش‌بینی‌کننده  است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های سنسورهای خودرو مانند دما، لرزش، فشار روغن و مصرف سوخت، پیش‌بینی می‌کند که کدام قطعه در چه زمانی خراب می‌شود. کارپو این قابلیت را در پلتفرم خود دارد و با هشدارهای زودهنگام، از توقف‌های ناگهانی و تعمیرات گران‌قیمت جلوگیری می‌کند.

مدیریت هوشمند ناوگان

علاوه بر موارد فوق، هوش مصنوعی رفتار رانندگان را از نظر سرعت، ترمز ناگهانی و شتاب‌گیری تحلیل می‌کند و با امتیازدهی و آموزش هدفمند، هزینه‌ها را پایین می‌آورد. همچنین، تخصیص هوشمند راننده به سفارش‌ها، زمان خالی بودن کامیون‌ها را به حداقل می‌رساند.

از سوی دیگر، الگوریتم‌های هوش مصنوعی با توجه به حجم سفارش‌ها، وزن و ابعاد بار، بهترین ترکیب بار را پیشنهاد می‌دهند تا ظرفیت هر کامیون حداکثر استفاده شود. این کار تعداد سفرها را کاهش می‌دهد و هزینه حمل را مستقیماً پایین می‌آورد.

انتهای پیام