Oni testiraju prvu vještačku inteligenciju na tržištu za planiranje transportnih procesa. Poboljšajte pravovremenost i smanjite prazne staze!

Veštačka inteligencija nije nova tema. Čak i predstavnici kompanije priznaju da danas može “uspješno kreirati opsežne i dalekosežne transportne rasporede”.

Algoritmi rade brzo, ne prave greške i stalno ispravljaju početne pretpostavke, npr. na osnovu trenutne situacije u saobraćaju ili na osnovu radnog vremena pojedinih vozača. To daje beskonačan potencijal za višeslojnu optimizaciju transportnih procesa – kaže Grzegorz Borowicz, generalni direktor u Omega Pilzno.

Ipak, kompanija već skoro pet godina traži rešenje koje bi poboljšalo rad planera. Figurativno govoreći, kombiniraju dva skupa podataka u svakodnevnom radu – s jedne strane, informacije o dostupnim vozilima i vozačima, a s druge – o narudžbama.

Imamo nekoliko hiljada narudžbi mesečno. Desetak ljudi mora da kombinuje ove prevoze sa vozilima, uzimajući u obzir preferencije vozača i radno vreme, detalje o samoj porudžbini, trenutnoj situaciji na putevima i vanrednim događajima, kao što su blokade puteva. I sve to još uvijek mora biti isplativo – objašnjava Bartłomiej Martyka, menadžer projekta umjetne inteligencije u Omega Pilznu, u intervjuu za Trans.INFO.

Dodatni izazov je kada zbog hitnog slučaja izbije jedan od “komada ove slagalice”. – Jer, na primjer, vozač se razbolio, ili je došlo do nesreće na cesti. Organizator mora brzo da nađe rešenje. Tu vidimo najveći potencijal umjetne inteligencije – dodaje on.

Kombinacija stotina različitih porudžbina sa stotinama prevoznih sredstava zahteva mnogo rada za koji je potrebno dragoceno vreme. Umjetnoj inteligenciji trebaju sekunde, a može i stalno paziti na sve transporte istovremeno kako bi uhvatila bilo kakve probleme na kontinuiranoj osnovi – odjekuje Adrian Mirowski, predsjednik Uprave u Snartu, koji je stvorio trenutno testirano rješenje.

Povećanje podataka

Trenutno, planeri i veštačka inteligencija rade na istim zadacima istovremeno. Upoređivaće se rezultati njihovog rada, što će dati jasnu sliku situacija u kojima veštačka inteligencija predlaže drugačija rešenja od zaposlenih. Razlozi za ovakvo stanje će takođe biti traženi.

Prvi zaključci mogu se izvući nakon prve sedmice, ali testovi će trajati najmanje mjesec dana. Potrebno je vreme da veštačka inteligencija nauči sve. I uči od ljudi, stoga je u ovom trenutku neophodan kontinuirani ljudski nadzor nad njom – objašnjava Martyka.

Algoritam će uvek predložiti, po njegovom mišljenju, najbolje rešenje. Međutim, odgovornost za njegovu selekciju je na planeru. Ukoliko se ne složi sa predloženim rešenjem, on će ga odbiti. A onda će AI naći više.

Razlike su moguće, na primer, ako veštačka inteligencija nema određene informacije koje planer ima. Primjer?

Ako ne pružimo informaciju da jedan od naših vozača nema pasoš, veštačka inteligencija će moći da ga dodeli za prevoz u Englesku. Međutim, trenutno nije moguće preći granicu bez takvog dokumenta. Organizator će odbiti predlog da se ovaj vozač pošalje na put. Mi ćemo, s druge strane, u fazi testiranja saznati koje dodatne, ovakve informacije treba unijeti kako bi se izbjegle takve greške u budućnosti – objašnjava voditelj projekta.

Ključni ciljevi

Omega Pilzno tvrdi da su glavni ciljevi novog rješenja “poboljšanja u području pravovremenosti” i “smanjenje praznih trčanja”.

To će biti strogo zbog prednosti motora veštačke inteligencije u odnosu na planere. Bez takvog algoritma, neko 12 sati ranije možda neće shvatiti da već kasni. Kada alat signalizira planeru da će doći do problema sa pravovremenošću, planer može tražiti od njih da brzo pronađu rješenje. Danas se i sami zaposlenici time bave, ali nemojmo skrivati da je vrlo teško promatrati informacije o lokaciji vozila, o poteškoćama na trasi, te dinamično reagirati na promjene – objašnjava Bartłomiej Martyka.

– Sve će to također biti usko povezano, kao posljedica toga, sa redukcijom praznih kilometara – dodaje.

AI problemi

Ulaganja u alatke koji koriste veštačku inteligenciju ne iznenađuju. Prema McKinsey Global Institute, “kompanije koje rano usvoje tehnologije zasnovane na veštačkoj inteligenciji mogu udvostručiti svoj novčani tok, dok zakašnjeli mogu izgubiti svoj novčani tok za oko 20 odsto u odnosu na današnji nivo bito.com.”

Transportno tržište, kao i druge industrije, veoma se snažno fokusiraju na podatke koje imaju i na sistematski način njihovog prikupljanja. Već neko vrijeme promatramo trend vođenih podacima, koji se sastoji u donošenju poslovnih odluka na osnovu podataka, a ne emocija – komentira Martyka.

Naravno, prepreka ne nedostaje, iako se njihova analiza mijenja tokom godina. Još 2017. godine, studija McKinsey-a o kojoj se raspravljalo na portalu bito.com pokazala je da su među najvećim preprekama za ulaganje u digitalne tehnologije – zahtevi za zaštitu podataka (79% ispitanika), tehnički bezbednosni zahtevi (63%) i nedostatak kvalifikovanih radnika (55%). Dvije godine kasnije, predstavnici kompanija nastavili su se žaliti na slične probleme, ali je njihov postotak pao – na primjer, u odsustvu zaposlenih – na 48 posto.

Sada će situacija biti još drugačija.

Setimo se da smo nakon stupanja na snagu zahteva koji se odnose na GDPR, prestali da se toliko plašimo naših podataka. Takođe, nema zabrinutosti za zaposlene. Mogu se naći kvalificirani stručnjaci i oni koji do sada nisu koristili alate podržane umjetnom inteligencijom ne boje ih se, pa čak i pitaju o njihovoj implementaciji – uvjerava voditelja projekta.

Po njegovom mišljenju, ključna prepreka za upotrebu veštačke inteligencije danas je kvalitet podataka ili njihovo odsustvo.

Ne plašim se internih baza podataka, već uređaja koji pružaju podatke spolja. Na primer, rad telematskih sistema u kamionima. Ako prestanu da rade makar na trenutak, veštačka inteligencija neće znati koje je radno vreme vozaču ostalo, koju lokaciju kamion ima. Tako da će biti beskorisno – objašnjava Bartłomiej Martyka.

I takve situacije će se desiti.

Postoje tehnički problemi, kao što je nedostatak pokrivenosti za preuzimanje podataka sa uređaja koje koristi upravljački program. Ovo je jedina stvar koje se danas plašim. Treba imati u vidu da će doći do nejasnoća u podacima. Imamo 700 vozila, to je živi organizam i uvijek nešto na trenutak može poći po zlu – kaže.