ALICE verkosto (Alliance for Logistics Innovation through Collaboration in Europe) on julkaissut tekoäly logistiikassa White Paperin. Tämä soveltuu alan sidosryhmille, tarjoten näkemyksiä, ohjausta ja inspiraatiota siitä, kuinka tekoälyä voidaan hyödyntää logistiikan toimintojen uudelleenmäärittelyssä Raportissa käydään läpi alan haasteista muun muassa vaihtelevaa kuluttajakysyntää, nousevia kustannuksia ja kestävyysvaatimuksia. Tekoäly tarjoaa huomattavia mahdollisuuksia optimoida toimintoja erityisesti kuljetusalalla.
Raportti käsittelee tekoälyn peruskäsitteitä, sen erilaisia sovelluksia logistiikassa eri alueilla sekä sen käyttöönottoon liittyviä haasteita ja mahdollisuuksia. Se käy läpi käsitteistä, kuten koneoppimisesta (ML), syväoppimisesta ja erilaisista oppimismenetelmistä. Se korostaa eroa ML-ohjelmistojen ja perinteisten ohjelmistojen välillä, painottaen ML:n mukautuvaa luonnetta verrattuna perinteisten järjestelmien staattiseen toiminnallisuuteen. Tämä mukautuvuus on ratkaisevaa logistiikassa, jossa dynaamiset olosuhteet ja monimutkainen ongelmanratkaisu ovat arkipäivää.
Raportti esittelee tekoälyn käyttöä logistiikan eri alueilla, kuten satamissa, sisälogistiikassa ja kuljetusten hallinnassa. Esimerkit sisältävät tekoälyllä toimivan konttien tunnistamisen, älykkäät varastorobotit ja reaaliaikaisen liikenne-ennusteen optimoitujen reittien luomiseksi. Nämä sovellukset kattavat erilaisia toimintoja – aistimisesta ja ajattelusta toimintaan – osoittaen tekoälyn monipuolisuuden operatiivisen tehokkuuden ja päätöksenteon parantamisessa. Myös käyttöönottoon liittyvät haasteet, kuten kustannukset, datan saatavuus ja yksityisyysongelmat logistiikassa on pyritty huomioimaan.
Yksi raportin mielenkiintoisista ratkaisuista on Fraunhofer IML:n kehittämä avoimen lähdekoodin sovellus, joka mahdollistaa kuormalavojen tunnistamisen niiden luonnollisten ominaisuuksien perusteella, esimerkiksi puulavan puun syiden erityispiirteiden avulla, jotka toimivat sormenjälkien lailla. Tämä vähentäisi muun muassa pakettitarrojen printtaamista, sekä lukemista luonnollisesti.
White Paper sisälsi 23 mielenkiintoista esimerkkiä, joihin ehdottomasti kannattaa tutustua täällä: https://www.etp-logistics.eu/wp-content/uploads/2024/05/AI-White-Paper-web.pdf
