Il vantaggio principale di utilizzare sistemi di Machine Learning è il fatto che l’algoritmo sia in grado di apprendere nel tempo e dunque di elaborare le informazioni in modo sempre più accurato, nell’ottica di ottimizzare le performance e di restituire previsioni di grande precisione.

Quello a cui stiamo assistendo è una vera rivoluzione della mobilità grazie al Machine Learning. Ma come può il settore dei trasporti trarre vantaggio da strumenti di questo tipo?

Le aree di maggior diffusione del suo utilizzo sono sostanzialmente quattro:

1. Ottimizzazione dei percorsi:

Si stima che negli USA il 40% delle miglia percorse dagli autotrasportatori viene effettuato con un camion semivuoto. Ciò determina naturalmente un grande dispendio di risorse umane ed emissioni CO2, cui non corrisponde un’adeguata produttività.

Proprio su questo problema si è focalizzata la società Convoy, la quale si è interrogata su una possibile soluzione per ottimizzare i percorsi con il Machine Learning e ha creato un’applicazione mobile in grado di mettere in contatto autotrasportatori e spedizionieri, nell’ottica di garantire, per ciascun viaggio, dei percorsi ottimizzati e per ridurre lo spreco di tempo e risorse.

L’approccio di Convoy si basa su una tecnica di intelligenza artificiale, studiata per restituire le migliori corrispondenze tra gli spedizionieri e i camionisti e consentire una più efficiente pianificazione delle spedizioni, con un conseguente abbassamento dei costi complessivi.

2. Guida autonoma:

Un altro esempio? Autocarri con guida autonoma. È la soluzione proposta da TuSimple, che ha implementato oltre 100 moduli di AI basati sul cloud per effettuare in modo sicuro ed efficiente le sue consegne attraverso veicoli guidati in modo automatico.

L’algoritmo AI avanzato di TuSimple è in grado di distinguere i diversi tipi di veicoli incontrati lungo il percorso a una velocità anche di 65 miglia orarie, riuscendo a far mantenere i camion perfettamente centrati lungo la strada ed evitando collisioni.

3. Rilevamento delle anomalie:

Il Machine Learning può essere uno strumento utile per una rapida rilevazione di eventuali anomalie nei veicoli in viaggio.  È il punto di partenza di Lyft, che, basandosi su accurate analisi, è in grado di rilevare anticipatamente eventuali anomalie nei veicoli, consentendo di massimizzare l’efficienza dei processi e di intervenire tempestivamente con eventuali correttivi.

4. Previsione della domanda:

Uno dei vantaggi di un sistema di Machine Learning sta nella capacità di elaborare previsioni sempre più accurate. Questo è un fattore molto importante per le aziende T&L, ad esempio per schedulare date di consegne attendibili.

Fa uso di sistemi di previsione, ad esempio, la società di spedizioni Aramex, con sede negli Emirati Arabi, che ha elaborato un sistema di aggiornamento in real time delle operazioni di transito capace di gestire migliaia di richieste al minuto. Grazie all’implementazione di questo sistema, Aramex è riuscita ad aumentare l’accuratezza delle previsioni dei tempi di transito del 74% e ha potuto ridurre le richieste di assistenza del 40%. Strumenti simili sono utilizzati anche da Amazon, nota a livello globale per l’efficienza e la precisione delle sue consegne.  Amazon utilizza algoritmi di previsione estremamente accurati per “prevedere” ciò che i clienti potrebbero ordinare e questa previsione consente alla Società di garantire una fornitura sufficiente di tali prodotti all’interno dei magazzini, in modo che siano disponibili immediatamente, quando richiesti, e pronti per essere spediti.

Quanto detto fin qui non è che una breve sintesi di come il Machine Learning stia rivoluzionando il settore T&L e di come molte aziende stiano incrementando la loro efficienza affidandosi agli strumenti forniti dall’AI.

Ma il settore della mobilità non è l’unico ambito a beneficiare dei vantaggi del Machine Learning: anche noi di Anteria crediamo molto nelle sue potenzialità e abbiamo messo a punto una software solution in grado di raccogliere, analizzare, e apprendere automaticamente una grande quantità di dati, con l’obiettivo di trasformarli in insight di fondamentale importanza. Si tratta di Spike.

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