Transport 2.0
Digitalna preobrazba transporta ni zgolj nadgradnja obstoječih sistemov z novimi tehnologijami, temveč celovita sprememba paradigme mobilnosti, kjer se podatki, povezljivost in avtomatizacija prepletajo v inteligentne, trajnostne in uporabniku prilagojene rešitve.
Na področju transporta blaga se uveljavljajo trije glavni trendi: prehod na nizkoogljične pogone z električnimi in vodikovimi vozili, digitalna preobrazba s podatkovno podprtimi sistemi in z umetno inteligenco ter avtomatizacija prek avtonomnih vozil in voznih parkov.
Za plačilo lahko uporabite plačilno kartico ali PayPal ali Google Pay:
Najprej se morate prijaviti.
V kolikor še nimate svoje prijave, se lahko registrirate.
Digitalna preobrazba transporta ni zgolj nadgradnja obstoječih sistemov z novimi tehnologijami, temveč celovita sprememba paradigme mobilnosti, kjer se podatki, povezljivost in avtomatizacija prepletajo v inteligentne, trajnostne in uporabniku prilagojene rešitve.
Na področju transporta blaga se uveljavljajo trije glavni trendi: prehod na nizkoogljične pogone z električnimi in vodikovimi vozili, digitalna preobrazba s podatkovno podprtimi sistemi in z umetno inteligenco ter avtomatizacija prek avtonomnih vozil in voznih parkov.
Generativna umetna inteligenca
Ste se kdaj vprašali, kakšno revolucijo bi lahko dosegla umetna inteligenca v panogi transporta in logistike? Poleg optimizacije prevoznih poti in interne logistike v skladiščih lahko umetna inteligenca okrepi tudi delo in komunikacijo zaposlenih. Še več, s klepetalnimi roboti in z virtualnimi pomočniki, ki jih poganja generativna umetna inteligenca, lahko podjetja učinkoviteje komunicirajo s strankami in partnerji – ti pomočniki imajo vedno na voljo odgovor (podjetja pa si naj prizadevajo, da bo skoraj vedno pravilen). Omenjena tehnologija je odlična tudi pri opravljanju delovno intenzivnih nalog, kot sta napovedovanje in priprava poročil, kar povečuje produktivnost logističnih ekip. Z generativno umetno inteligenco postanejo prekinitve dobavne verige stvar preteklosti, saj tehnologija lahko napoveduje izjeme pri dostavi in ugotavlja vzroke za neizpolnjene načrtovane dobave.
Globlje kot je umetna inteligenca integrirana v IKT-okolje transportnih podjetij in do več podatkov, kot lahko dostopa, boljši vpogled v poslovanje lahko ponudi. Njeni algoritmi in aplikacije, ki jo uporabljajo, lahko postanejo oči in ušesa logističnega omrežja, nekakšen kontrolni stolp, če želite, saj hitro prepoznajo težave in anomalije, kot so odstopanja od načrtovane poti, vremenske nepravilnosti ali morebitno neizpolnjevanje pogodbenih obveznosti (SLA). Ta vpogled v realnem času omogoča osebju na terenu in operativnim vodjem učinkovito reševanje težav ter zagotavlja nemoten pretok blaga. V raziskavi medija FinancesOnline je 69 odstotkov podjetij priznalo, da jim primanjkuje bistvenega vpogleda v njihova oskrbovalna omrežja, prav generativne tehnologije umetne inteligence pa bi lahko bile njihov ključni zaveznik pri zagotavljanju vidnosti in proaktivnega upravljanja.
Zmanjševanje emisij ogljika
Popolno razogljičenje v panogi transporta še dolgo ne bo mogoče, saj gre vendarle za enega največjih onesnaževalcev planeta (logistična in transportna industrija prispevata okoli osem odstotkov svetovnih emisij toplogrednih plinov), a pomemben je prav vsak korak, ki gre v pravo smer. Osredotočenost na zmanjševanje emisij ogljika je prava pot. Prehod na brezogljične pogone je ključen za izpolnitev podnebnih ciljev, kar vodi k rasti flote tovornjakov in dostavnikov, ki jih poganja elektrika, čeprav proizvajalci vozil tudi nad vodikom še niso povsem obupali. Za elektrifikacijo tovornega prometa bo zelo pomembno tudi izboljšanje energetskih omrežij in polnilne infrastrukture. A prvi električni tovornjaki se že vozijo tudi po slovenskih cestah in to je dober znak, saj prve raziskave ugotavljajo, da električni tovornjaki na baterije lahko v različnih razredih tovornjakov v primerjavi z dizelskimi vozili zmanjšajo intenzivnost toplogrednih plinov pri prevozu tovora za 9–35 %.
Tehnologija ima pomembno vlogo pri zmanjševanju emisij ogljika tudi v sektorju logistike. Ta si prizadeva za zmanjšanje števila povratnih pošiljk do izvora (RTO), s katerimi so samo stroški in onesnaževanje. Zunanji ponudniki logističnih storitev (t. i. podjetja 3PL) zato že uvajajo digitalne rešitve za avtomatizacijo potrjevanja naročil, kar zmanjšuje število napak in zavrnitev pošiljk. Ta avtomatizacija vodi do prihrankov pri stroških pošiljanja in pakiranja, zaradi česar logistika postane stroškovno učinkovitejša in okolju prijaznejša. Logistični centri uporabljajo tudi poročila o nedostavi (NDR), da bi (v prihodnje) preprečili nepotrebna vračila, zmanjšali stroške pošiljanja in pakiranja ter zmanjšali emisije ogljika. Z uporabo naprednih algoritmov in analitike velikih podatkov logistična podjetja optimizirajo dobavne poti, s čimer se izognejo nepotrebnim obvozom ter zmanjšajo porabo goriva in emisije.
Modularna avtonomna vozila (MAV)
Modularna avtonomna vozila (MAV) predstavljajo novo paradigmo v mobilnosti, kjer se vozila prilagajajo potrebam uporabnikov in okolja. Njihova zasnova omogoča hitro preoblikovanje za različne namene – od prevoza potnikov do blaga (logistike). S tem se povečuje učinkovitost in zmanjšujejo stroški. Modularna arhitektura loči avtonomno vožnjo – osnovno šasijo z baterijo, s pogonom in senzorji – od transportnega modula, ki je lahko specializiran za različne vrste tovora. Šasija vsebuje Lidar, radar, kamere in računalniški sistem za navigacijo brez voznika, medtem ko transportni moduli prenašajo tovore, kot so palete, zabojniki ali hladilne enote, ki jih je mogoče v realnem času priklapljati, odklapljati in celo medsebojno kombinirati. Industrijski in akademski prispevki že poudarjajo izjemen potencial MAV za izboljšanje urbanega transporta in zmanjšanje prometnih zastojev.
