Die Bedeutung der kunstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei der Bewältgung des CO2- Ausstosses 

In dieser Artikel, wir denken über die künstliche Intellegenz (AI) und ihr kognitives Arbeitsgebiet das Maschinelles Lernen (ML), und wie diese Technologien vielleicht die Zukunft in des Transport und Logistik Bransche für Kontrolle der THG Emissionen sein können.

In den letzten Jahren, die Triebhausgasemissionen (THG) und ihre negative Auswirkung an der Weltklima wurde sehr oft besprochen.  Zum Glück konkrete Schritte wurden vorgenommen, diese Emissionen zu reduzieren, wie in das deutsche Klimaaktionplan 2050 (Climate Action Plan 2050) und in der European Green Deal. Zusätzlich , weltweite korporative Aktivitäten wie das Carbon Disclosure Project (CDP),  welcher die Unternehmen und die Städte helfen, ihrer Umweltauswirkung bekanntzugeben und auch andere wissenschaftlich begründete Initiatieven wurden implementiert um die Unternehmens CO2-Ausstosse zu reduzieren.

Zusammen mit diese Regierungs- und korporative Initiativen die kunstliche Intellegenz und ihr kognitives Arbeitsgebiet das maschinelles Lernen sind zunehmend gebraucht die Weltklimaänderungen zu mildern und führen die Zukunft der THG Emissionen für Privatpersonen und Organisationen. Was das Transport- und Logistikbereich betrifft, wir sind überzeugt dass das maschinelles Lernen als Werkzeug sehr hilfreich in datengestützte Entscheidungen bezüglich CO2 Austosses sein kann.

Mit der Zeit, die Nutzung der künstliche Intellegenz und des maschinelles Lernen in dem Transport und Logistik hat erfolgreich den CO2 Austoss bewältigt. Das sind einige Beispiele:
 

Unterstützung in der Organisation der Transportaktivitäten

Auf Grund der Unausgewogenheit der Nachfrage, zeitliche Beschränkungen oder ungenügende Planung, ungefähr 30% der Transporte sind (zum Teil) Leerfahrten. In den letzten Jahren das maschinelles Lernen hat den Unternehmern geholfen, Transportaktivitäten und Emissionen zu reduzieren mittels geographische Eingruppierung  der Spedituere und Zielpunkt der Ware und mit Entdeckung von Unterbrechungen in den Routen. Diese Technologie hat auch ermöglicht komplizierte Frachtgrössen, die Transportart, Routen und Serviceeigenschaften vorauszusehen.
 

Fahrzeug Analyse und verbesserte Transportleistungen

Das maschinelles Lernen Algoritmen wurden auch für prädiktive Analyse der Fahrzeuge und korrektes Zusammenbauen der Teilen genutzt, was mit einen besseren Fahrzeugdesign und Funktionalität wie einen effizienter Frachttransport resultiert. Zusätzlich, der Nutzen von ML für Fahrzeuganalyse hat einen positiven Einfluss an der Emissionsminderung: mit Zugriff zu einen grossen Datenvolumen für alle Fahzeugteilen, jetzt haben die Unternehmern einen besseren Einsicht ihrer Fahrzeugen und erreichen einen effektiver Fahren mit weniger Fahrzeugverschleiss und kleinere Emission.
 

Unterstützung für Elektrofahrzeuge

Die wohl bekannte Anwendung der ML Werkzeuge in dem Transport und Logistik ist ohne Zweifel bei dem Elektrofahrzeuge, wo Erkennung von Gegenstände und Bilder sehr oft zur Verbesserung der Sicherheit und das Fahrbenehmen genutzt wird. Wenn die ML Methoden in Elektrofahrzeuge implementiert werden, sind auch vorteilhaft für die Kontrolle von Emissionen und Minderung der Klimawandel, weil die unterstützen den Auffüllen der Elektrofahrzeuge, erlauben eine rechtzeitige Entdeckung von Unregelmessigkeiten und verhindern von Ladeprobleme. Auch mit der Fähigkeit kontinuierlich aus der Leistungsdaten zu lernen, ML Methoden können den Prozess der Fahrzeugeproduktion mehr rentabel machen.
 

Frachtsicherheit, Ankuftzeiten und LKW Identifikation vor Ort

Bezüglich Logistikprobleme wie Frachtsicherheit, Ankuftzeiten, Fahrzeugverfolgung und Identifikation, maschinelles Lernen Methoden wurden sehr oft auch in logistische Einrichtungen.  Diese Tehnologien erleichtern den Fahrzeug vor Ort zu finden und mögliche Fehler in der Planung von Ein- und Ausladen der Fracht. Zusätzlich mit Aussortieren und Eingruppieren der Standarde, ML Werkzeuge verbessern die Einschätzung von Fahrtdauer und Ankunftzeiten, Reduzieren von Kosten und Ablauf in dem Werften, Logistikzentren und andere Einrichtungen. Als Ergebniss, Emissionen sind reduziert.

Mit der Nutzung der kunstliche Intellegenz und maschinelles Lernen in Transport und Logistik ist vorhergesagt einer der zukunftsfähige Strategien um Weltklima Ziele zu treffen. Obwohl diese Tehnologien noch sehr wenig in der Industrie genutzt werden, die sind eine wirkliche Möglichkeit die THG Emissionen zu reduzieren. Unternehmen fangen es zu nutzen um ihrer Datengenerierung Fähigkeit und die Aktivitäten effektiver zu machen.

Source:
APPANION