ŽELIM DA ME KONTAKTIRAJU
ŽELIM DA ME KONTAKTIRAJU

* Mandatory fields

Email field is invalid

  • Login
  • Demo
  • Kontaktirajte nas
    • Karakteristike
    • AKTIVNOSTI FLOTE
    • Prilagodite rešenje
    • Kompanija
  • Kompanija
    • Kompanija
    • Frotcom širom sveta
    • O nama
    • Postati partner
    • Karijere
    • Blog
    • Postati partner
    • Karijere
    • Frotcom širom sveta
    • Centar znanja
    • Help Center
Srpski
Menu Menu
Cofinanced by Portugal 2020
  • Login
Srpski
search
    • Blog
    • Postati partner
    • Karijere
    • Frotcom širom sveta
    • Centar znanja
    • Help Center
Frotcom Intelligent Fleets Frotcom Intelligent Fleets
Kontaktirajte nas
PROBAJ DEMO
    • Karakteristike
    • AKTIVNOSTI FLOTE
    • Prilagodite rešenje
    • Kompanija
    • Praćenje vozila i nadzor senzora
    • Analiza ponašanja u vožnji
    • Praćenje vremena vožnje
    • Upravljanje radnom snagom
    • Daljinsko preuzimanje tahografa
    • Kontrola pristupa
    • Upravljanje gorivom
    • Planiranje i nadgledanje rute
    • Automatska identifikacija vozača
    • Otkrijte sve funkcije
    • Kako rešavamo sve aktivnosti voznog parka
    • Kalkulator uštede
Blog

Relevantnost Veštačke Inteligencije i Mašinskog Učenja za borbu protiv emisija ugljenika

Fri, 07/10/2022 - 18:10
Idi zeleno

U ovom članku razmatramo Veštačku Inteligenciju (VI) i njen kognitivni domen, Mašinsko Učenje (MU), i kako ove tehnologije mogu biti budućnost za kontrolu nivoa emisije gasova staklene bašte u sektoru transporta i logistike.

 
Poslednjih godina često se raspravlja o emisiji gasova staklene bašte (GHG) i njihovom negativnom uticaju na globalnu klimu. Na sreću, preduzeti su opipljivi koraci za smanjenje ovih emisija, kao što pokazuje Nemačka Akcioni Plan za Klimu 2050 i Evropski Zeleni Dogovor. Pored toga, globalni korporativni poduhvati poput Projekta otkrivanja ugljenika (CDP), koji pomaže kompanijama i gradovima da otkriju svoje ekološke uticaja, a implementirane su i druge inicijative zasnovane na nauci kako bi se smanjile emisije ugljenika u kompanijama.

The relevance of Artificial Intelligence and Machine Learning for tackling carbon emissions

Zajedno sa ovim vladinim i korporativnim inicijativama, Veštačka Inteligencija (VI) i njen kognitivni domen, Mašinsko Učenje (MU), takođe se sve više koriste za ublažavanje klimatskih promena i pokreću budućnost nivoa emisije stakleničkih gasova za privatne pojedince i organizacije. Što se tiče sektora transporta i logistike, verujemo da alatke za MU mogu takođe biti od posebne pomoći u donošenju odluka zasnovanih na podacima u vezi sa emisijama ugljenika.
 
Tokom vremena, korišćenje Veštačke Inteligencije i Mašinskog Učenja u sektoru transporta i logistike uspešno je rešilo emisiju ugljenika. Evo nekoliko primera:
 

Podrška u upravljanju transportnim aktivnostima

Zbog neuravnoteženosti potražnje, vremenskih ograničenja ili nedovoljnog planiranja, oko 30% transporta je (delimično) prazno. Poslednjih godina Mašinsko Učenje je pomoglo kompanijama da smanje svoju transportnu aktivnost i emisije tako što geografski grupišu pošiljaoce i robne destinacije i otkrivaju prekide u transportnim rutama. Ova tehnologija je takođe omogućila da se predvide složene kombinacije veličine tereta, vrste transporta, pokrivenosti rute i karakteristika usluga.
 

Analiza vozila i poboljšana efikasnost transporta

Algoritmi Mašinskog Učenja su takođe korišćeni za izvođenje prediktivnih analiza vozila i za precizno sklapanje njihovih komponenti, što je rezultiralo boljim dizajnom i funkcionalnošću vozila i efikasnijim transportom tereta. Pored toga, upotreba MU za analizu vozila imala je pozitivan uticaj na smanjenje emisija: Pristupom velikom obimu podataka o svim komponentama vozila, kompanije imaju superiorno razumevanje svojih vozila i postižu efikasniju vožnju sa manje habanja vozila i manje emisije.
 

Podrška za električna vozila

Najpoznatija primena MU alata u transportnoj i logističkoj industriji su nesumnjivo električna vozila (EV), u kojima se detekcija objekata i obrazaca često koristi za poboljšanje bezbednosti i ponašanja u vožnji. MU metode koje se primenjuju na EV su takođe korisne za kontrolu emisija i ublažavanje klimatskih promena, jer pružaju dragocenu podršku procesu dopunjavanja električnih vozila, omogućavajući im da rano otkriju anomalije i sprečavaju kvarove pri punjenju. Takođe, sa svojom sposobnošću da kontinuirano uči iz podataka o performansama, MU metode mogu učiniti proces proizvodnje vozila isplativijim.
 

Obezbeđenje tereta, vreme dolaska i identifikacija kamiona u objektima 

Što se tiče logističkih pitanja kao što su bezbednost tereta, vremena dolaska i praćenje i identifikacija vozila, metode Mašinskog Učenja se takođe često koriste u logističkim objektima. Ove tehnologije olakšavaju lociranje vozila u objektu i minimiziraju sve potencijalne greške prilikom planiranja preuzimanja i istovara tereta. Pored toga, korišćenjem standarda za sortiranje i grupisanje, alati Mašinskog Učenja obezbeđuju poboljšane procene trajanja transporta i vremena dolaska, smanjujući troškove i poboljšavajući tok posla u brodogradilištima, logističkim centrima i drugim objektima. Kao rezultat toga, emisije na ovim lokacijama su smanjene.
 
Predviđa se da će korišćenje Veštačke Inteligencije i Mašinskog Učenja u sektoru transporta i logistike biti jedna od najodrživijih strategija za ispunjavanje budućih klimatskih ciljeva. Iako se ove tehnologije još uvek koriste u malom obimu u industriji, one predstavljaju pravu priliku za smanjenje emisije GHG. Kompanije počinju da ih koriste kako bi povećale svoju sposobnost generisanja podataka i učinile svoje poslovanje efikasnijim.
 
Source:
APPANION

Post tags:
  • Frotcom
  • Emisije kamiona
  • Fleet emissions
  • emisija CO2
  • Carbon emissions
  • Staklenički gasovi
  • Green Fleet
  • Go Green
  • Climate change
  • Klimatski Akcioni Plan 2050
  • Evropska zelena ponuda
  • Mašinsko Učenje
  • Artificial intelligence
  • IoT
  • Internet of Things
  • Connected vehicles
  • Električna vozila
  • Efikasnost transporta
  • Efficient Driving
  • Upravljanje voznim parkom
  • Menadžeri voznog parka

Još sa bloga

Izazovi Električne Mobilizacije u Africi
Kamioni za dostavu bez vozača uskoro će raditi na Kanadskim putevima
100 gradova Evropske unije se obavezuje na punu dekarbonizaciju do 2030
4 ključna aspekta koje treba uzeti u obzir prilikom elektrifikacije vaše flote
Da li će putevi za punjenje električnih vozila postati stvarnost?

Pretplatite se na naš bilten da biste dobili najnovije vesti

Pretplatite se na naš bilten

IZ NAŠEG CENTRA ZNANJA

Studija slučaja
Mémora povećava produktivnost i pruža bolju uslugu korisnicima zahvaljujući Frotcom-u
Studija slučaja
Transport Berar povećava produktivnost koristeći Frotcom
Studija slučaja
SMC Joint Venture smanjuje potrošnju goriva uz Frotcom
Studija slučaja
Agro Food Industrie povećava produktivnost voznog parka zahvaljujući Frotkomu.
Studija slučaja
Pharmacyline poboljšava ponašanje u vožnji i smanjuje potrošnju goriva za 7% pomoću Frotcom

Podelite ovo

Podelite na Facebook
Podelite na Twitteru
Podelite na Linkedin
Pošaljite na Email
Proizvod
    • Karakteristike
    • Aktivnosti voznog parka
    • Prilagodite svoje rešenje
    • Rešenja
    • Integracija
    • Centar znanja
    • FAQS
    • Help Center
    • Besplatna verzija
    • Kalkulator uštede
Kompanija
    • Frotcom širom sveta
    • O nama
    • Postati partner
    • Karijere
    • Događaji
    • Blog
Najnovije na našem blogu
6 Feb 2023
5 Saveta za smanjenje troškova osiguranja voznog parka
1 Feb 2023
Novi Frotcom Partner u Francuskoj
27 Jan 2023
Mémora povećava produktivnost i pruža bolju uslugu korisnicima zahvaljujući Frotcom-u
Kontaktirajte nas

Email field is invalid

* Mandatory fields

Pročitajte najnovije poruke e-pošte
Pretplatite se na naš bilten
Pratite nas
  • Facebook
  • Twitter
  • Linkedin
  • Instragram
  • Youtube
  • Pinterest
Nagrade i priznanja
    • Gold Microsoft Partner
    • PME Líder 2021
    • PME Excelência 2019
    • IT Mark
    • ISO
Cofinanced by
  • Portugal 2020
  • © 2023 Frotcom International
  • Uslovi
  • O Kolačićima
  • Quality Policy
  • Politikom Privatnosti
  • O zaštiti podataka
Choose your language
  • Български
  • Deutsch
  • English
  • Español
  • Ελληνικά
  • Français
  • Italiano
  • Македонски
  • Nederlands
  • Português
  • Română
  • Shqip
  • Slovenščina
  • Srpski
  • Svenska