ŽELIM DA ME KONTAKTIRAJU
ŽELIM DA ME KONTAKTIRAJU

* Obavezna polja

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
  • 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
  • Emisije flote
  • emisija CO2
  • Emisija ugljenika
  • Staklenički gasovi
  • Green Fleet
  • Go Green
  • Climate change
  • Klimatski Akcioni Plan 2050
  • Evropska zelena ponuda
  • Mašinsko Učenje
  • Artificial intelligence
  • IoT
  • Internet Stvari
  • Connected vehicles
  • Električna vozila
  • Efikasnost transporta
  • Efficient Driving
  • Upravljanje voznim parkom
  • Menadžeri voznog parka

Još sa bloga

Kako Frotcom može pomoći vašoj floti da smanji troškove i emisije ugljenika
Kako odabrati pravi pogon za svoju flotu – II deo
Uloga telematike u održivosti flote
Kako odabrati pravi pogon za svoju flotu - I deo
Kako industrija kamiona dočekuje Zeleni Transport

Pretplatite se na naš bilten da biste dobili najnovije vesti

Pretplatite se na naš bilten

IZ NAŠEG CENTRA ZNANJA

Informativni dokument
6 Koraka za Migraciju vaše flote do Električnih Vozila - Informativni Dokument
Studija slučaja
Kako je Bionic Electronics uštedela 15% operativnih troškova sa Frotcom-om
Dokumentacija
Uključi & Koristi praćenje i održavanje vozila
Studija slučaja
Flynn RoadFreight poboljšava svoje korisničke usluge i pojednostavljuje usklađenost tahografa sa Frotcom-om
Studija slučaja
MVD DOO povećava operativne performanse koristeći 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
    • Kalkulator uštede
Kompanija
    • Frotcom širom sveta
    • O nama
    • Postati partner
    • Karijere
    • Događaji
    • Blog
Najnovije na našem blogu
7 May 2025
5 glavnih izazova sa kojima se suočavaju evropske flote
2 May 2025
Zamena voznog parka: brza i isplativa rešenja
28 Apr 2025
Kako Frotcom može pomoći vašoj floti da smanji troškove i emisije ugljenika
Kontaktirajte nas

Email field is invalid

* Obavezna polja

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
    • PME Excelência
    • IT Mark
    • ISO
    • Inovadora Cotec
  • © 2025 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