Машинное обучение в городской логистике
По-прежнему, машинное обучение продолжает совершенствовать различные сферы деятельности, в том числе и логистику. Применение ML в логистической сфере дает компаниям оптимизировать процессы доставки, управлять запасами и предугадывать время прибытия грузов. В этой статье мы рассмотрим, как эти технологии применяются в логистике, какие преимущества они приносят и с какими вызовами сталкиваются компании, внедряющие инновации. Нашим экспертом выступает Станислав Ляшков, специалист по машинному обучению и data scientist в компании Relog.
"Машинное обучение позволяет использовать накопленные данные о каком-либо физическом или социальном явлении для обучения математических моделей данного процесса. Например, компания, предоставляющая сервис такси, и хотим оценить, сколько времени займет маршрут из точки А в точку Б. Придумать алгоритм, ну или правила вручную сложно, так как множество факторов, таких как расстояние, погодные условия, пробки, выходные дни, ДТП или перекрытие улиц. Подход машинного обучения в том, что мы используем исторические данные для обучения модели, которая комбинирует эти факторы, придавая им разную важность, и дает прогноз на основе этих признаков."
Одним из основных применений ML включает прогнозирование времени прибытия (ETA), динамический расчет стоимости поездки и оценку затрат на топливо. Также модели машинного обучения могут проводить оценку загруженности дорог и давать рекомендации по выбору наиболее оптимальных маршрутов.
К примеру, компания Relog, активно внедряет технологии машинного обучения для оптимизации своих логистических процессов. Один из недавних проектов связан с обучением модели для оценки загруженности дорог в Алматы.
"В Relog мы недавно начали заниматься обучением модели для оценки загруженности участков дорог. Разбили карту Алматы на маленькие участки и планируем использовать статистические паттерны из данных для точной оценки загруженности определенных дорог. Эти оценки используются для построения оптимального маршрута. Проект находится на ранней стадии разработки."
Внедрение машинного обучения в логистику сопровождается определенными вызовами. Одной из основных проблем является определение релевантных данных и обеспечение их правильной обработки и доставки.
"Самое сложное – определить, какие релевантные данные у нас есть и подходят для решения задачи. Также довольно сложно обеспечить правильную обработку и доставку данных."
Проекты по внедрению машинного обучения могут занимать значительное время, и часто они никогда не завершаются полностью, поскольку требуют постоянной адаптации.
"Это зависит от проекта. Наш аналитический копилот я разрабатываю уже два месяца и продолжу работать над ним. Обычно проекты никогда не завершены полностью, потому что мир меняется, и нужно адаптировать решения под изменения, исправлять ошибки и улучшать решения."
Одним из интересных проектов, над которым работает Станислав и его команда, является создание аналитического копилота – системы, которая может отвечать на запросы пользователей на естественном языке, генерируя SQL-запросы для базы данных.
Копилот позволяет пользователям задавать вопросы на русском или английском языках, например, "сколько у меня выполнено заявок за эту неделю" или "сколько отказов было в филиале Алматы". Система генерирует SQL-запрос, получает ответ от базы данных и возвращает его пользователю. Это 24/7 доступный аналитик, который может быстро помочь ответить на вопросы, требующие взаимодействия с базой данных.
Машинное обучение имеет огромный потенциал для преобразования логистики, особенно в городской среде. Несмотря на вызовы, связанные с внедрением и адаптацией этих технологий, их преимущества очевидны. Оптимизация маршрутов, улучшение прогнозов времени прибытия и снижение затрат – лишь некоторые из них. Работы специалистов, таких как Станислав Ляшков, помогают сделать эти инновации реальностью, принося пользу как компаниям, так и их клиентам.
Источник - https://getrelog.com/