Dachser využívá svá data v novém vývojářském centru. Do logistiky zavádí umělou inteligenci, která zlepšuje plánování kapacity na pobočkách

Mezinárodní logistický provider Dachser zahájil v červnu činnost nového interního kompetenčního centra Competence Center Data Science & Machine Learning. Centrum sdružuje odborné znalosti získané v různých výzkumných a inovačních projektech na téma umělé inteligence, strojového učení a datové vědy. 

Každý den vytváří Dachser při své činnosti velké množství dat, což představuje základ pro vývoj a využití nových technologií umělé inteligence. Technologie a metody umělé inteligence již v různých projektech a aplikacích firmy prokázaly své opodstatnění a výhody.

„Význam umělé inteligence, strojového učení a datové vědy pro dopravu, logistiku a řízení dodavatelského řetězce bude v příštích letech dále narůstat. Pro Dachser je proto klíčové nadále posilovat své odborné znalosti v této významné oblasti a rozvíjet svoji schopnost implementovat a provozovat aplikace strojového učení,“ vysvětluje Stefan Hohm ze skupiny Dachser. A právě zde leží úkol kompetenčního centra po datovou vědu a strojové učení (CC DS&ML), které bude pro tuto oblast fungovat i jako centrální kontaktní místo.

„Pomůže nám to nacházet a implementovat nová řešení pro široké spektrum využití,“ vysvětluje Florian Zizler z kompetenčního centra.

Jednou konkrétní ukázkovou aplikací pro práci nově vytvořeného kompetenčního centra je produkt umělé inteligence, který byl vyvinut a implementován v rámci výzkumné laboratoře Dachser Enterprise Lab. Jedná se o model pro predikce kapacit, který používá techniky strojového učení k předpovídání objemů příchozích pozemních přeprav na pobočku, a to až 25 týdnů předem.

„Naše data sahají až do roku 2011. Důraz je přitom kladen na historické údaje o zásilkách," říká Florian Zizler. Upozorňuje, že tento datový fond je doplňován o další informace, jako jsou státní svátky nebo školní prázdniny. To umožňuje modelu rozpoznat sezónní vzorce, které jsou v pozemních přepravách tak důležité. Pro ještě lepší předvídání trendů se rovněž využívá širokou škála ekonomických indexů, což poskytuje podporu při sezonním plánování kapacity na pobočkách.

Právě v této oblasti je důležité získat na trhu s dostatečným předstihem odpovídající přepravní kapacity či naplánovat zdroje v překládkovém terminálu. I to však ovlivňují aktuální podmínky. „Samozřejmě pro predikce založené na předchozích hodnotách byla výzva vypořádat se s volatilními výkyvy objemů a koronavirovou pandemií,“ říká Florian Zizler.