Dachser využívá strojové učení pro plánování kapacit na pobočkách. Aplikaci vyvinul ve spolupráci s Fraunhoferovým institutem

Aplikaci strojového učení využívá pro predikce objemů příchozích zásilek ve své logistické síti mezinárodní logistický provider Dachser. Vyvinul ji společně s vědeckými pracovníky německého Fraunhoferova institutu IML a je určena pro pobočky pozemní logistiky.

„V logistice jsou data a jejich analýza již dlouho dobu nedílnou součástí hodnotových a dodavatelských řetězců,“ říká Jan Polter, obchodní ředitel Dachser Czech Republic. „Kvalitní data jsou základem spolehlivých a transparentních logistických procesů, ať už se jedná o plánování nakládek, přepravních tras, kombinování různých dopravních prostředků nebo sledování zásilek – zkrátka řízení celé sítě.“

Aplikace PAnDA One (Predictive Analytics Dachser 1) je první projekt strojového učení, který Dachser v rámci své výzkumné laboratoře Dachser Enterprise Lab vyvinul společně s vědci z Fraunhoferova institutu IML z německém Dortmundu. Model PAnDA One byl speciálně navržen pro predikce objemu příchozích zásilek pro pobočky pozemní logistiky.

Související

Logistika

Pohledem odborníka: Jaké technologie pomáhají udržovat dodavatelské řetězce v době, kdy je vnější okolnosti narušují? Odpovídá Jan Polter

2 minuty čtení

Cílem není nahradit lidi algoritmy Poslední dva roky jsou charakteristické zpřetrhanými dodavatelskými řetězci, a to z mnoha důvodů –...

„Naše data sahají až do roku 2011. Zaměřujeme se na historické údaje o dodávkách a tento datový fond doplňujeme o kalendářní údaje, jako jsou státní svátky nebo školní prázdniny. To umožňuje modelu rozpoznat sezónní vzorce, které jsou v pozemních přepravách tak důležité. A abychom mohli lépe předvídat trendy, integrovali jsme do něj také celou řadu ekonomických indexů,“ vysvětluje Florian Zizler, vedoucí týmu Data Science & Machine Learning společnosti Dachser.

Cílem je poskytnout pracovníkům na pobočkách podporu při rozhodování o sezónním plánování kapacit. Díky tomu je možné včas získat vhodnou kapacitu na trhu či plánovat zdroje v tranzitním terminálu. Prognostický model PanDA One poskytuje prediktivní informace o objemech příchozích zásilek až 25 týdnů dopředu.

Data o přepravách zboží zajišťuje Domino

Pro Dachser přitom není práce s daty žádnou novinkou. Již v polovině 80. let minulého století vyvinula tato logistická společnost TMS (transport management systém) Domino, základní kámen svého zpracování dat o přepravách zboží. Dnes společnost pracuje i s dalšími systémy z vlastního IT vývoje – WMS Mikado pro řízení procesů ve skladech a Othello pro letecké a námořní přepravy. Od začátku června 2021 také společnost Dachser sdružuje odborné znalosti z nejrůznějších výzkumných a inovačních projektů ve svém novém interním kompetenčním centru pro datovou vědu a strojové učení. To se také na vývoji PanDA One podílelo.

„Význam umělé inteligence, strojového učení a datové vědy pro dopravu, logistiku a řízení dodavatelského řetězce v nadcházejících letech nadále poroste. Proto je pro nás tak důležité dále posilovat naše odborné znalosti v této významné oblasti a rozšiřovat naše schopnosti implementovat a provozovat aplikace strojového učení,“ dodává Jan Polter.