Italiens chatgpt-heres-what-other-countries-are-doing.html“>verboten Es. Verbrauchergruppen fordern eine Untersuchung. Und Elon Musk hat zusammen mit einer Reihe anderer Technologieführer eine solche gefordert sechsmonatiges Moratorium unter Berufung auf potenzielle Risiken für die Gesellschaft.

Der große Auftritt von ChatGPT auf der Weltbühne war einfach atemberaubend. Aber es gibt auch Kritiker.

Unabhängig von Ihrer Sichtweise haben ChatGPT und ähnliche Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) geekige Algorithmen in zugängliche, menschenfreundliche Technologie verwandelt. Und es hat mehr als alles andere dazu beigetragen, KI in das globale Bewusstsein zu katapultieren.

Dies liegt zum Teil an der Fähigkeit von ChatGPT, natürliche Sprache auf einem „nahezu menschlichen“ Niveau zu verstehen und zu erzeugen. Aber so beeindruckend das auch ist, KI ist mehr als nur ein Chatbot.

KI umfasst Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern – wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung. Es ermöglicht Maschinen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern.

Die Rolle, die KI in der Logistikbranche spielen kann

Welche Rolle kann KI also in der Zukunft der Logistik und der Flotten spielen, die für globale Lieferketten so wichtig sind? Offensichtlich gibt es nur eine Quelle, die diese Frage beantworten kann.

Künftig werden KI-gestützte Systeme es Logistikunternehmen ermöglichen, ihre Abläufe zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken“, antwortete ChatGPT auf die Frage. „KI bietet Echtzeit-Einblick in die Lieferkette und ermöglicht es Logistikunternehmen, Sendungen zu verfolgen, Lagerbestände zu überwachen und potenzielle Störungen vorherzusagen.

Durch die Analyse von Daten zum Fahrerverhalten, der Fahrzeugleistung und der Kraftstoffeffizienz wird es auch die Art und Weise verändern, wie Flotten funktionieren. KI-gestützte prädiktive Wartungssysteme erkennen potenzielle Probleme, bevor sie zu größeren Problemen werden, wodurch Ausfallzeiten minimiert und Wartungskosten gesenkt werden.

Es ist natürlich richtig. Außer eine Sache.

Diese KI-gestützten Lösungen und Geschäftsvorteile sind nichts Besonderes Wille irgendwann in der Zukunft passieren. KI wird heute eingesetzt, um Lieferketten zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und die Verkehrssicherheit zu erhöhen.

KI und vorausschauende Wartung

Beispielsweise können Onboard-Diagnosesysteme (OBD), die Warnleuchten auf dem Armaturenbrett eines Fahrzeugs aufleuchten lassen, direkt mit der Cloud verbunden werden, sodass diese Informationen für Flottenmanager aus der Ferne und in Sekundenschnelle sichtbar sind.

Doch anstatt darauf zu warten, dass ein Fahrzeug von der Straße genommen wird, damit ein Mechaniker die Bedeutung eines potenziellen Fehlers beurteilen kann, werden jetzt KI- und maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um die Daten von Sensoren und Geräten zu analysieren, um etwaige Probleme zu erkennen und vorherzusagen, was passiert Wartung ist erforderlich und wann.

KI-gestützte Software wird auch verwendet, um potenzielle Probleme mit den Bremsen oder Reifen eines Fahrzeugs zu erkennen, bevor sie problematisch werden. Darüber hinaus ermittelt die lebenslange Fahrzeugüberwachung – die den Zustand eines Fahrzeugs im Hinblick auf Alter, Kilometerstand und Abnutzung beurteilt – bereits genau, wann ein Fahrzeug zu einem weniger produktiven Vermögenswert wird und ersetzt werden muss.

Obwohl es Sache der Managementteams ist, die endgültige Entscheidung zu treffen, wird dieser Prozess durch geschäftskritische Erkenntnisse unterstützt, die auf Live-Daten basieren, die von KI und ML analysiert werden.

KI- und Sicherheitsmanagementsysteme

Eine weitere Eigenschaft der KI ist ihre Fähigkeit zur „visuellen Wahrnehmung“, um die Verkehrssicherheit zu verbessern. KI-gestützte Dashcams wurden bereits darauf trainiert, auf bestimmte unsichere Fahrverhaltensweisen zu achten, z. B. auf das Telefonieren von Personen am Steuer, abgelenktes Fahren, Geschwindigkeitsüberschreitungen, Spurabweichungen und Schläfrigkeit.

Und da es in Echtzeit erfolgt, sind diese Systeme in der Lage, den Fahrer zu „anstupsen“ oder ihn zu warnen, sein Verhalten zu korrigieren, bevor es zu schwerwiegenderen Ereignissen führt.

Das ist der Unterschied zwischen einer KI-Dashcam und einer einfachen Kamera. Man zeichnet einfach Ereignisse auf. Der andere nutzt KI und ML, um als intelligentes, ständig aktives Sicherheitsgerät zu fungieren, das Dinge erkennt, die zu einem Unfall führen könnten.

Eine aktuelle Geschichte des Wallstreet Journalberichtete, wie der US-Spediteur Werner Enterprises Inc – gemessen am Umsatz der siebtgrößte Lkw-Spediteur der USA – die KI-fähigen Dashboard-Kameras von Samsara abonniert hat, um Objekterkennung und Live-Analyse in seiner Flotte von 8.500 Lkw durchzuführen.

Die Umstellung auf KI sei Teil von Werners Plan, Cloud Computing zu nutzen, um in den nächsten Jahren ein 5-Milliarden-Dollar-Unternehmen zu werden, sagte Chief Information Officer Daragh Mahon WSJ.

KI ist Teil einer Flotte neuer sicherheitsorientierter Technologien

Und Werner ist nicht allein. Da die meisten Verkehrsunfälle durch menschliches Versagen verursacht werden, greifen Fuhrparks zunehmend auf fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zurück, die IoT-Konnektivität, Cloud Computing und KI nutzen, um Daten zu generieren, zu verarbeiten und zu analysieren und so die Straßen sicherer zu machen.

Die Frage ist also nicht, was KI tun kann, um Flotten und die Logistikbranche in Zukunft zu unterstützen – sondern KI und ML sind bereits eingebettet in Technologie und Unternehmenssoftware. Die Herausforderung besteht darin, die Unternehmen, die die digitale Transformation noch nicht vollzogen haben, von den Vorteilen moderner Technologie zu überzeugen.

Für diejenigen, die diese ersten Schritte noch nicht unternommen haben, könnte es so einfach sein, eine Routenoptimierungssoftware auf eine zu aktualisieren, die KI nutzt. Anstatt nur die Route von A nach B abzubilden, analysieren KI-Algorithmen Daten zu Verkehrsmustern, Wetter und anderen Faktoren, um die effizientesten Routen für Fahrer zu ermitteln, selbst wenn sie unterwegs sind.

Investitionen in eine solche Technologie könnten nicht nur die Flotteneffizienz verbessern, sondern auch dazu beitragen, einige Missverständnisse über KI und ML zu entmystifizieren.