L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle révolutionnent votre planification de transports

Le cerveau humain est composé d’environ 100 milliards de neurones interconnectés. La transmission des informations entre les neurones s’effectue par des impulsions électriques. Cela permet aux humains d’apprendre, de tirer des conclusions et de penser de manière abstraite. En ce qui concerne « l’intelligence artificielle », des neurones artificiels entraînés par des algorithmes sont utilisés. Cependant, le but n’est pas de reproduire l’intelligence humaine, mais plutôt de permettre aux systèmes d’apprendre la reconnaissance de formes à l’aide d’un grand volume de données par le biais de l’apprentissage automatique.

Avec l’apprentissage automatique, un système peut, par exemple, apprendre automatiquement un ensemble de règles sur la base de données d’apprentissage. Grâce à l’apprentissage automatique, les entreprises ne doivent plus créer manuellement les modèles. Il n’est donc plus nécessaire de définir des règles, des contrôles et des interprétations. La qualité des données d’apprentissage est un facteur clé pour le succès.

Lors du développement d’un modèle d’apprentissage automatique, il y a deux tâches qui sont particulièrement difficiles. D’une part, « la sélection de caractéristique », c’est-à-dire la sélection d’un sous-ensemble de caractéristiques pertinentes d’un enregistrement de données parmi les nombreuses caractéristiques des ordres de transport déjà traités. Par exemple, cela concerne la sélection de la destination, du poids ou du type de transport. La deuxième tâche exigeante est « le sur-ajustement/sous-ajustement ». D’un point de vue mathématique, le modèle doit être suffisamment complexe pour apprendre le comportement humain. Toutefois, le modèle ne doit pas apprendre ce comportement par cœur. Les ingénieurs d’apprentissage automatique appellent la solution souhaitée « modèle de généralisation ».

Le logiciel pour la logistique CarLo de Soloplan GmbH utilise l’intelligence artificielle depuis plus d’un an. L’apprentissage automatique est basé sur les données de la planification de transports, telles que le type de transport, la date, le point de départ, le point d’arrivé, les postes de chargement ou le poids de chargement. Ces informations sont saisies et traitées par un algorithme.

L’une des dernières extensions des fonctions d’intelligence artificielle du système de gestion de transports CarLo est une prévision des retards ou de la fiabilité des conducteurs et des sous-traitants.

Une autre nouvelle fonction du module d’intelligence artificielle de CarLo est la provision des propositions de tournées. Sur la base de l’expérience et du comportement de planning, le système apprend à planifier efficacement des tournées. Lors de la création des tournées, l’intelligence artificielle prend en compte la configuration Quick Steps déjà existante dans CarLo. Cette combinaison unique des fonctions probabilistes et déterministes permet à nos clients de définir des restrictions telles que le poids max. ou les mètres de chargement. L’intelligence artificielle de CarLo ne présentera que les propositions qui répondent aux restrictions définies.

L’équipe Soloplan responsable de l’intelligence artificielle travaille actuellement sur plusieurs autres idées. Un sujet qui intéresse le secteur est la probabilité de commandes. Quelle est la probabilité qu’un transport proposé soit effectivement commandé ? Ce sujet et d’autres sujets intéressants sont actuellement évalués et ces fonctions seront probablement accessibles à tous les clients Soloplan dans le futur.

Les avantages de la planification de transports à l’aide de l’apprentissage automatique sont évidents : L’utilisation permet à l’exploitant de gagner beaucoup de temps et aide également à éviter les erreurs et à augmenter l’efficacité. Un autre avantage est que le changement du personnel n’entraîne plus de perte de savoir-faire. Comme le système de gestion de transports apprend le comportement sur la base des données d’apprentissage, un nouvel exploitant, par exemple, peut planifier les tournées de la même manière qu’un salarié de longue date. Seul le client est en possession des données. Elles ne doivent pas être transmises. De plus, le pipeline s’adapte aux exigences changeantes de l’entreprise comme le modèle est constamment entraîné avec de nouveaux ordres de transport.

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