Dachser založil Kompetenční centrum pro datovou vědu a strojové učení
Od začátku června sdružuje Dachser odborné znalosti získané v různých výzkumných a inovačních projektech na téma umělé inteligence, strojového učení a datové vědy ve svém novém interním kompetenčním centru „Competence Center Data Science & Machine Learning“.
Technologie a metody umělé inteligence již v různých projektech a aplikacích společnosti Dachser 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,“ říká Stefan Hohm, chief development officer skupiny Dachser. Tohoto úkolu se ve společnosti Dachser zhostí Kompetenční centrum po datovou vědu a strojové učení (CC DS&ML), které bude pro tuto oblast fungovat i jako centrální kontaktní místo.
Každý den produkuje Dachser velké množství dat, což představuje základ pro vývoj a využití nových technologií umělé inteligence. „V budoucnu budeme tato data využívat ještě lépe. Pomůže nám to nacházet a implementovat nová řešení pro široké spektrum využití,“ uvádí Florian Zizler, team leader competence center data science & machine learning společnosti Dachser.
Předvídání výkyvů kapacit pomocí umělé inteligence
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 – 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, a upřesňuje, „tento datový fond ještě doplňujeme o informace z kalendáře, jako jsou státní svátky nebo školní prázdniny. To umožňuje modelu rozpoznat sezónní vzorce, které jsou v pozemních přepravách tak důležité. Abychom lépe předvídali trendy, integrovali jsme také širokou škálu ekonomických indexů.“ Díky tomu může Dachser poskytnout zaměstnancům na svých pobočkách cennou podporu při rozhodování o sezónním plánování kapacity.
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,” komentuje Florian Zizler, a optimisticky uzavírá: „Brzy však dostaneme naše predikce zpět na jejich obvyklou vysokou kvalitu.”