Karl Gorman
28
Februar
2023
Künstliche Intelligenz und Transportwesen

Künstliche Intelligenz und Transportwesen – Wie sich die Zukunft des Transports verändern wird

Beim Transportsystem geht es darum, wie Güter und Personen über Land, Meer, Luft und Weltraum von einem Ort zum anderen verlagert werden. Heutzutage gehören zu der Transportbranche traditionelle Transportmittel, wie Autos, Lastwagen, Züge, Motorräder, Hubschrauber, Schiffe, Boote, Flugzeuge usw.

Diese Transportmittel werden von Privatpersonen und Unternehmen genutzt, und manchmal passieren die Verkehrsunfällen oder treten bestimmte Probleme mit Verkehrsmanagement auf. Während einige gut zurechtkommen,auf die Fahrerausbildung, Ampel und Verkehrspolizei achten zu müssen, gibt es trozdem einen effizienteren Weg, die Transporteffizienz zu steigern. Und hier kommt künstliche Intelligenz (KI) im Transportwesen ins Spiel.

Künstliche Intelligenz simuliert menschliche Denkweise, um bestimmte Aufgaben auszuführen, die normalerweise ein Mensch macht. Es gibt bereits große Fortschritte bei der Verwendung von KI im Transportwesen, aber in der Zukunft kommen noch mehr. In diesem Artikel schauen wir uns an, wie künstliche Intelligenz die Zukunft der Transportbranche verändern kann.

Wie kann KI mit anderen Technologien im Transportwesen zusammenarbeiten?

Wenn Sie künstliche Intelligenz in einem überfüllten Raum erwähnen, stellen sich manche Leute einen Roboter vor, der die Jobs aller übernimmt. Das ist zwar nicht ganz weit hergeholt, aber die KI ist weitaus umfassender, als sie einfach an Roboter weiterzuleiten.

Künstliche Intelligenz hat mehrere Technologiezweige, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik, Expertensysteme und Fuzzy-Logik. Von allen sechs ist maschinelles Lernen beim KI-Gebrauch in der Transportbranche am wichtigsten.

Lassen Sie uns genauer anschauen, wie andere Technologien wie Big Data und das Internet der Dinge (IoT) im Einklang mit KI im Transportwesen funktioniern können.

Maschinelles Lernen, KI und Transport

Maschinelles Lernen ist ein Mittel zur Analyse von Daten, bei dem der Computer bestimmte statistische Modelle verwendet, um Algorithmen darzustellen, wie Datensätze sich bilden. Unter Verwendung der realisierten Informationen und Algorithmen kann das Programm prognosieren, wie sich Datenvariablen unter den gleichen Umständen verhalten werden.

Maschinelles Lernen ermöglicht den Organisationen, Unternehmen und Regierungen effektive Lösungen im Transportbereich. In Verbindung mit maschinellem Lernen kann die künstliche Intelligenz Lösungen für eine Reihe von Herausforderungen bieten, darunter das Verständnis, wie sich die Reisenden verhalten, um Preise pro Fahrt festzulegen.

Big Data Analytics und KI im Transportwesen

Big-Data-Analyse ist die Verwendung fortschrittlicher Datenanalysemethoden zur Analyse großer Datenmengen über verschiedene Datenquellen und -typen. Von Einkaufsmustern bis hin zu globalen Daten über Reisen und Transport können KI und Big-Data-Analysen großen Unternehmen und Konzernen dabei helfen, richtige Entscheidungen schnell zu treffen.

IoT und KI im Transportwesen

Das Internet der Dinge (IoT) ist ein System miteinander vernetzter Geräte, die miteinander interagieren und Informationen austauschen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Es kann in Verfolgungsgeräten für Transportfahrzeuge und Logistik von Waren und Dienstleistungen verwendet werden.

Künstliche Intelligenz und Transportwesen

Beispiele für KI-Anwendung im Transportwesen

Mithilfe der neuesten KI-Technologien wird die Logistikbranche automatisiert und nutzerorientiert. Unten finden Sie einige der trendigen Beispiele wie man die künstliche Intelligenz im Transportwesen verwendet.

  1. Waymo – Ein kommerzieller Taxiservice, der autonome Autos zur Verfügung hat. Waymo ist tatsächlich der erste, der vollständig autonome Fahrten anbietet. Der Uber, aber ohne Autofahrer.
  2. Integrierte Straßen – Erhalten Sie die Informationen über Fahrzeuge, Verkehrsstaus, Unfälle, Straßenzustand und -qualität usw. Das Gute daran ist, dass solche vernetzte Straßen länger halten als Straßen, die mit normalen Asphalt und Beton gebaut wurden.
  3. Transmetrics – Eine Plattform für künstliche Intelligenz, die prädiktive Analysen und maschinelles Lernen nutzt, um die Transport- und Logistikplanung zu unterstützen. Dies führt zur erheblichen Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur reduzierten Umweltbelastung.
  4. Hitachi – Multinationales Unternehmen, das künstliche Intelligenz in das Transportwesen integriert. Das Unternehmen sammelt und analysiert die Daten, die eine verbesserte Wartung und Überwachung von Wagen anbietet und deren guten Zustand aufrechterhält.

Wie wird KI das Transportwesen in der Zukunft verändern? – KI-Anwendung im Transportwesen

Künstliche Intelligenz kann in der Zukunft möglicherweise den Bedarf an menschlichen Arbeitskräften senken. Wir sehen dies bereits bei Services wie Waymo, die menschliche Fahrer durch autonome, selbstfahrende Fahrzeuge ersetzen, die Passagiere mithilfe von KI transportieren können.

Wie kann künstliche Intelligenz die Zukunft der Transportbranche noch beeinflussen? Was ist noch zu beachten? Sehen Sie sich diese Anwendungsfälle an:

Autonome, selbstfahrende Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge sind selbstfahrende Autos, die kein Fachwissen eines Person benötigen. Diese Fahrzeuge kombinieren die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz mit Technik, Kameras und Sensoren, um von einem Punkt zum anderen zu navigieren. Momentann gibt es eine Reihe von Auto- und Fahrzeugherstellern, die selbstfahrende Autos für den kommerziellen Markt entwickeln und testen, darunter BMW, Tesla und Waymo.

Natürlich gab es Zweifel hinsichtlich der generellen Sicherheit solcher Fahrzeuge und ihrer Fähigkeit, die Sicherheit der Fahrgäste zu gewährleisten. Ständige Tests und Forschungen werden jedoch dazu führen, dass autonome Fahrzeuge sicherer werden als solche, die von menschlichen Fahrern gefahren werden. Insgesamt sollte es zu der geringeren Anzahl der  Verkehrsunfälle und der globalen  Zunahme der Produktion und Einführung von selbstfahrenden Fahrzeugen führen.

Verkehrsmanagement

Große, dicht besiedelte Städte haben eines gemeinsam – Verkehrsstaus. Mithilfe von Kameras und Sensoren kann die künstliche Intelligenz Daten zu Verkehrssituationen sammeln, diese mit Big-Data analysieren, den Pendlern neue Möglichkeiten geben und die schnellsten Routen vorschlagen.

Gewissermaßen wird es momentan dank den Google Maps Verkehrs- und Routenvorhersagen möglich. Die Methode von Google Maps ist jedoch nicht perfekt, da man die GPS-Ortung des Telefons benötigt, um Verkehrsstaus zu prognostizieren. Dies kann in Situationen, in denen die tatsächliche Anzahl der Fahrzeuge auf der Straße größer ist als die Anzahl der Smartphones, ineffizient und ungenau sein.

Vorhersage von Flugverspätungen

Flugverspätungen sind sowohl für die Fluggesellschaften als auch für die Passagiere kostspielig. Mit KI können Fluggesellschaften mögliche Gründe von Flugverspätungen überwachen, wie z. B. Wetterbedingungen, Flugstaus, Durchstarts und mechanische Gründe, um den Zeitverlust und den Ressourcenverbrauch aufgrund von Flugverspätungen zu verhindern. Abgesehen von den offensichtlichen Ursachen für Flugverspätungen kann künstliche Intelligenz auch eingesetzt werden, um unvorhergesehene Umstände zu prognostizieren, die sich auf Flugpläne auswirken können.

Flottenbetrieb und -management

Die globale Pandemie hat den Bedarf an effizienteren Logistik-Services gesteigert. Viele Organisationen, die mit großen Flotten arbeiten, brauchen ein System für effizientes und optimales Betriebsmanagement. Von der Verfolgung und Kommunikation zwischen Fahrern und Flottenmanagern kann KI die Echtzeit-Updates liefern, die Datenverwaltung vereinfachen und Einblicke in problematische Bereiche geben.

Digitale Kennzeichen für Autos

Mautstellen und Gebühren verursachen oft Verkehrsstaus in den bevölkerungsreichen Gebieten. Pendler verbringen viel Zeit an den Toren, um Bargeld zu bezahlen oder eine Karte zu ziehen. Auf diese Weise wird die Verzögerung verursacht. Mit KI-gesteuerten digitalen Kennzeichen können Transportunternehmen zusätzliche Services an die Kennzeichen binden, einschließlich der Bezahlung von Mautgebühren.

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Das reduziert nicht nur die Wartezeiten an den Mautstellen, sondern es hilft auch, die Anzahl der Autodiebstähle und anderer fahrzeugbezogenen Verbrechen zu senken, da Sensoren und Verkehrskameras in diesem Fall die Kennzeichen verfolgen können, wo immer sie auftauchen. Insgesamt ist es sehr bequem, erhöht den Sicherheitsgrad und wird eindeutig die Transportbranche in der Zukunft beeinflussen.

AI-Polizeifahrzeuge

Dies ist auch eine Form von autonomen Fahrzeugen, da die AI-Polizeiautos keine Fahrer haben. Sie können Strafzettel für Geschwindigkeitsverstöße und falsches Parken ausschreiben, Kennzeichen lesen, Wärmebildtechnik verwenden, auf CCTV-Aufnahmen zugreifen und vieles mehr. In Dubai werden bereits intelligente Polizeiautos implementiert.

Vorteile der künstlichen Intelligenz im Transportwesen

Wenn künstliche Intelligenz mit Big Data Analytics, dem Internet der Dinge und Machine Learning kombiniert wird, können großartige Lösungen erstellt werden. Hier sind einige Vorteile der Verwendung von KI im Transportwesen:

  1. Fahrzeugverfolgung
  2. Effiziente Nutzung von Lagerraum
  3. Geringere Betriebskosten
  4. Optimierung der Routenplanung in der Logistik
  5. Weniger Verkehrsunfällen
  6. Erhöhung der Nachhaltigkeit
  7. Geringere Pendelzeit

Fahrzeugverfolgung

KI in Kombination mit IoT-Sensoren ermöglicht es Logistik- und Transportunternehmen, ihre Fahrzeuge und Vermögenswerte auf jeder Reise zu verfolgen. Alles, was zu tun ist, ist die Fahrzeuge mit diesen Sensoren auszustatten und danach ist es möglich, die Fahrzeuge aus dem Büro oder der Station aus zu überwachen.

Mit KI im Transportwesen können Flottenmanager bei Logistikunternehmen im Kontakt mit den Fahrern vor Ort bleiben. Sie können die Fahrer darüber informieren, ob sie bestimmte Routen vermeiden, eine Lieferung stornieren oder zum Stützpunkt zurückkehren sollen. Sie können auch die Geschwindigkeit, den Standort und die Richtung des Fahrzeugs verfolgen.

Und wenn die Fahrzeuge leicht verderbliche oder wertvolle Güter transportieren, die besondere Lageranforderungen haben, können die IoT-Sensoren Informationen über den aktuellen Zustand der Lagerbehälter und der Vermögenswerte übermitteln. Auf diese Weise kann man Verschwendung, Kontamination und Kompromittierung von Gütern während der Transportierung minimieren.

Effiziente Nutzung der Lagerkapazität

Unternehmen, die regelmäßig große Mengen von Gütern und Vermögenswerten transportieren, sollten sich entscheiden, wie sie diese Waren richtig lagern und positionieren können, um den Lagerraum in den Wagen zu optimieren. KI bietet die Ideen der besten Kombinationen und Positionen der Produkte an, um den verfügbaren Platz am besten zu optimieren.

Wenn sie normalerweise fünf Lastwagen für die Lieferung einiger Artikel verwenden würden, wird es möglich mit KI, es auf drei Lastwagen zu reduzieren, weil der verfügbare Platz optimiert wird. Dies bedeutet weniger Wartungskosten, geringere Betriebskosten, mehr Lastwagen für andere Lieferungen und weniger Zeit unterwegs.

Reduzierung der Betriebskosten

Wenn Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, um ihre Abläufe zu optimieren, können sie überflüssige Aktivitäten und Ausgaben reduzieren sowie Stellen finden, wo sie die Effizienz verbessern können. So wird mehr Zeit gespart und Produktivität gesteigert. Man hat eventuell kleinere Betriebskosten wie Fahrzeugwartung, Löhne der Fahrer, Produktionskosten usw..

Routenoptimierung für die Logistik

Wenn ein Unternehmen eine große Anzahl von Paketen von Punkt A nach B transportieren soll, wird es kompliziert, eine passende Route für die Operation zu finden. KI hilft, große Datenmengen zu analysieren und zu bestimmen, welche die beste Route und Liefermethode wäre,, um Versand- und Transportzeit zu reduzieren und die Lieferung zu beschleunigen.

Reduzierung von Verkehrsunfällen

Die meisten Unfälle passieren in der Nacht. Da selbstfahrende Fahrzeuge, die von künstlicher Intelligenz (AI) betrieben werden, eine höhere Chance haben, Passagiere und Güter sicher zu transportieren, ist es sehr wahrscheinlich, dass in den kommenden Jahren mehr selbstfahrende Autos oder Fahrzeuge mit Autopilot-Funktionen auf den Markt kommen werden. Lkw-Fahrer können sich nachts eine Auszeit nehmen und ausruhen, während die KI die Steuerung übernimmt.

Außerdem ist menschliches Versagen an den meisten Verkehrsunfällen schuld.  Durch die Implementierung von KI im Transportwesen wird die Anzahl der Verkehrsunfälle erheblich reduziert. Wenn dies lang genug und auf die richtige Weise durchgeführt wird, wird auch mehr Leben und Eigentum draußen in Sicherheit.

Erhöhung der Nachhaltigkeit

Künstliche Intelligenz kann der Transportbranche positiv bewirken, die Umweltverschmutzung durch Fahrzeuge auf Land, See und Luft reduzieren, indem sie bessere Möglichkeiten zur Steuerung der Maschinen für die Gütertrasportierung schafft. Dies setzt die Reduzierung der Kohlenstoffemissionen, weniger Verschmutzung und eine sicherere Umgebung für die Menschheit voraus.

Reduzierung der Pendelzeit

Durch die Verwendung von KI-Technologie können sich Pendler über Unfälle, Straßensperrungen und Staus in Ihrer Route informieren. Sie können auch die Pendelzeit reduzieren, indem sie den von der KI vorgeschlagenen Routen für ihre Reise folgen.

Nachteile der KI im Transportwesen

Nun schauen wir uns die Nachteile der Implementierung künstlicher Technologie in Verkehrssystemen auf lokaler und internationaler Ebene. Hier sind einige davon:

  1. Cybersicherheit ist nicht zu 100% gewährleistet
  2. KI-Verkehrsmanagement ist kostspielig
  3. KI ist nicht völllig unabhängig
  4. Blue-collar Arbeiter können Ihre Stellen verlieren
  5. Erhöhter Energieverbrauch

Cybersicherheit ist nicht zu 100% gewährleistet

KI funktioniert größtenteils über die Cloud und Informationen werden über das Internet übertragen. Während dies für einige Gerätefunktionen wie Sensorkameras und KI-Fahrzeuge wichtig ist, bietet es auch eine Möglichkeit für Hacker, die Kommunikation abzufangen und das System zu hacken. Wenn ein Hacker die Kontrolle über ein selbstfahrendes Auto übernimmt, könnte das das Scheitern des selbstfahrenden Autos bedeuten.

KI-Verkehrsmanagement ist kostspielig

KI-basierte Systeme für Verkehrsmanagement, die bei den selbstfahrenden Fahrzeugen integriert werden können, kosten nicht wenig. Kleinere Gemeinden und Städte mit begrenzten Ressourcen können vielleicht nicht so schnell KI implementieren, wie andere Gemeinden, die es sich leicht leisten können. Abgesehen davon haben einige Länder oder Städte noch keine passende Infrastruktur für selbstfahrende Autos. Wenn sie sich entscheiden, auf KI umzusteigen, sollte man geeignete Infrastruktur einrichten

KI ist nicht völlig unabhängig

Obwohl KI die menschliche Intelligenz imitiert und den Fehlerbereich reduzieren kann, ist sie nicht in allen Bereichen perfekt passend. Um sicherzustellen, dass das System effizient und plangemäß funktioniert, benötigt es menschliche Kontrolle, Unterstützung und Überwachung, insbesondere in am Anfang. Im Falle eines Systemfehlers oder einer Fehlfunktion müsste ein menschlicher Supervisor den Betrieb weiterhin überwachen.

Blue-collar Arbeiter können Ihre Stellen verlieren

Die Hauptaufgabe künstlicher Intelligenz besteht darin, den menschlichen Intellekt zu erlernen und nachzuahmen, ohne menschliche Fehler zuzulassen. Leider bedeutet dies, dass Unternehmen, die selbstfahrende Autos verwenden, keine LKW-Fahrer mehr benötigen würden. Obwohl diese Erfindung Jobs anderer Art schaffen könnte, wo hauptsächlich die Denker tätig sind, könnten die Fahrer ihren Job verlieren und zu weit unten in der Qualifikationskette stehen, um einen Job an der Spitze zu bekommen.

Erhöhter Energieverbrauch

Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz des Systems zu steigern, in das es integriert wird und für das es verwendet wird. Dies kann Organisationen helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen. Dafür kann der Energieverbrauch erheblich wachsen.

Mit zunehmender Popularität der KI werden die Systeme mehr Verarbeitungsleistung benötigen und mehr Energie verbrauchen, um die Geräte zu betreiben. Daher sollte man Energie und Leistung effizienter nutzen, um das gesamte Potenzial der KI einzubeziehen.

Fazit

Die globale Transportindustrie steht vor einer Reihe von Problemen, die innovatives Problemlösungsdenken erfordern. Von Verkehrsstaus über Flugverspätungen, der hohen Diebstahlquote und Betriebskosten, unperfekter Flottenverwaltung und vielem mehr kann künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um diese Probleme im Transportwesen zu lösen.

Dank der Implementierung und Integration künstlicher Intelligenz können Unternehmen, Organisationen und Einzelpersonen mehr Ergebnisse erzielen und effizienter werden.

Es ist offensichtlich, dass künstliche Intelligenz ihren Platz im globalen, internationalen und lokalen Transport gefunden hat und die Zukunft des Transports verändern wird. Die Frage, die Sie beantworten sollten, ist, wie Sie sich am besten an diesen Veränderungen anpassen können. Werden Sie ein Anbieter, ein Partner oder ein Verbraucher sein?

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