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借助人工智能，CEP 运营商可以避免运输空气

基于人工智能的路线优化可以显著限制未使用的卡车容量，同时还可以促进 CEP 运营商的 ESG 工作。总体而言，该技术提供了一个机会，可以减少每次交付包裹的费用和环境影响。

说明：本文最初以英文撰写，并借助人工智能进行了翻译。

文章摘要

在 CEP 行业中，尽可能快地交付包裹是关键。这已不是什么新闻。

但是，不断追求快速交付也有不利的一面。客户的高期望和旅行路线的低效率导致了在环境和财务上都不合理的最后一英里物流。

对包裹数量的智能优先级排序必须包括延迟发货，但通常会忽略与随后几天的包裹接收者捆绑在一起的选项。

其结果是运输空气。

“运输空气”是行业中不幸的副产品之一，在这个行业中，速度通常优先于大多数其他议程。

卡车容量的利用率不足可能更成问题，因为欧洲一些最大城市的政治家和公民正试图限制在街道上行驶的卡车数量。

运输空气不仅在环境上不合理。它损害了 CEP 公司的财务可持续性，因为它增加了每次交付物品的成本。

CEP 公司完全了解这个问题，但解决这个问题一直很棘手。例如，从理论上讲，可以限制空气运输的散装货物，其装卸所花费的时间要比笼装货物多得多，这使其在竞争激烈的行业中成为不可能的解决方案。

但是现在出现了一种新的解决方案：人工智能驱动的路线优化技术，可以检测并建议最有效的路线规划。

人工智能驱动的系统可以分析大量数据点，并为路线规划人员提供有关如何更快，更少“运输空气”地交付包裹的实时输入。正如汉莎航空进行的一项关于包裹行业人工智能的研究中指出的那样，智能人工智能算法可以根据过去的活动进行学习，并提供给运营商以支持调度。

事实上，通过利用基于人工智能的机器学习和数据，当今 CEP 行业中的一些运营商已经能够确定在卡车容量充足时延迟某些包裹交付的情况是有利的。

人工智能驱动的路线优化工具可以非常有效地确定哪些物品应该快速交付，哪些应该等待。

因此，公司可以最大限度地利用他们的卡车和道路上的公里数，同时将每次包裹交付的成本和空中运输量保持在最小尺寸。

北欧邮政和物流提供商 PostNord 是实施基于人工智能技术的新型装载系统的 CEP 公司之一。

该系统预计将帮助 PostNord 减少行驶里程的百分之五。它建立在公司现有的安全摄像头和基于“机器学习”的创新人工智能算法之上。

以 3D 模型的视觉形式，摄像头可以实时显示每辆卡车可以装载多少货物，以及必须如何装载才能最大限度地利用容量。

以前，卡车的利用率是通过手动测量来确定的，但是负责规划路线的团队不确定他们是否可以依赖这些数据。因此，决定开发一种自动化解决方案，该解决方案可以提供更准确的容量估算。

根据 PostNord 的说法，人工智能项目的主要目标是显著提高入住率，并通过减少行驶距离来节省成本。入住率的关键绩效指标将纳入规划、实施和跟进。

该公司有迹象表明，随着系统的全面开发和实施，行驶里程最终可以减少 5-10%。但有趣的是，仅减少百分之一的公里数就可以在短短三个月内支付该系统的引入费用。

Postnord 每天在 200 个终端装载超过 600 个集装箱。但是，各种规模的 CEP 公司都可以从使用基于人工智能的系统进行路线规划中受益。

减少行驶里程对环境有益，但对利润也有好处。

研究发现，仅驾驶员工资和燃料成本就占每英里总运营成本的 59.8%。这意味着即使整体路线规划中的微小改进也会产生重大影响。

展望未来，毫无疑问，将实施某种形式的人工智能技术来支持整个行业的路线规划。