AI inzetten voor rittenoptimalisatie: voordelen, grenzen en risico’s

Gaat PTV Logistics AI of reinforcement learning gebruiken?

Ons fundamentele doel is om voortdurend te innoveren en een voorsprong op de concurrentie te behouden. Om dit doel te bereiken, zetten we ons in om alle beschikbare methoden en geavanceerde technieken te gebruiken, waaronder AI of reinforcement learning. Het moet altijd superieur zijn aan andere technieken die we gebruiken. Na de fusie van PTV en Conundra zijn we klaar om onze innovatie-inspanningen te vergroten en de concurrentie verder voor te blijven.

Wat zijn de voordelen van AI in VRP-context?

AI kan uitgebreid worden gebruikt op het gebied van kennis. De uitvoeringsgegevens worden gebruikt om inzicht te krijgen en de kwaliteit te verbeteren van ons rittenoptimalisatieplan, door de stamgegevens te verrijken die zijn gebruikt om het plan te maken. AI en Machine Learning worden bijvoorbeeld gebruikt om levertijden van klanten te analyseren die tijdsafhankelijk kunnen zijn en zelfs gerelateerd kunnen zijn aan chauffeurs, resources of locaties.

Geocodering: AI is een krachtig hulpmiddel voor het verbeteren van de nauwkeurigheid en efficiëntie van geocodering, waardoor nauwkeurigere en effectievere kaarten en locatiegebaseerde diensten mogelijk worden. Voorbeelden zijn:

• Adres Parsing: AI kan worden gebruikt om de individuele componenten van een adres te ontleden, zoals de straatnaam, stad, staat en postcode. Dit parsen kan de nauwkeurigheid van het geocoderingsproces verbeteren door ervoor te zorgen dat elke component correct wordt geïdentificeerd en gekoppeld aan de bijbehorende geografische locatie.
• Natural Language Processing: AI kan ook worden gebruikt om invoer in natuurlijke taal te interpreteren, zoals handgeschreven of gesproken adressen. Natural Language Processing (NLP) kan helpen bij het identificeren en corrigeren van fouten of dubbelzinnigheden in het adres, zoals spelfouten, ontbrekende of onjuiste onderdelen of onduidelijke afkortingen.

Serviceniveaus: Het beoordelen van serviceniveaus op basis van de nabijheid van de klant tot het depot is belangrijk. Leveringskosten zijn uiteraard gerelateerd aan de afstand, maar de dichtheid in het leveringsgebied speelt ook een cruciale rol. Een nauwkeurige voorspelling van het hele bezorgnetwerk van een bepaalde dag is nodig om on-the-fly schattingen of voorspellingen te maken van specifieke bezorgkosten voor een klant en tijdslot. AI-technieken hebben zich bewezen in het voorspellen en zijn in deze context zeer relevant.

Robuustheid van de planning: Wegvervoer is gevoelig voor real-time veranderingen, zoals verkeersopstoppingen of plotselinge veranderingen in de vraag. Machine Learning-algoritmen kunnen leren van gegevens uit het verleden en toekomstige trends voorspellen, wat kan helpen om de routes en schema’s dienovereenkomstig aan te passen en zo een robuustere planning te maken.

Toewijzing van middelen: AI kan worden gebruikt om middelen zoals voertuigen en chauffeurs efficiënt toe te wijzen. Machine learning-algoritmen kunnen historische gegevens analyseren en de vraag voorspellen, wat kan helpen bij het bepalen van het aantal resources dat nodig is voor een bepaalde periode.

Klant-/chauffeurtevredenheid: AI kan worden gebruikt om de tevredenheid van klanten/chauffeurs te verbeteren door de leveringsschema’s te optimaliseren en de levertijd te verkorten. Dit kan worden bereikt door het gedrag en de voorkeuren van de klant/chauffeur te analyseren en op te nemen in het VRP-algoritme.

Wat zijn de grenzen en risico’s van AI in de VRP-context?

Nu bedrijven kunstmatige intelligentie gaan gebruiken om routeringsproblemen met voertuigen (VRP) te optimaliseren, is het belangrijk om zorgvuldig na te denken over de beperkingen en risico’s die gepaard gaan met de implementatie van AI. We onderzoeken deze factoren en bieden inzichten om bedrijven te helpen bij het omgaan met de mogelijke nadelen van het gebruik van AI in VRP.

Limieten:

• Benodigde gegevensomvang: om waardevolle inzichten te verwerven, zijn enorme hoeveelheden historische gegevens nodig.
• Computationele resources: AI vereist aanzienlijke rekenkracht om zijn berekeningen uit te voeren, wat een knelpunt kan worden voor grote VRP instanties.
• Kwaliteit van gegevens: De kwaliteit van de gegevens die worden ingevoerd in AI-modellen is cruciaal voor hun effectiviteit. Als de gegevens onvolledig, onjuist of inconsistent zijn, kan dit leiden tot onnauwkeurige oplossingen.
• Complexiteit van het probleem: VRP kan een zeer complex optimalisatieprobleem zijn, vooral wanneer rekening wordt gehouden met echte beperkingen zoals verkeer, weer en voertuigcapaciteit. De complexiteit van het probleem kan de effectiviteit van AI-modellen bij het oplossen ervan beperken. We zien dat AI-benaderingen bevredigende resultaten opleveren voor eenvoudigere gevallen, wat veelbelovend is voor toekomstige ontwikkelingen.
• Afwegingen tussen oplossingskwaliteit en rekentijd: AI-algoritmen moeten een evenwicht vinden tussen oplossingskwaliteit en rekentijd, vooral in realtime toepassingen. Soms kan het AI-algoritme de optimale oplossing niet binnen een redelijk tijdsbestek vinden.

Lees ook: Hoe de EV Truck Route Planner uw logistieke bedrijf kan helpen

Risico’s:

• Te veel vertrouwen op AI: Te veel vertrouwen op AI voor het oplossen van complexe optimalisatieproblemen zoals VRP kan leiden tot gemakzucht en verminderde innovatie in traditionele probleemoplossingsmethoden.
• Black Box Problemen: AI-modellen kunnen moeilijk te interpreteren zijn, waardoor het een uitdaging is om te begrijpen waarom bepaalde routes worden aanbevolen. Dit gebrek aan transparantie kan het moeilijk maken om fouten of vooroordelen in het algoritme te identificeren en te corrigeren.
• Te veel vertrouwen op historische gegevens: AI-modellen worden meestal getraind op historische gegevens, wat problematisch kan zijn als de omstandigheden veranderen.

Ten eerste is ons VRP-algoritme specifiek ontworpen om de best mogelijke oplossing te genereren op basis van een dataset die verondersteld wordt volledig en nauwkeurig te zijn. Daarom zal het aanpassen of manipuleren van de oplossing niet noodzakelijk leiden tot verbetering omdat het algoritme er al vanuit gaat dat de gegevens betrouwbaar zijn.

Ten tweede benadrukt het ” black box “-argument het belang van transparantie in het besluitvormingsproces. Door te begrijpen waarom bepaalde routes worden gekozen, gebaseerd op een onderliggend kostenmodel, kunnen planners weloverwogen beslissingen nemen. Het wijzigen van de oplossing kan resulteren in een duurder plan, wat waardevolle inzichten verschaft in de besluitvormingsgedachte van het algoritme.

Wat onderscheidt onze aanpak en hoe overtreft deze die van anderen?

We verbeteren ons VRP-oplossingsalgoritme voortdurend door academisch onderzoek en onze eigen studies. We streven naar geavanceerde resultaten die de industrienormen overtreffen, wat we bereiken door onze aanpassingen te onderwerpen aan strenge benchmarks en ze te vergelijken met onze concurrenten. We zijn er trots op te kunnen zeggen dat ons algoritme op dit moment uitzonderlijke resultaten oplevert, en we zullen blijven innoveren en de juiste mix van algoritmen blijven gebruiken. Dus als ons algoritme een onverwacht resultaat oplevert, zijn we geneigd te geloven dat het probleem eerder ligt bij de invoergegevens dan bij de uitvoer. AI zou kunnen worden gebruikt als leermiddel om de aanpassingen die mensen in het verleden hebben gemaakt te bestuderen en die kennis te gebruiken om in de toekomst betere vragen te stellen over het algoritme. Dit zou kunnen inhouden dat de invoergegevens worden verbeterd door wijzigingen voor te stellen of hiaten in de mogelijkheden van het algoritme aan te wijzen.

Tekst: Dr. An De Wispelaere, Chief Product Officer

In het algemeen is het belangrijk om deze risico’s en beperkingen zorgvuldig te overwegen bij het implementeren van AI in rittenoptimalisatie om ervoor te zorgen dat de voordelen opwegen tegen de mogelijke nadelen.

Hoe pakt PTV Logistics bepaalde taken aan die concurrenten beweren op te lossen met AI?

Nu AI het landschap van de bedrijfswereld voortdurend verandert, verklaren enkele van onze concurrenten dat ze meester zijn in het integreren van AI in hun oplossingen. Wij onderzoeken hoe ons bedrijf deze uitdaging aanpakt en zich inspant om superieure resultaten te behalen.

• Neem bijvoorbeeld de uitspraak dat je moet leren van de handmatig aangebrachte wijzigingen in de geplande routes door de planner, aangezien “niet alles bekend is in de stamgegevens en dat ook nooit zal zijn”.
• In dit specifieke geval kunnen we AI gebruiken om de stamgegevens automatisch te verbeteren, aan te vullen of te corrigeren, in plaats van AI te gebruiken om de VRP-oplossing te manipuleren. Er zijn twee belangrijke redenen voor deze aanpak.

Ten eerste is ons VRP-algoritme specifiek ontworpen om de best mogelijke oplossing te genereren op basis van een dataset die verondersteld wordt volledig en nauwkeurig te zijn. Daarom zal het aanpassen of manipuleren van de oplossing niet noodzakelijk leiden tot verbetering omdat het algoritme er al vanuit gaat dat de gegevens betrouwbaar zijn.

Ten tweede benadrukt het ” black box “-argument het belang van transparantie in het besluitvormingsproces. Door te begrijpen waarom bepaalde routes worden gekozen, gebaseerd op een onderliggend kostenmodel, kunnen planners weloverwogen beslissingen nemen. Het wijzigen van de oplossing kan resulteren in een duurder plan, wat waardevolle inzichten verschaft in de besluitvormingsgedachte van het algoritme.

Wat onderscheidt onze aanpak en hoe overtreft deze die van anderen?

We verbeteren ons VRP-oplossingsalgoritme voortdurend door academisch onderzoek en onze eigen studies. We streven naar geavanceerde resultaten die de industrienormen overtreffen, wat we bereiken door onze aanpassingen te onderwerpen aan strenge benchmarks en ze te vergelijken met onze concurrenten. We zijn er trots op te kunnen zeggen dat ons algoritme op dit moment uitzonderlijke resultaten oplevert, en we zullen blijven innoveren en de juiste mix van algoritmen blijven gebruiken. Dus als ons algoritme een onverwacht resultaat oplevert, zijn we geneigd te geloven dat het probleem eerder ligt bij de invoergegevens dan bij de uitvoer. AI zou kunnen worden gebruikt als leermiddel om de aanpassingen die mensen in het verleden hebben gemaakt te bestuderen en die kennis te gebruiken om in de toekomst betere vragen te stellen over het algoritme. Dit zou kunnen inhouden dat de invoergegevens worden verbeterd door wijzigingen voor te stellen of hiaten in de mogelijkheden van het algoritme aan te wijzen.

Tekst: Dr. An De Wispelaere, Chief Product Officer