Kennisbank

AI ambīcijas transportā un loģistikā: no plāna līdz gatavībai

Kur transportā un loģistikā slēpjas darba stundas

Transports un loģistika balstās uz plānošanu, maršrutēšanu, iekraušanu un izkraušanu, dokumentāciju un saziņu starp posmiem, kas viens otru reti redz. Liela daļa darba sastāv no fiksētu noteikumu apvienošanas ar mainīgiem apstākļiem: laikapstākļi, satiksme, šoferu un tehnikas pieejamība, muitas noteikumi, klientu vienošanās, kas atšķiras katram pasūtījumam. Turklāt ir darbs, kas balstās uz fiziskām darbībām konkrētā vietā, un darbs, kas balstās uz uzticību starp cilvēkiem, kas viens otru pazīst jau gadiem: plānotājs, kurš zina, kurš šoferis tiks galā ar sarežģītu maršrutu, ekspeditors, kurš zina, kurš klients ir elastīgs attiecībā uz piegādes datumu.

Šī kombinācija nosaka, kur AI var pārņemt darbu un kur nē. Plānošana un maršrutēšana lielākoties sastāv no optimizācijas noteikumu ietvaros, un tieši šāda veida darbā sistēmas uzrāda labus rezultātus, tiklīdz dati ir kārtībā. Fiziskas darbības konkrētā vietā un lēmumu pieņemšana ārkārtas situācijās joprojām galvenokārt paliek cilvēku darbs, jo tur nepieciešams kaut kas, kas neietilpst veidlapā.

Pārmaiņas, kas jau notiek

Katrā loģistikas procesā savijas trīs veidu darbi. Ir darbs, ko sistēma jau var pārņemt, piemēram, maršruta pārrēķināšana ceļa noslēgšanas gadījumā vai standarta dokumentācijas aizpildīšana, pamatojoties uz iepriekšējiem sūtījumiem. Ir darbs, kas tiek daļēji pārņemts, kur cilvēks novērtē rezultātu un to apstiprina vai noraida: piedāvāts plāns, ko plānotājs vēl pārbauda, pirms dodas ceļā, aprēķināts ierašanās laiks, ko darbinieks koriģē, balstoties uz zināšanām, kādu sistēmai nav. Un ir darbs, kas paliek cilvēku darbs, piemēram, sarunas ar klientu par sarežģītu piegādi vai situācijas novērtēšana uz vietas, kas nav atspoguļota datos.

Vienā uzņēmumā šīs pārmaiņas jau ir tālu pavirzījušās: plānotāji strādā ar sistēmu, kas piedāvā maršrutus un eskalē tikai izņēmumus, tādējādi atbrīvojot stundas darbam, kuram tiešām nepieciešami cilvēki. Citā uzņēmumā visi joprojām manuāli dara to, ko sistēma jau varētu piedāvāt, ne tāpēc, ka trūkst gribas, bet tāpēc, ka dati nav sakārtoti, sistēmas savā starpā nesazinās, vai neviens nav noteicis, kurš drīkst apstiprināt sistēmas piedāvājumu un kurš ne. Atšķirība reti slēpjas tehnoloģijā. Tā slēpjas tajā, vai organizācija ir izveidojusi nosacījumus, lai darbu faktiski varētu pārvietot.

Kur ambīcijas bieži pārsniedz gatavību

Vadība, kas saka "mēs vēlamies AI vadītu plānošanu", ar to reti domā to pašu, ko plānošanas nodaļa, kurai tas jāīsteno. Vadībai tas ir ietaupījums no atbrīvotajām stundām. Plānošanas nodaļai tas ir jautājums par to, kurš paliek atbildīgs, ja sistēma piedāvā maršrutu, kas vēlāk izrādās nepareizs. Šī interpretācijas atšķirība ir tieši tā vieta, kur kļūst nozīmīga atšķirība starp mērķi un ambīciju: mērķis ir izmērāms un laikā ierobežots, ambīcija apraksta virzienu, kas vēl jāpārtulko tajā, kas darbā tiešām mainās.

Šī pārtulkošana skar astoņas gatavības dimensijas: vai organizācijai ir sakārtoti dati, vai procesi ir aprakstīti pietiekami, lai tos nodotu sistēmai, vai ir kāds, kurš drīkst apstiprināt rezultātu, vai tehnoloģija ir integrēta ar to, kas jau darbojas, un vēl citi aspekti. Ambīcija, kas iestrēgst jau pirmajos vārtos — jo neviens nezina, kur atrodas kādi dati — ir cita ambīcija nekā tāda, kas iestrēgst pēdējos vārtos, jo lēmumu tiesības nekad nav noteiktas. Abi šie gadījumi notiek transporta nozarē, un abi prasa citādu sarunu nekā "mēs ieviešam AI".

Šī saruna dažreiz skar jautājumu, kas notiek ar esošo darbu, ja kāds uzdevums atkrīt. Tam ir savas juridiskās prasības, neatkarīgi no tā, ko gatavības pārbaude var pateikt par kapacitāti.

Kāpēc tas ir pazīstams arī ārpus transporta

Spriedze starp to, ko sistēma var pārņemt, un to, ko organizācija spēj panest, nav sastopama tikai transporta nozarē. Biznesa pakalpojumu jomā līdzīgi jautājumi rodas par kādas AI ambīcijas pastāv konsultāciju darbā un pakalpojumu sniegšanā, kur darbs ir mazāk fizisks, taču izvēle starp automatizāciju un uzticēšanos atkārtojas līdzīgā veidā. Un transporta nozarē pašā bieži parādās cits modelis: plānošanas nodaļa ir formulējusi ambīciju, kas sadursies ar operatīvās nodaļas ambīciju, un neviens nav nosaucis šo konfliktu, pirms projekts iestrēdzis. Kā rīkoties, ja nodaļu mērķi darbojas viens pret otru, ir aprakstīts pieejā sadursmju risināšanai starp nodaļu mērķiem.

Ko jūs varat darīt jau tagad

Pamatjautājums parasti nav par to, vai AI transportā darbojas, bet gan par to, kāds darbs jūsu uzņēmumā ir faktiski nododams un kāds darbs paliks cilvēku darbs; tieši to FTE TO AI darba skenēšana kartē uzdevumu līmenī. Tiem, kas vispirms vēlas uzzināt, kur atrodas viņu pašu organizācija, ir pieejama bezmaksas gatavības pārbaude: astoņi īsi jautājumi, viens par katru dimensiju, sniedzot priekšstatu par to, kur jūs esat visvairāk un kur vismazāk pavirzījušies. Pilnā ambīciju pārbaude, ar četriem slāņiem un pārtulkošanu lomās un lēmumu tiesībās, vēl top.