Dachser využívá strojové učení

Mezinárodní logistický provider Dachser společně s vědeckými pracovníky německého Fraunhoferova institutu IML vyvinul aplikaci strojového učení pro predikce objemů příchozích zásilek ve své logistické síti. Aplikace PAnDA One (Predictive Analytics DACHSER 1) je nástroj určený pro pobočky pozemní logistiky.

„V logistice jsou data a jejich analýza již dlouho dobu nedílnou součástí hodnotových a dodavatelských řetězců,“ říká Ing. Jan Polter, MBA, obchodní ředitel Dachser Czech Republic, a dodává, „kvalitní data jsou základem spolehlivých a transparentních logistických procesů, ať už se jedná o plánování nakládek, přepravních tras, kombinování různých dopravních prostředků nebo sledování zásilek – zkrátka řízení celé sítě.“

Aplikace PAnDA One (Predictive Analytics DACHSER 1) je první projekt strojového učení, který Dachser v rámci své výzkumné laboratoře DACHSER Enterprise Lab nedávno vyvinul společně s vědci z Fraunhoferova institutu IML z německém Dortmundu. Model PAnDA One byl speciálně navržen pro predikce objemu příchozích zásilek pro pobočky pozemní logistiky. „Naše data sahají až do roku 2011. Zaměřujeme se na historické údaje o dodávkách a tento datový fond doplňujeme o kalendářní údaje, jako jsou státní svátky nebo školní prázdniny. To umožňuje modelu rozpoznat sezónní vzorce, které jsou v pozemních přepravách tak důležité. A abychom mohli lépe předvídat trendy, integrovali jsme do něj také celou řadu ekonomických indexů,“ vysvětluje Florian Zizler, vedoucí týmu Data Science & Machine Learning společnosti Dachser, a doplňuje, „když se podmínky změní v důsledku závažných nepředvídatelných události, naráží logicky i předvídatelnost budoucích požadavků a potřeb zákazníků na své limity.“ Pro Dachser bylo samozřejmě výzvou vyrovnat se s nepravidelnými výkyvy objemu i s pandemií koronaviru, přesto však vidí využitelnost strojového učení pro predikce objemů velmi pozitivně.

„Naším cílem je poskytnout zaměstnancům našich poboček cennou podporu při rozhodování o sezónním plánování kapacit,“ vysvětluje Florian Zizler, a doplňuje, „díky tomu je možné včas získat vhodnou kapacitu na trhu či plánovat zdroje v tranzitním terminálu. Náš prognostický model PanDA One poskytuje prediktivní informace o objemech příchozích zásilek až 25 týdnů dopředu.“

Pro Dachser přitom není práce s daty žádnou novinkou. Již v polovině 80. let minulého století vyvinula tato logistická společnost TMS (transport management systém) Domino, základní kámen svého zpracování dat o přepravách zboží. Dnes společnost pracuje i s dalšími systémy z vlastního IT vývoje – WMS Mikado pro řízení procesů ve skladech a Othello pro letecké a námořní přepravy. Od začátku června 2021 také společnost Dachser sdružuje odborné znalosti z nejrůznějších výzkumných a inovačních projektů ve svém novém interním kompetenčním centru pro datovou vědu a strojové učení. To se také na vývoji PanDA One podílelo.

„Význam umělé inteligence, strojového učení a datové vědy pro dopravu, logistiku a řízení dodavatelského řetězce v nadcházejících letech nadále poroste. Proto je pro nás tak důležité dále posilovat naše odborné znalosti v této významné oblasti a rozšiřovat naše schopnosti implementovat a provozovat aplikace strojového učení,“ uzavírá Jan Polter.

 

Zdroj: Industrion Boutique s.r.o.

Praha, 6. května 2022