行业研究

人工智能（AI）在运输管理系统（TMS）中主要应用在以下几个方面：

1. 机器学习优化调度：

• 机器学习技术通过分析历史运输数据、实时交通信息和车辆状态等多维度数据，自动分析并预测最佳的运输方案。这种智能处理能够动态调整运输计划，减少等待时间和空驶率，提高运输效率。

2. 预测分析助力决策：

• 通过大数据分析，系统能够预测未来的运输需求、交通状况、天气变化等因素，为物流决策提供支持。例如，在节假日或促销活动期间，系统可以预测运输量的激增，并提前规划运输资源和路线，确保物流顺畅。

3. 智能路线优化：

• 系统能够基于实时交通信息、道路状况、车辆性能等多方面数据，自动规划出最优的运输路线。这不仅可以减少运输时间和成本，还能降低车辆磨损和油耗，提升整体运营效率。

4. 异常预警与应急处理：

• AI技术帮助TMS实现异常预警和应急处理。系统通过实时监控运输过程中的各项数据，一旦发现异常情况，如车辆偏离预定路线、速度异常、载重超标等，立即触发预警机制，并自动通知相关人员进行处理。

5. 数据驱动决策：

• 借助快速发展的数据基础与计算能力的提升，未来的智能交通管理系统将充分结合人工智能与人类智能，更深入准确地把握城市交通系统中交通参与者及社会因素导致的随机性及复杂性需求，以数据驱动为基础，实现综合性的驱动。

6. 智能TMS的成功应用案例：

• 无人值守系统通过落地智能地磅和线上系统，解决了数据管理难、人工成本高、作弊损失大等痛点。该系统通过智慧门禁智能识别车辆和运单信息，并提供了日报表功能，方便企业进行进销存对账和业务管理。
• 山东港口日照港的木材理货系统通过智能化升级，实现了高效、精准、安全的木材理货作业。该系统借助5G、AI、环境动态感知等技术，首创全地型远程遥控智能理货机器人，替代理货工人现场作业，使理货工作更加安全、高效、环保。