Als we kijken naar de huidige technologieën die in verschillende industrieën worden gebruikt, kan machine learning in de transportsector als de toekomst worden gezien. Moderne technologieën, zoals RPA, AI of machine learning, zullen in iedere branche een grote toegevoegde waade zijn vanwege hun vermogen om de werknemers meer tijd te geven voor hun persoonlijke ontwikkeling.
Laten we eerst eens kijken wat machine learning is.
Volgens Wikipedia is machine learning de studie van computeralgoritmen die automatisch verbetert door ervaring. Machine learning maakt gebruik van algoritmen om een model te bouwen op basis van gegevens om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst en programmering. Deze algoritmen worden gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen waar conventionele algoritmen niet voldoende zijn om de nodigde taken uit te voeren.
Machine learning kan op 3 verschillende manieren worden benaderd:
Supervised learning of Begeleid leren – deze methode impliceert de presentatie van voorbeeldinputs en hun gewenste outputs op een computer met als belangrijkste doel het leren van een algemene regel die inputs en outputs in kaart kunnen brengen.
Unsupervised learning of niet begeleid leren – het algoritme heeft geen voorbeelden om van te leren, het wordt aan zichzelf overgelaten om structuur in zijn invoer te vinden. Dit dient als doel op zich en als middel om een doel te bereiken.
Reinforcement learning – dit houdt in dat de computer interactie heeft met een dynamische omgeving die een specifiek doel moet uitvoeren, bijvoorbeeld een voertuig besturen, gegevens invullen, een game spelen, enz.
Wat betreft de voordelen van machine learning, het staat als een fundamenteel principe voor continue procesverbetering, automatisering van besluitvormingstaken, het kan trends en patronen identificeren en is toepasbaar op een breed scala aan toepassingen.
Kan machine learning de transportsector helpen?
Het korte antwoord is ja. Machine learning heeft een grote toepasbaarheid in de transportsector. ML-technieken zijn de afgelopen jaren een onderdeel geworden van slim transport. Door middel van deep learning verkende ML de complexe interacties van wegen, snelwegen, verkeer, omgevingselementen, ongevallen, enzovoort. ML heeft ook een groot potentieel in het dagelijkse verkeersbeheer en het verzamelen van verkeersgegevens.
Machine learning kan ook backoffice-operaties helpen. Laten we bijvoorbeeld een transportbedrijf nemen. Ze kunnen dagelijks, afhankelijk van de omvang het bedrijf, tientallen, zo niet honderden of duizenden bestellingen ontvangen. Stel dat al die transportopdrachten handmatig worden verwerkt. Deze bewerkingen nemen dan enorm veel tijd in beslag en worden daarnaast vaak beschouwd als saaie en foutgevoelige taken. Om de doorstroming van de transporten te garanderen, moet de orderverwerking op een bepaald tijdstip plaatsvinden. Gelukkig is dit een proces dat gemakkelijk kan worden geautomatiseerd met de gecombineerde technologieën van RPA en machine learning.
De oplossing voor het geautomatiseerd verwerken van transportopdrachten kent een paar stappen. Ten eerste moet het document worden geüpload naar een programma van waaruit de bot kan het ophalen. Ten tweede wordt het document gelezen en geclassificeerd. Ten derde worden gegevens geëxtraheerd en nauwkeurig in velden geplaatst. Als laatste wordt het document geëxporteerd.
De documenten variëren echter in vorm en lay-out, bevatten onvoldoende gegevens of hebben menselijke tussenkomst nodig. RPA, gecombineerd met machine learning, kan een leerproces creëren dat nauwkeurige gegevens genereert, de documenten invult en de tijd optimaliseert, waardoor menselijke tussenkomst voorgoed overbodig wordt.
Het resultaat van het implementeren van dit soort oplossingen zou zijn: verlaging van de verwerkingskosten, verhoging van de medewerkerstevredenheid, hoogwaardige resultaten en een flexibeler bedrijf.