تعلم الآلة جزء من الذكاء الاصطناعي تستطيع الحواسيب بواسطته التعلم من البيانات واتخاذ قرارات ذكية والقيام بأعمال ذكية. وتمنح إمكانات الذكاء الاصطناعي هذه في إدارة الأساطيل مرونة عالية جدًا لمديري الأساطيل والمسؤولين عنها؛ ولهذا يمكن بواسطة تعلم الآلة تحقيق تحسينات ملحوظة في أداء الأساطيل وإنتاجيتها، وتحسين المشكلات الشائعة في الصيانة وتخطيط المسارات وإدارة الوقود وتكاليف التشغيل.
يستطيع تعلم الآلة، باستخدام الخوارزميات والنماذج المعقدة، جمع معلومات ضخمة ومعقدة من بيانات الأسطول، وتقديم حلول أفضل لإدارة الأسطول بتحليلاته. وتستطيع هذه التقنية، بالتنبؤ بالإصلاحات والصيانة، تقليل الأخطاء والتوقفات إلى أدنى حد ممكن، وبالتالي خفض التكاليف والأوقات المهدرة.
إضافة إلى ذلك، يستطيع تعلم الآلة، بوصفه من أهم عناصر الذكاء الاصطناعي، التكيف مع التغيرات البيئية؛ أي أنه مع تغير ظروف الأسطول تستطيع هذه التقنية أيضًا تحسين أدائها. فعلى سبيل المثال، مع الزيادة المفاجئة في الطلب أثناء التنقلات، يستطيع تعلم الآلة تغيير المسارات بسرعة أمثل وتقليل الازدحام وأوقات الانتظار إلى الحد الأدنى. وهذه ليست سوى بعض نماذج مزايا هذه التقنية، ونقدّم فيما يلي مزيدًا من الشروح حولها لتصلوا إلى معرفة كاملة في هذا الشأن.
ما هو تعلم الآلة؟
تعلم الآلة أو “Machine Learning” فرع رئيسي من الذكاء الاصطناعي تستطيع بواسطته الحواسيب والأنظمة الاصطناعية التعلم من التجارب السابقة والبيانات، وتنفيذ الأعمال واتخاذ القرارات الذكية دون برمجة صريحة.
في البرمجة التقليدية، ينبغي للمبرمج تقديم قواعد وتعليمات دقيقة للحاسوب ليتمكن من أداء مهمة ما، أما في تعلم الآلة فيستطيع الحاسوب، باستخدام خوارزميات ونماذج مختلفة، التعلم من البيانات وتجاربه السابقة وتطبيق هذه المعرفة على حل المسائل الجديدة والقرارات المستقبلية.
لاستخدام تعلم الآلة تحتاجون إلى بيانات تدريبية تعمل بوصفها مجموعة من المدخلات والمخرجات للنظام، وبمساعدة هذه البيانات يُنتج النظام نماذج وخوارزميات خاصة تستطيع، بالتحليل وعملية التعلم، تقديم أدق الإجابات والتنبؤات في الحالات الجديدة.
يُصنَّف تعلم الآلة في صورتين رئيسيتين: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف:
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)
في هذه الطريقة يتعلم النموذج باستخدام بيانات تدريبية مرفقة بتسميات أو مخرجات متوقعة، وهدف هذا النوع من التعلم التنبؤ بالمخرجات للمدخلات غير المعروفة. فعلى سبيل المثال، يستطيع النموذج، بتحليل بيانات العملاء السابقين وتسمياتهم، محاولة ربط عميل جديد بإحدى فئات العملاء السابقين.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)
في هذه الحالة يعمل النموذج ببيانات تدريبية دون تسميات، وهدفه العثور على الأنماط والعلاقات والبنى الخفية في البيانات، ويُستخدم هذا النوع من التعلم عادة في اكتشاف التجميع (Clustering) وتقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction) وتفسير البيانات.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning)
في التعلم المعزز، يحاول عامل التعلم (مثل الروبوت أو البرنامج)، بالتفاعل المباشر مع البيئة، رفع مقدار مكافآت بيئته إلى أقصى حد ممكن، ويشبه هذا النوع من التعلم كثيرًا ألعاب الحاسوب التي تجد أفضل الحلول بالمحاولة والتجربة. ومن أمثلة هذه الفئة الروبوتات وألعاب الحاسوب وإدارة الموارد.
يُستخدم تعلم الآلة اليوم في كثير من الصناعات والمجالات، ومنها إدارة الأساطيل والطب والتجارة الإلكترونية والمركبات ذاتية القيادة والتعرف على الوجوه وترجمة اللغات ومجالات أخرى كثيرة، ويؤدي دورًا بالغ الأهمية في تقدم التقنيات وتحسين جودة حياة البشر.
لماذا ينبغي للأعمال استخدام حلول تعلم الآلة؟
يُعدّ استخدام حلول تعلم الآلة مهمًا ومفيدًا جدًا للأعمال، وتستخدمها الأعمال من جوانب مختلفة لأسباب متعددة منها:
التنبؤ والتحليل الدقيق
يساعد تعلم الآلة، بتحليل البيانات الضخمة والمعقدة، الأعمال على إجراء تنبؤات وتحليلات أدق، وتتيح هذه القدرة للشركات اتخاذ قرارات أفضل وتطبيق تحسينات كبيرة في أدائها وعملياتها.
تحسين تجربة العملاء
باستخدام تعلم الآلة وتحليل البيانات، تستطيع الأعمال فهم احتياجات العملاء وتفضيلاتهم بشكل أفضل، ويمكن لهذه المعلومات القيّمة أن تساعد في تصميم منتجات وخدمات أفضل وأمثل، وبالتالي جذب مزيد من العملاء.
تحسين الأداء التشغيلي
يمكّن تعلم الآلة، بمساعدة تحسين العمليات وأساليب العمل، الأعمال من تحسين أدائها وإنتاجيتها، وقد يؤدي ذلك إلى خفض التكاليف وأوقات إنتاج المنتجات والخدمات وتقديمها.
قدرة تنافسية أكبر
يتيح استخدام تعلم الآلة للأعمال تحقيق تحسينات ملحوظة في المنافسة مع المنافسين الآخرين؛ فالقدرة على تقديم خدمات أفضل وتسعير أنسب وتكيف أسرع مع تغيرات السوق من المزايا التي تمنحها هذه التقنية للأعمال.
فهم أفضل للسوق
بتحليل البيانات والمعلومات المرتبطة بالسوق والعملاء، تستطيع الأعمال الوصول إلى فهم أفضل للسوق واتجاهاته، وهذا يتيح لها الاستجابة لاحتياجات السوق بدقة أكبر وتطبيق استراتيجيات أنسب.
خلق فرص جديدة
يمكن لاستخدام تعلم الآلة أن يتيح للأعمال خلق فرص جديدة واكتشاف أفكار مبتكرة؛ إذ تستطيع هذه التقنية المساعدة في تحديد الفرص والأسواق الجديدة وزيادة احتمال النجاح في العمل.
ونظرًا للمزايا المذكورة، أصبح استخدام حلول تعلم الآلة للأعمال من العوامل الأساسية للنجاح في عالم اليوم التنافسي. كما ازدادت أهمية تقنيات تعلم الآلة وقيمتها كثيرًا بسبب النمو المتزايد للمعلومات والبيانات، وتُعرف بوصفها أداة حيوية في تحسين الأعمال
ما مزايا تعلم الآلة لإدارة الأساطيل؟
تعلّم الآلة، بوصفه من التقنيات المهمة في إدارة الأساطيل، مفيد وفعّال جدًا ويمتلك مزايا مهمة تُحدث تحسينات ملحوظة في هذا المجال، ومن هذه المزايا:
تنبؤ وتحليل أدق
يتيح تعلم الآلة، بالتحليل الدقيق لبيانات الأسطول، للمديرين التنبؤ بالأحداث المستقبلية وتحسين مسائل مثل الصيانة واستخدام الوقود وإدارة المسارات.
تحسين أداء الأسطول وإنتاجيته
باستخدام تعلم الآلة يمكن تحسين أداء الأساطيل وزيادة إنتاجيتها، وهذا يعني الاستخدام الأمثل للموارد والقيود وتحسين استهلاك الوقود والطاقة.
تحسين المسارات
تستطيع خوارزميات تعلم الآلة تحديد المسارات المثلى للأسطول، ما يؤدي إلى خفض مدة الرحلة وتجنب الازدحام الناتج عن المسارات غير المثلى وخفض التكاليف.
اقرأوا مقال تحديد المسارات الذكي في هذا الشأن.
خفض التكاليف والأوقات
يستطيع تعلم الآلة، بتحسين عمليات الأسطول وإدارتها المثلى، تقليل التكاليف والأوقات المرتبطة بصيانة الأسطول وإصلاحه وتشغيله إلى الحد الأدنى.
الصيانة الوقائية
باستخدام أساليب تعلم الآلة يمكن اكتشاف عيوب الأسطول ومشكلاته قبل وقوعها واتخاذ إجراءات وقائية، وهذا يؤدي إلى خفض عدد الإصلاحات الإضافية والتوقفات غير المخطط لها.
اقرأوا في هذا الشأن مقال «الصيانة الوقائية للمركبات».
زيادة سلامة المركبات وأمنها
يستطيع تعلم الآلة إحداث تحسينات ملحوظة في أمن الأسطول؛ إذ تستطيع هذه التقنية منع وقوع الاصطدامات المفاجئة وضمان سلامة الأسطول باكتشاف المخاطر ومنعها.
المرونة
يستطيع تعلم الآلة، بمساعدة التحليل الدقيق للبيانات، التكيف مع التغيرات البيئية، وهذا يتيح لمديري الأساطيل الاستجابة بسرعة أكبر للظروف الجديدة وتغيرات السوق.
وبشكل عام، يؤدي تعلم الآلة في إدارة الأساطيل دورًا بالغ الأهمية في تحسين أداء الأساطيل وإنتاجيتها، ويساعد في خفض التكاليف وتحسين السلامة والأمن وتحسين المسارات وخلق فرص جديدة في هذه الصناعة.
أمثلة على استخدام تعلم الآلة في إدارة الأساطيل
يُعدّ استخدام تعلم الآلة في إدارة الأساطيل مفيدًا وفعّالًا في كثير من المجالات، ونعرض فيما يلي عدة أمثلة على استخداماته في إدارة الأساطيل:
التنبؤ بالحاجة إلى الإصلاح والصيانة
باستخدام تعلم الآلة وتحليل البيانات التاريخية المرتبطة بالأسطول، يمكن تطوير خوارزميات تتنبأ بالحاجة إلى الإصلاح والصيانة وتتخذ إجراءات وقائية، ما يؤدي إلى خفض التكاليف والتوقفات غير المخطط لها.
تحسين المسارات والجدولة
يستطيع تعلم الآلة إحداث تحسينات ملحوظة في تحسين مسارات الأسطول وجدولته؛ إذ يمكن، بتحليل بيانات المرور وخوارزميات تعلم الآلة، تحديد مسارات أمثل للأسطول ومنع الازدحام وهدر الوقت بشكل ملحوظ.
خفض استهلاك الوقود
يستطيع تعلم الآلة مساعدة مديري الأساطيل على تحسين استهلاك الوقود ؛ إذ يمكن، بالتحليل الدقيق للبيانات المرتبطة باستهلاك الوقود في الظروف المختلفة، إنشاء خوارزميات تخفض الوقود المستهلك وتحسّن أساليب إدارة الوقود الفعلية.
إدارة الأمن والسلامة
باستخدام تعلم الآلة يمكن تحسين الأسطول ومنع وقوع الاصطدامات والأحداث الخطرة؛ إذ تستطيع خوارزميات تعلم الآلة المساعدة في اكتشاف الأنماط الخطرة وتحديد السائقين المتهورين وتحسين أمان القيادة.
اكتشاف الأعطال والمشكلات الفنية
يستطيع تعلم الآلة مساعدة مديري الأساطيل على اكتشاف الأعطال والمشكلات الفنية بسرعة وإجراء الإصلاحات اللازمة، ويمكن لهذه الإجراءات الوقائية أن تمنع التوقفات غير المخطط لها وتساعد في إنتاجية الأسطول وأدائه.
هذه الأمثلة ليست سوى نماذج من استخدامات تعلم الآلة في إدارة الأساطيل، ويوفر استخدام هذه التقنية إمكانات كثيرة لتحسين عمل الأسطول وخفض التكاليف وزيادة السلامة.
ما استخدام تعلم الآلة في إدارة الأساطيل؟
يقدّم تعلم الآلة في إدارة الأساطيل لهذه الصناعة إمكانات لم تكن بهذه الكفاءة في الماضي؛ إذ تستطيع هذه التقنية، باستخدام خوارزميات ونماذج مختلفة، تحسين المسائل الإدارية المعقدة والتحسين في مجال الأساطيل ومساعدة صناعة النقل. ومن استخدامات تعلم الآلة في إدارة الأساطيل:
التنبؤ باحتياجات الأسطول
باستخدام سجلات النقل والبيانات المتعلقة بالمبيعات أو طلبات العملاء، يمكن عبر خوارزميات التنبؤ تقدير احتياجات الأسطول في المستقبل، ويمكن لهذا الاستخدام أن يساعد مديري الأساطيل على إدارة مواردهم بشكل أمثل والتنبؤ باحتياجات الأسطول بشكل مناسب.
تحسين المسارات
في صناعة النقل يؤثر تحسين المسارات بدرجة كبيرة في خفض التكاليف ووقت التسليم، وتستطيع خوارزميات تعلم الآلة تحديد المسارات المثلى بناءً على ظروف مختلفة مثل حركة المرور والمناخ وقيود المسار.
التنبؤ بالأعطال وصيانة الأسطول
باستخدام بيانات المستشعرات على الأسطول، يمكن بمساعدة خوارزميات تعلم الآلة التنبؤ بالأعطال واحتياجات الصيانة، ويمكن لذلك أن يقلل، بشكل وقائي، تكاليف الإصلاح والصيانة إلى الحد الأدنى ويساعد في أداء أفضل للأسطول.
تحسين تخصيص الموارد
يمكن استخدام تعلم الآلة في التخصيص الأمثل للأسطول على المسارات أو المهام أو المشاريع بمساعدة التنبؤات الدقيقة، وهذا يتيح لمديري الأساطيل تخصيص الموارد المتاحة بشكل أمثل وتحسين أداء نظام إدارة أساطيلهم بشكل ملحوظ.
القيادة الذاتية وجعل أسطول النقل ذكيًا
يساعد تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في تطوير القيادة الذاتية للأساطيل وأنظمة النقل الذكية، وبتحسين مستوى أتمتة الأسطول يمكن خفض التكاليف والحوادث الناتجة عن الخطأ البشري.
كما يمكن استخدام تعلم الآلة في كثير من المسائل الأخرى في مجال إدارة الأساطيل، ويمكن لكل منها أن يساعد في تحسين الكفاءة وخفض التكاليف في هذه الصناعة.
تعرّفوا على استخدامات تعلم الآلة في إدارة الأساطيل
يتيح لنا استخدام الخوارزميات والنماذج المعقدة في تعلم الآلة جمع معلومات ضخمة ومعقدة من بيانات الأسطول وتقديم حلول أفضل لإدارة الأسطول بتحليلاتنا؛ إذ تقلل هذه التقنية، بالتنبؤ بالإصلاحات والصيانة، الأخطاء والتوقفات إلى أدنى حد ممكن، وبالتالي تخفض التكاليف والأوقات المهدرة.
وفي هذا الإطار، يحصل تعلم الآلة، بقدرته العالية على المعالجة وتحديد الأنماط، على معلومات بالغة الأهمية من الأسطول؛ إذ تستطيع النماذج المعقدة، بتحليل البيانات الضخمة الناتجة عن الأسطول، اكتشاف التغيرات في الأداء وتحديد الأنماط الزمنية والمكانية، وتساعد هذه المعلومات مديري الأساطيل كثيرًا. لذلك نوصيكم باستخدامه، لأنه يحسّن أداءكم بشكل ملحوظ مقارنة بالماضي ويخفض تكاليفكم بشكل كبير.
المصدر:
MACHINE LEARNING IN FLEET MANAGEMENT
