Revolutionizing International Cargo Transportation: A Data-Driven Strategy for Fleet Management Optimization and Workforce Efficiency - Tahir, Muhammad Adeel (2024)
Tämä opinnäytetyö laajentaa suomalaisen kuljetusyrityksen logistisia tarpeita, jotka lupaavat asiakkailleen yhden päivän toimituksen. Reitin suunnittelu ja rahdin jakelu on ollut suunnittelijoille työvaltainen tehtävä, sillä suunnitelmaa rakennetaan eri puolilta Eurooppaa Helsingin satamaan ja jatketaan rekoilla maanteitse. Tämän opinnäytetyön päätavoitteena on automatisoida tämä suunnitteluprosessi vähentämällä käsityötä ja käyttämällä ML/AI- tekniikoita järjestelmän tehostamiseksi mukautuvammaksi ja muuttuvammaksi. Historiallisia tietoja kerätään luomalla ORM ei-relaatiotietokannan ympärille tärkeiden tietojen poimimiseksi, joita tarvitsemme aiempien vuorovaikutusten visualisoimiseksi ja automaatiosuunnitelman laatimiseksi. OpenStreetMaps ja mukautettu lastinjakoalgoritmi on muotoiltu toimimaan yhtenäisellä tavalla. Lastin jakaminen kontteihin on yhdistetty reittisuunnitelmaan, jolla lämpötilaherkät tuotteet jakautuvat oikein. Kuljetussuunnittelijat saavat graafisen käyttöliittymän vuorovaikutukseen suunnitelman kanssa ja siihen oleellisten muutosten tekemiseen. Suunnitelma tallennetaan ja käsitellään koneoppimis- ja tekoälyalgoritmin kouluttamiseksi. Deep Q-Networkiä käytetään piilotettujen parametrien käsittelemiseen iteratiivisessa takaisinkytkentäsilmukassa painojen integroimiseksi takaisin optimoituun järjestelmään.