운송 분야의 AI – 현대 기업을 위한 10가지 이점 및 사용 사례

운송 산업은 현재의 위치에 도달하기 위해 여러 연구, 연구, 시도 및 개선을 거쳤습니다. 1787년 증기선의 첫 이정표를 시작으로 19세기 초 자전거, 1890년대 자동차, 19세기 기차, 1903년 항공기 발명에 이르기까지 이 분야는 최근 몇 년간 상당한 변화를 겪었습니다.

오늘날 운송 산업은 차량이 도로를 돌아다니기 위해 사람의 개입조차 필요하지 않은 전례 없는 수준에 도달했습니다. 분명히 기술 발전은 혁신과 진화의 놀라운 여정에 도움을 주었습니다. 우리는 이제 운송 분야의 AI가 획기적인 발전을 이루며 전 세계 운송 업계의 시선을 사로잡는 시대에 와 있습니다.

세계 자동차 AI 시장은 2022년 29억 9천만 달러 규모로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 25.5배로 성장할 것으로 예상됩니다.

운송 부문에서 AI의 다양한 이점과 산업에서의 실제 사용을 이해하기 위해 더 깊이 탐구해 보겠습니다.

교통 분야에서 AI의 끝없는 이점 이해

교통용 AI는 업계에 혁명을 일으키고 교통 생태계의 다양한 측면을 향상시키는 등 다양한 이점을 제공합니다. AI는 IoT, 머신 러닝, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 5G 등 다른 신흥 기술과 결합하여 차량 간 상호 연결에 대한 기회와 새로운 지평을 열어 보다 효율적이고 진보적이며 안전한 운송을 위한 길을 열어줍니다. 시스템.

AI가 선두에 서는 자율주행차의 비전은 현실이 되며, 우리가 교통을 인지하고 경험하는 방식에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 이는 이동성이 단순히 목적지에 도달하는 원천이 아니라 안전, 편의성 및 지속 가능성을 우선시하는 지능형 생태계가 되는 미래를 향한 중요한 진전입니다.

당연히 운송 부문에서 AI를 활용하면 교통 혼잡을 최소화하고, 승객 안전을 높이고, 사고 위험을 줄이고, 탄소 배출을 줄이고, 전반적인 금융 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

간단히 말해서, AI는 업계를 새로운 혁신 시대로 이끌었고, 교통 시스템을 탐색하고 관리하는 방식을 변화시키는 다양한 이점을 제공했습니다.

운송 분야에서 AI의 혁신적인 역할을 인식한 업계 기업은 경쟁 우위를 확보하고 시대를 앞서가기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다.

교통 분야에서 AI가 제공하는 몇 가지 놀라운 이점을 간단히 살펴보겠습니다.

운송 산업의 인공 지능이 지속적으로 발전하고 해당 분야에 큰 성과를 거두면서 자동차 산업에서 AI의 적용이 더 많아질 것으로 예상할 수 있습니다. 교통 분야에서 AI의 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.

교통 분야 AI 활용 사례 10가지

운송 산업의 인공 지능이 전체 환경을 바꾸고 있습니다. 교통 관리 최적화부터 차량 안전 강화까지, 교통 분야에서 AI를 다양하게 적용하는 것은 업계가 기하급수적으로 급증하는 이유와 조직이 이 기술을 채택하는 이유를 정당화합니다.

운송 부문에서 AI의 상위 10가지 사용 사례를 살펴보고 기술이 해당 부문을 혁신하는 원동력이 되는 방식을 살펴보겠습니다.

예측 유지 관리

AI는 차량과 인프라의 예측 유지 관리에서 중추적인 역할을 합니다. 이는 근본적인 문제를 감지하고 사후 대응이 아닌 선제적으로 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. AI는 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 차량이나 운송 인프라의 잠재적인 문제를 예측하고 사전 유지 관리를 통해 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 이러한 예측적 접근 방식은 안전성을 향상시키고 운송 회사의 비용 절감에 기여합니다.

고객 서비스 챗봇

AI 기반 챗봇은 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 재정의하고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 기능을 갖춘 이러한 챗봇은 자동차 기능에 대한 고객 문의를 이해 및 응답하고, 정보를 제공하며, 문제 해결을 지원할 수도 있습니다.

AI 챗봇은 고객의 자동차 모델 선택 지원, 시운전 예약, 고객 피드백 수집 등 직원의 일상적인 작업을 대신하는 동시에 인간 상담원이 더 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 해줍니다.

기업은 AI 기반 챗봇을 활용하여 고객 서비스 효율성을 향상하고 응답 시간을 단축하며 보다 개인화되고 매력적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

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자율주행자동차

교통 분야에서 AI를 가장 변화시키는 애플리케이션 중 하나는 자율주행차 또는 무인자동차입니다. 몇 년 전 SF영화에서나 볼 법한 꿈이었던 자율주행 자동차가 이제 현실이 되었습니다. 도쿄는 무인 자동차가 도로를 성공적으로 달리는 이러한 비전의 좋은 예가 될 수 있습니다. 그러나 안전상의 이유로 긴급 상황 발생 시 운전자가 차량에 탑승하여 차량을 제어합니다.

AI는 기계 학습과 고급 센서를 통해 차량이 주변 환경을 인식하고 대응할 수 있도록 하여 자율 주행을 현실화합니다. 사람들은 개발 단계에서 이 비전에 회의적이었지만, 자율주행 자동차는 운송 부문에 진출을 중요하게 여겼습니다.

가까운 미래에 자율주행차가 표준이 될 것이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 운전기사 없이 우버를 타는 모습을 상상해보세요. 그날이 곧 옵니다.

보험 사기 탐지

사기는 자동차 보험 영역에서 시급한 문제입니다. 보험사는 사기 청구로 수십억 달러를 지불해야 합니다. NLP를 갖춘 AI는 보험 사기를 퇴치하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 분석하여 이상 현상을 식별하고 의심스러운 사기 활동 패턴을 감지함으로써 보험 회사가 실시간으로 사기 청구를 방지하고 자원을 절약하며 재정적 손실을 줄이고 보험 생태계의 무결성을 유지할 수 있는 사전 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. . 보험사는 보험 사기 탐지에 AI를 활용함으로써 청구 처리를 간소화하고 정확성을 높이며 보험 계약자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

운전자 행동 분석

운전자 행동에 대한 AI 기반 분석은 교통 안전의 환경을 변화시키고 있습니다. AI 알고리즘이 탑재된 텔레매틱스 장치는 과속, 급가속 또는 급제동, 오일 교환 간격, 연료 소비, 사고 후 차량 정지 시간, 교통 규칙 준수 등 운전자 행동의 다양한 측면을 모니터링하고 분석할 수 있습니다.

이 데이터는 차량 관리, 보험 가격 모델 및 보다 안전한 운전 습관을 장려하는 데 매우 중요합니다. AI는 운전자 행동에 대한 통찰력을 제공함으로써 도로 안전을 개선하고 사고 위험을 줄이며 개인의 운전 습관에 따라 보험료를 최적화하는 데 기여합니다.

비행 지연 예측

비행 지연은 오늘날 항공 운송이 직면한 가장 일반적인 문제 중 하나입니다. 이는 승객의 비행 경험에 부정적인 영향을 미치고 운송 회사의 가치를 훼손하며 고객 이탈률이 높아집니다.

AI는 이러한 문제를 극복하기 위해 구조에 나선다. 업계에서는 운송에 빅데이터 분석과 AI를 활용하여 대기 시간을 줄이고 여행 경험을 향상시켜 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

기술적 결함부터 악천후까지 모든 것이 비행 지연을 유발할 수 있으므로, 기술은 항공 부문이 비행 지연 및 취소를 유발할 수 있는 가능성에 대한 유용한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 회사는 승객에게 이 정보와 항공편 세부 정보를 업데이트할 수 있으며, 이를 통해 불필요한 대기 시간을 없애고 그에 따라 일정을 계획할 수 있습니다.

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교통 관리

통근자들이 정기적으로 직면하는 가장 큰 교통 문제 중 하나는 교통 혼잡입니다. 운송용 AI도 이 문제를 해결하기 위해 여기에 있습니다. 교통 흐름을 최적화하기 위해 AI 알고리즘은 센서, 교통 카메라, GPS 장치 등 다양한 소스의 실시간 데이터를 분석합니다. 스마트 교통 관리 시스템은 신호 타이밍을 동적으로 조정하고 차량 경로를 변경하여 혼잡을 줄이고 효율성을 향상시킵니다.

그 이상은 무엇입니까? 승객은 발생 가능한 사고 사례, 교통 예측 또는 도로 막힘과 같은 필수 정보로 업데이트됩니다. 또한, 최단 경로 알림을 제공하여 교통 정체에 갇히지 않고 목적지까지 도달할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 AI는 원치 않는 교통 문제를 해결할 뿐만 아니라 대기 시간을 줄이고 도로 안전을 향상시킵니다.

실시간 차량 추적

AI 기반 차량 추적 시스템은 차량의 위치, 상태 및 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. GPS 데이터, 센서 및 예측 분석을 통합함으로써 기업은 경로 계획을 최적화하고, 연료 효율성을 모니터링하고, 유지 관리 일정을 사전에 계획할 수 있습니다. 이를 통해 차량 관리가 향상되고 연료 비용이 절감되며 배송 일정이 개선되고 운송 차량의 전반적인 운영 효율성이 보장됩니다.

또 뭔데? 데이터가 클라우드로 전송되기 때문에 언제든지 어떤 기기에서나 쉽게 접근할 수 있습니다.

재고 관리

운송 분야의 AI는 재고 및 창고 관리에 진정한 혁신을 가져왔습니다. AI 기반 창고 로봇과 기계 학습 알고리즘을 활용하여 기업은 수요를 예측하고 최적의 재고 수준을 식별하며 재주문 프로세스를 보다 효율적이고 정확하게 자동화할 수 있습니다. 이는 재고 부족 및 과잉 재고 상황의 위험을 최소화할 뿐만 아니라 전반적인 공급망 효율성을 향상시켜 비용을 절감하고 고객 만족도를 향상시킵니다.

AI를 교통 분야에 활용하는 것은 단기 및 장기 예측을 모두 할 수 있다는 점에서 매우 주목할 만합니다. 단기 예측에서는 공급과 수요를 비교하면서 저장 공간에 꼭 필요한 것만 확보할 수 있습니다. 장기적으로는 추세를 예측하고 계절별 요구 사항을 식별합니다.

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지능형 운전자 관리

AI는 운전자 행동과 도로 상태를 모니터링하는 지능형 시스템을 통해 운전자 관리와 안전에 혁명을 일으키고 있습니다. 현대 자동차는 감정 인식, 컴퓨터 비전, 지능형 IoT 센서, AI를 교통 분야에 활용하여 교통 위험을 초래할 수 있는 운전자의 행동을 식별할 수 있습니다. AI는 체온, 피로, 졸음, 안구 움직임, 머리 위치, 운전 행동, 시간 등의 요소를 분석해 운전자의 상태가 잠재적으로 위험한지 여부를 식별할 수 있습니다. 이에 대응해 AI 시스템은 차량을 정지하거나 자율주행 모드로 전환하는 등 예방 조치를 취할 수 있다.

첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 AI 알고리즘을 사용하여 잠재적인 위험을 감지하고, 운전자에게 실시간 경고를 제공하며, 경우에 따라 사고 예방을 위한 시정 조치를 취합니다. 이는 운전자와 승객의 안전을 향상시킬 뿐만 아니라 보험 비용 절감 및 인적 실수로 인한 사고 위험을 완화하는 데에도 기여합니다.

영국 정부는 운전자의 행동이 사고를 일으키는 주요 원인 중 하나로 피로를 꼽았습니다.

교통 분야 AI의 실제 사례

AI는 자동차 산업을 더욱 발전시키고 자동화하며 효율적으로 만듭니다. 이것이 바로 많은 대기업과 신흥 스타트업이 교통 분야에서 AI를 점점 더 많이 사용하고 있는 이유입니다. 다음은 교통 분야 AI의 주요 사례 중 일부입니다.

테슬라

Tesla는 AI를 활용하여 다양한 차량에서 자율 주행 기능을 구현합니다. 이 거대 자동차 기업은 AI 잠재력을 활용해 피로도, ​​졸음 정도 등 운전자의 행동을 감지해 도로에서 발생할 수 있는 사고를 방지합니다.

BMW

BMW는 운영 프로세스 전반에 걸쳐 400개 이상의 AI 애플리케이션을 사용합니다. 브랜드의 최신 모델 중 일부에는 AI 기반 개인 비서가 탑재되어 운전자의 선호도와 행동에 따라 다양한 작업을 수행함으로써 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킵니다.

히타치

업계 선두주자인 히타치는 교통 분야에 AI를 활용하는 것으로 유명합니다. 이 회사는 고급 예측 차량 유지 관리 소프트웨어로 잘 알려져 있습니다. IoT와 AI의 힘을 활용하여 Hitachi는 방대한 데이터를 분석하여 포괄적인 차량 모니터링을 제공하고 차량 자산의 수명을 보장합니다.

웨이모

이전에 Google 자율주행차 프로젝트로 알려졌으며 현재 자율주행 기술 회사로 운영되고 있는 Waymo는 AI의 힘을 활용하여 배달 밴, 택시, 트랙터 트레일러 차량에서 자율주행 기능을 구현합니다.

아우디

아우디는 인공 지능과 컴퓨터 비전을 사용하여 차량 판금을 검사합니다. 이러한 차세대 기술은 생산 단계에서 가장 작은 균열까지도 감지할 수 있어 회사는 완제품에서 결함이 있는 부품을 제거할 수 있습니다.

교통 분야 AI의 미래는 무엇인가?

AI는 이미 교통 환경을 변화시키는 데 있어 눈부신 발전을 이루었지만 아직 그 능력의 표면을 긁어내기 시작하고 있습니다. 앞으로 운송 분야에서 AI의 획기적인 역할은 크게 발전하여 업계에 더욱 깊이 자리잡고 점점 더 복잡한 책임을 떠맡게 될 것입니다.

AI는 자동화와 오류 감소를 넘어 다가오는 트렌드를 예측하는 데 능숙해지며 선제적인 의사 결정의 새로운 시대를 열 것으로 예상됩니다. 교통 분야 AI의 미래는 상품과 승객을 한 곳에서 다른 곳으로 운송하는 방식을 재정의할 수 있는 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다.

또한, 완전 자율주행 자동차의 비전 실현에 가까워짐에 따라 도로 안전은 새로운 차원에 도달할 것으로 예상됩니다. NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration)에 따르면 아래 이미지와 같이 운전 자율성에는 6단계가 있습니다.

오늘날 대부분의 AI 구동 차량은 레벨 1~3에 속합니다. 향후 수년 또는 10년 동안 우리는 운전자가 모든 운전 제어권을 포기하고 승객처럼 승차감을 즐길 수 있는 완전 자율성을 달성하게 될 것입니다.

무인 차량 외에도 AI 기반 교통 관리 시스템은 도시 이동성을 최적화하고 교통 혼잡을 줄이고 교통 네트워크의 효율성을 향상하도록 설정되었습니다. 자율주행차의 추가적인 발전부터 인프라 계획을 위한 예측 분석에 AI를 통합하는 것까지, 앞으로의 여정은 운송 산업의 모든 측면을 혁신할 AI의 잠재력에 대한 지속적인 탐구를 약속합니다.

기술이 발전함에 따라 운송 분야에서 AI의 역할이 더욱 진화하여 산업의 미래를 재정의할 것으로 기대할 수 있습니다.

AI 개발 서비스 경험

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우리는 신뢰할 수 있는 AI 솔루션 제공업체가 되어 특정 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 구축하여 운영 프로세스를 발전시키고 비즈니스 목표에 더 가까워질 수 있도록 돕습니다.

우리는 운송 및 물류를 포함한 산업 전반에 걸쳐 모든 규모의 글로벌 비즈니스를 위한 광범위한 AI 기반 솔루션을 제공합니다. 150명 이상의 공급망 및 물류 전문가로 구성된 팀을 통해 당사는 전 세계 기업에 200개 이상의 운송 물류 소프트웨어를 제공했습니다. 우리의 포트폴리오는 AI 개발 서비스 제공에 있어 우리의 역량을 입증합니다.

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자주 묻는 질문

Q. AI는 어떻게 교통의 안전과 보안을 강화하나요?

A. AI는 여러 가지 방법으로 교통의 안전과 보안을 강화합니다.

• 첫째, 잠재적인 위협을 신속하게 식별하는 고급 알고리즘을 사용하여 전반적인 보안 조치와 감시 기능을 향상시킵니다.
• 둘째, AI는 연료 효율을 위한 경로를 최적화하여 배출을 줄여 환경 안전에 기여합니다.
• 마지막으로, AI는 사기 행위를 탐지하고 방지하는 고급 알고리즘을 사용하여 요금 징수 프로세스를 간소화합니다.

종합적으로 AI 애플리케이션은 안전 문제와 환경 고려 사항을 모두 해결하면서 강력하고 안전한 운송 환경을 조성합니다.

Q. AI는 교통에 어떻게 활용되나요?

A. 교통 분야에 AI를 활용하는 것은 다양한 데이터 수집 및 전처리, 머신러닝 모델 학습, 알고리즘 개발을 포함하는 다면적인 프로세스입니다. IoT 센서 및 장치와 통합된 AI는 실시간 분석을 수행하고 자율적인 결정을 내리며 피드백 루프를 통해 지속적으로 성능을 개선합니다. 이러한 역동적인 프로세스는 안전성을 강화하고, 교통을 최적화하며, 자율주행차를 가능하게 하고, 운송의 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

Q. AI가 교통에 어떤 영향을 미칠까요?

A. AI가 교통에 미치는 영향은 엄청나며 전례 없는 발전의 시대를 열고 있습니다. AI는 정교한 알고리즘과 기계 학습을 통해 차량이 안전하게 탐색하고, 장애물을 감지하고, 교통 규칙을 준수하고, 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이러한 혁신적인 기능은 지속적인 인간 개입의 필요성을 크게 줄여 보다 효율적이고 안전하며 지능적인 교통 시스템에 기여합니다. 도로 위의 자율주행 차량부터 AI 기반 교통 관리에 이르기까지 AI의 영향력은 우리가 이동하고 교통 생태계와 상호 작용하는 방식을 재정의할 것을 약속합니다.