Transporto versle sprendimai priimami nuolat kintančioje aplinkoje. Joje svarbiausi tampa laikas, kaštai ir operacinis tikslumas. Kintantys maršrutai, skirtingi kroviniai, vairuotojų grafikai ir sandėlių apkrovos reikalauja nuolatinės adaptacijos, todėl tradicinis planavimas vis dažniau nebespėja paskui realybę.
Dirbtinio intelekto sprendimai šią problemą sprendžia iš esmės. Jie leidžia pereiti nuo intuicija paremtų sprendimų prie sisteminio, duomenimis grįsto valdymo.
„Transporto sektoriuje sudėtingumas auga greičiau nei žmogaus gebėjimas jį valdyti rankiniu būdu. Čia algoritmai tampa ne privalumu, o būtinybe“, – pasakoja Aistis Raudys, dirbtinio intelekto sprendimų kūrėjas. 
Dirbtinis intelektas pervežimų planavimui ir maršrutų optimizavimui
Vienas didžiausių kaštų transporto versle – neoptimalūs maršrutai. Net nedideli netikslumai planavime ilgainiui virsta dideliais nuostoliais.
Dirbtinio intelekto sprendimai analizuoja:
- užsakymų srautus;
- transporto priemonių pajėgumus;
- eismo sąlygas realiuoju laiku;
- pristatymo terminus.
Remiantis šiais duomenimis, algoritmai automatiškai sudaro optimaliausius maršrutus ir geba juos koreguoti situacijai keičiantis.
„Didžiausia vertė atsiranda ne tada, kai sudaromas planas, o tada, kai jis geba keistis realiu laiku“, – pabrėžia A. Raudys. Rezultatas – mažiau tuščių kilometrų, geriau išnaudojamas transporto parkas ir greitesnis reagavimas į pokyčius.
Krovinių maršrutų optimizavimas realiuoju laiku
„Packsender" logistikos platforma susidūrė su problema – 30-40% reisų vykdavo su tuščiais arba nepakankamai pakrautais sunkvežimiais. Sukūrėme sistemą, paremtą Ant Colony Optimization algoritmais, dinamiškai koreguojančiais maršrutus realiuoju laiku. Programą pritaikėme patogiam naudojimui tiesiogiai kliento logistikos platformoje. Modelis apmokytas 15 000 įrašų rinkiniu iš „Cargo.lt" ir „Trans.eu".
Rezultatas – sumažintos degalų sąnaudos, mažiau tuščių reisų ir mažesnis išmetamųjų teršalų kiekis.
Sandėlio optimizavimas naudojant AI sprendimus
Transporto efektyvumas neatsiejamas nuo sandėlio veiklos. Būtent čia dažnai susidaro „nematomi“ vėlavimai, kurie daro įtaką visai tiekimo grandinei.
Dirbtinis intelektas leidžia analizuoti tiek istorinius, tiek realaus laiko duomenis ir optimizuoti:
- prekių išdėstymą;
- komplektavimo procesus;
- srautų judėjimą sandėlyje.
Tai leidžia ne tik pagreitinti operacijas, bet ir sumažinti klaidų tikimybę.
„Sandėlyje efektyvumas slypi detalėse – kelių sekundžių sutaupymas viename procese ilgainiui virsta valandomis“, – komentuoja A. Raudys.
Integracija: nuo įrankio iki sistemos dalies
Svarbiausias aspektas – AI sprendimai neturi veikti atskirai. Jie integruojami į esamas transporto valdymo (TMS) ir sandėlio sistemas (WMS), todėl tampa natūralia infrastruktūros dalimi.
Tai leidžia:
- užtikrinti sklandų duomenų srautą;
- išvengti papildomo rankinio darbo;
- lengvai plėsti sprendimus augant verslui.
Ilgainiui dirbtinis intelektas tampa ne tik operaciniu įrankiu, bet ir strategine priemone, kuri padeda transporto įmonėms sistemingai mažinti kaštus ir didinti efektyvumą. 
Kaip AI keičia viešojo transporto valdymą?
Dirbtinio intelekto vertė ypač išryškėja viešojo transporto sistemose, kur vienu metu reikia valdyti didelius srautus, užtikrinti saugumą ir išlaikyti punktualumą. Miestai vis dažniau susiduria su problema: augantis gyventojų skaičius didina transporto apkrovą, o tradiciniai sprendimai nebesugeba reaguoti pakankamai greitai. Tokiose situacijose AI sprendimai leidžia pereiti prie realaus laiko valdymo. Sistema renka duomenis iš kamerų, jutiklių ir GPS, juos analizuoja ir priima sprendimus beveik akimirksniu.
„Kai turi tūkstančius judančių objektų, žmogus nebegali matyti viso vaizdo. AI leidžia tą vaizdą sujungti į vieną sistemą“, – aiškina A. Raudys.
Sprendimai apima:
- eismo srautų prognozavimą;
- maršrutų koregavimą realiu laiku;
- pažeidimų identifikavimą;
- keleivių srautų analizę.
Papildomai taikoma prognozuojamoji priežiūra – algoritmai analizuoja transporto priemonių būklę ir leidžia iš anksto nustatyti galimus gedimus.
Vilniaus viešojo transporto sauga ir efektyvumas
Bendradarbiaudami su viešojo transporto organizatoriumi JUDU ir Vilniaus miesto savivaldybe, diegėme 5G ir AI kamerų tinklą, aptinkantį eismo pažeidimus – kaip autobusų juostų pažeidimus ir neteisėtą stovėjimą – realiuoju laiku. Sistema taip pat prognozuoja keleivių srautus ir atlieka prognozuojamąją transporto priemonių priežiūrą.
Rezultatas: laukimo laikas stotelėse sutrumpėja iki 20%, autobusų juostų pažeidimai sumažėja 15%, gedimų skaičius mažėja 10%.
Klaipėdos viešojo transporto tvarkaraščių optimizavimas
Panašų iššūkį sprendėme ir Klaipėdoje – KKT užsakymu sukurtas ML pagrįstas imitacinis modelis optimizuoja 31 miesto ir 22 priemiestinio maršruto tvarkaraščius. Sistema analizuoja ne tik eismo situaciją, bet ir oro sąlygų poveikį maršrutams, realiuoju laiku koreguodama tvarkaraščius.
Rezultatas: sutrumpėjęs laukimo laikas, mažiau spūsčių pagrindinėse stotelėse ir sumažintas CO₂ išmetimas.
DUK
Kas yra AI sprendimai transporto sektoriuje?
Tai dirbtinio intelekto technologijos, padedančios optimizuoti maršrutus, valdyti transporto srautus, mažinti kuro sąnaudas ir automatizuoti logistikos procesus.
Kaip AI padeda optimizuoti maršrutus?
AI analizuoja realaus laiko duomenis (eismą, orus, užsakymus) ir parenka efektyviausius maršrutus, taip sumažindamas kelionės laiką ir kaštus.
Ar AI gali sumažinti kuro sąnaudas?
Taip. Optimizuojant maršrutus ir vairavimo stilių, galima reikšmingai sumažinti kuro sąnaudas bei transporto nusidėvėjimą.
Kaip AI naudojamas transporto parkų valdyme?
AI padeda stebėti transporto priemonių būklę, planuoti techninę priežiūrą ir išvengti gedimų dar prieš jiems įvykstant.
Ar AI sprendimai tinka mažoms transporto įmonėms?
Taip. Net mažos įmonės gali naudoti AI planuojant maršrutus, sekant užsakymus ar automatizuojant klientų komunikaciją.
Kokios dažniausios klaidos diegiant AI transporto sektoriuje?
Netikslūs duomenys, per sudėtingi sprendimai ir aiškios strategijos nebuvimas.
Ar AI gali pagerinti klientų aptarnavimą?
Taip. Automatizuoti pranešimai, užsakymų sekimas ir greitesnis reagavimas didina klientų pasitenkinimą.
Ar AI gali prognozuoti paklausą?
Taip. AI analizuoja istorinius duomenis ir padeda prognozuoti užsakymų srautus bei planuoti resursus.
Nuo ko pradėti diegiant AI transporto versle?
Nuo didžiausio „skausmo“ – dažniausiai tai maršrutų planavimas, kuro sąnaudos arba užsakymų valdymas.