한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Perkembangan industri logistik bergantung pada pemrosesan informasi dan pengelolaan data yang efisien. Pengalihan model AI berarti perubahan dalam cara pemrosesan data. Di cloud, data berskala besar dapat diproses secara terpusat, namun terdapat masalah dengan latensi dan stabilitas jaringan. Pemrosesan di edge dapat merespons kebutuhan lokal dengan lebih cepat, sehingga meningkatkan kinerja dan efisiensi waktu nyata.

Ambil contoh udara ekspres, waktu adalah kehidupan. Transfer dan pemrosesan informasi yang cepat dan akurat sangat penting untuk memastikan barang tiba tepat waktu. Penerapan model AI di edge dapat mencapai keputusan real-time yang lebih akurat dalam berbagai aspek seperti bongkar muat kargo dan perencanaan rute transportasi. Misalnya, melalui sensor dan perangkat komputasi tepi, status dan kondisi lingkungan barang dapat dipantau secara real time, dan strategi transportasi dapat disesuaikan secara tepat waktu untuk mengurangi penundaan dan kerugian.

Selain itu, aspek finansial juga terkena dampaknya. Biaya pemrosesan data di cloud relatif tinggi, sementara pemrosesan terdesentralisasi di edge dapat mengurangi sejumlah biaya infrastruktur. Namun pada saat yang sama, perencanaan keuangan yang cermat untuk investasi teknologi baru juga diperlukan.

Perusahaan logistik harus secara aktif menerima perubahan ini. Memperkuat penelitian dan pengembangan teknologi serta pelatihan bakat, dan mengoptimalkan proses bisnis untuk beradaptasi dengan tren teknologi baru. Hanya dengan cara ini kita bisa tetap tak terkalahkan dalam persaingan pasar yang ketat.

Singkatnya, pandangan para eksekutif Intel ini membawa pemikiran dan peluang baru bagi industri logistik. Perusahaan logistik harus memanfaatkan peluang ini untuk mencapai transformasi dan peningkatan.