Како вештачка интелигенција и праћење у реалном времену мењају управљање теретом
Увод
Деценијама је управљање теретом радило само са делимичним информацијама. Пошиљка би напустила фабрику у Шенжену, нестала у логистичкој мрежи, а затим се поново појавила — понекад и данима касније — или на одредишту или као проблем који је требало објаснити незадовољном клијенту. Видљивост није била метода; то је била љубазност. Накнадно, одлуке о преусмеравању, обнављању залиха или учинку превозника доношене су на основу извештаја који су већ били застарели када су читани.
Сада се тај начин пословања урушава. Вештачка интелигенција и технологије праћења у реалном времену, које се заснивају на IoT сензорима, GPS мрежама, cloud платформама и механизмима машинског учења, удружиле су се како би створиле нешто што логистичка индустрија никада раније није имала: могућност да се види шта се дешава у глобалном ланцу снабдевања у тренутку када се то деси и да се делује пре него што проблеми постану кризе. Износ новца који је уложен у ову промену је значајан. Глобално тржиште система за управљање теретом вреди 19.76 милијарди долара у 2025. години и очекује се да ће порасти на 43.21 милијарду долара до 2034. године. Очекује се да ће се Интернет ствари (IoT) у логистици проширити са 61.17 милијарди долара у 2025. на 161 милијарду долара до 2032. године. Тржиште софтвера за видљивост ланца снабдевања расте стопом од 24.98% сваке године. Ово нису само нагађања; они показују да новац улази у системе који мењају начин тока терета.
Овај чланак разматра како та транзиција изгледа у стварном животу, укључујући специфичне примене које доводе до видљивих резултата, динамику тржишта која убрзава усвајање, стварне проблеме који и даље постоје и шта то значи за фирме које превозе терет између Кине и америчког коридора и даље.
Зашто је видљивост терета постала кључни проблем индустрије
Није случајно што је праћење у реалном времену постало најважнија ствар у логистичкој технологији. Постало је централно јер се испоставило да су трошкови његовог недостатка много већи него што је већина компанија у почетку мислила да ће бити. У 2024. години, број прекида ланаца снабдевања порастао је за 32% у многим индустријама. Више од 78% произвођача широм света рекло је да не могу да виде све своје добављаче. Али пре само неколико година, одговор на питање „Где је моја пошиљка?“ увек је био исти: био је телефонски позив шпедитеру, провера застареле веб странице превозника и игра чекања.
Успон електронске трговине убрзао је обрачун. Људи који су били навикли да прате пакет из складишта у Њу Џерзију почели су да очекују исти ниво тачности од контејнера који прелази Пацифик. Тај притисак очекивања се проширио на ланац, терајући транспортне компаније да троше новац на инфраструктуру како би дале стварне одговоре уместо само предвиђања. До 2025. године, праћење у реалном времену ће бити највећи део тржишта софтвера за видљивост ланца снабдевања. Преко 58% имплементација је на платформама заснованим на облаку јер су глобално дистрибуирани тимови морали да буду у могућности да приступе подацима уживо са било ког уређаја и у било којој временској зони.
Тарифна ситуација 2025. године учинила је ствари много хитнијим. Недавне промене америчких тарифа довеле су до повећања трошкова транспорта широм света и натерале компаније да брзо промене своје планове набавке. Компаније које нису имале увид у своје ланце снабдевања у реалном времену нису могле довољно брзо да реагују на промене у рутирању, царинске рекласификације или нове захтеве за усклађеност. Компаније које су се најбоље снашле током тих поремећаја биле су оне чији су логистички системи већ били засновани на подацима у реалном времену уместо на застарелим извештајима.
Вештачка интелигенција у теретном саобраћају: Више од уобичајеног
Предиктивна аналитика и предвиђање потражње
Најкориснија употреба вештачке интелигенције у теретном транспорту није она која је најочигледнија. Предиктивна аналитика користи машинско учење да би сагледала прошле трендове, тренутне улазе и спољне сигнале како би предвидела потражњу и планирала проблеме. Она ради тихо, иза кулиса, у системима планирања, тако да се проблеми чак ни не појављују на екрану диспечера. Према McKinsey-ју, прогнозирање побољшано вештачком интелигенцијом смањује грешке у ланцу снабдевања за 30% до 50%. Прогнозирање потражње вођено вештачком интелигенцијом смањује грешке у планирању логистике за 30%, док је тачност планирања капацитета терета повећана за 25% међу корисницима. Та статистика значи мање празних камиона, боље искоришћене контејнере и боље подударање између понуде и стварне потражње за превозника који управља стотинама трака.
Посебно је вредно напоменути употребу за управљање поремећајима. Када је криза на Црвеном мору променила ток великог дела контејнерског саобраћаја 2024. године, компаније са платформама за видљивост заснованим на вештачкој интелигенцији могле су да планирају нове руте, утврде нова очекивана времена доласка и проактивно разговарају са потрошачима док су њихови конкуренти још увек ручно телефонирали контактима превозника. Исти образац важи и за загушења у лукама, лоше време, штрајкове и изненадне недостатке капацитета. Вештачка интелигенција омогућава управљању теретом да реши проблеме пре него што их купци открију, уместо да их мора објашњавати након што се догоде.
Оптимизација руте и динамичко планирање оптерећења
Оптимизација рута помоћу вештачке интелигенције је прешла дуг пут откако су ТМС платформе прве генерације користиле једноставне алгоритме „краћег пута“. Модерни системи истовремено узимају податке о саобраћају у реалном времену, податке о загушењу лука, временске прогнозе, правила о радном времену возача и промене цена горива. Затим креирају руте које оптимизују укупне трошкове уместо само удаљености. Компаније које користе вештачку интелигенцију за оптимизацију својих рута кажу да је њихов превоз терета 25% ефикаснији, а потрошња горива 15% до 20% нижа. Неки превозници су видели да се пређена километража празних камиона смањује и до 50% захваљујући аутоматизованом планирању утовара, које интелигентно комбинује робу како би се смањио број пређених километара празних камиона.
У марту 2025. године, компанија Freight Technologies Inc. је објавила свој бот за тендере са вештачком интелигенцијом заједно са својом TMS платформом. Ово је аутоматизовало процес тендерисања терета, који је раније укључивао слање имејлова и телефонске позиве. Та врста аутоматизације тачкастих решења, сабрана у многе задатке у теретном превозу, је начин на који се добијају укупни бројеви ефикасности у анкетама о усвајању вештачке интелигенције.
Аутоматизована документација
У прошлости је теретна документација била један од најручнијих, најсклонијих грешкама и дуготрајних делова логистичког ланца. Теретни листови, царинске декларације, сертификати о пореклу, фактуре, обрасци о усаглашености и други документи захтевају исправан унос података, унакрсне референце, а често и потписе или печате од више особа. Системи за обраду природног језика (NLP) са вештачком интелигенцијом сада могу да читају, разумеју и попуњавају ову документацију брже и прецизније него људи. Операције које су користиле аутоматизацију докумената помоћу вештачке интелигенције смањиле су своје административне трошкове за чак 40%. Аргумент поузданости је подједнако јак као и аргумент ефикасности, посебно за прекогранични теретни саобраћај, где једна грешка у папирологији може довести до чекања на царини које кошта много више од уштеда у администрацији.
Тржиште иза замаха: Кључни подаци
Следећа табела приказује колико се новца улаже у логистичке технологије вештачке интелигенције и интернета ствари од 2025. године, на основу тренутних истраживања тржишта:
| Сегмент | Величина тржишта 2024–2025 | Прогноза | ЦАГР |
| Системи за управљање теретом (глобално) | 19.76 милијарда долара (2025) | 43.21 милијарди УСД до 2034 | 100% |
| Интернет ствари у логистици | 61.17 милијарда долара (2025) | 161.17 милијарди УСД до 2032 | 100% |
| Софтвер за видљивост ланца снабдевања | 1.74 милијарда долара (2025) | 12.94 милијарди УСД до 2034 | 100% |
| Тржиште повезане логистике | 38.04 милијарда долара (2024) | Снажан раст до 2030. године | 100% |
| Вештачка интелигенција у теретном саобраћају (сложена годишња стопа раста до 2028. године) | - | - | 100% |
| Логистика заснована на IoT-у (широко) | 17.5 милијарда долара (2024) | 809 милијарди УСД до 2034 | 100% |
Ови бројеви показују да сектор пролази кроз фундаменталну промену, а не кроз циклични талас иновативних инвестиција. Тржиште система за управљање теретом расте стопом од 9.4% годишње. Тржиште софтвера за видљивост ланца снабдевања расте стопом од око 25% годишње. Ово је слој који се гради преко њега. Складна стопа раста од 46.7% тржишта логистике засноване на IoT-у показује хардверску и комуникациону инфраструктуру која омогућава оба горе наведена фактора. Азијско-пацифички регион је најбрже растуће подручје због инвестиција у паметне луке и раста ћелијског IoT-а. САД имају највише инфраструктуре која се користи у Северној Америци. Логистичка индустрија заснована на IoT-у вредела је 6.65 милијарди долара у 2024. години и очекује се да ће расти стопом од 41.8% годишње.
Праћење IoT-а у реалном времену: Шта се мења када можете све да видите
Потпуна видљивост у реалном времену има фундаментални утицај на то како функционише теретни превоз, не само инкрементални. Процес управљања изузецима, који подразумева проналажење и решавање пошиљки које не иду по плану, мења се из реактивног у проактивни. Ако контејнер омогућен IoT технологијом касни у претоварној луци, контролна табла менаџера терета добија аларм пре него што прималац има разлога за бригу. Када температура у хладњачи која превози дрогу порасте или падне, сензор шаље обавештење на време да га заустави, али не на време да поднесе извештај о штети.
Подаци за хладни ланац су веома занимљиви. Коришћење Интернета ствари (IoT) у логистици хладног ланца је побољшало рад опреме за 25%. Предиктивна аналитика у операцијама хладног ланца је помогла у заустављању до 75% проблема у ланцу снабдевања. Праћење помоћу IoT-а је смањило изгубљене пошиљке за 23% у свим категоријама терета. Ово нису мале користи за терет који је временски осетљив или вреди много новца, укључујући електронику, лекове и делове за возила. Један избегнути квар хладног ланца може уштедети више новца него укупни трошкови имплементације IoT-а за годину дана.
Апликације за геофенсинг су прешле дуг пут. Системи за праћење IoT-а и геофенсинг – аутоматизована упозорења која се активирају када пошиљка скрене са курса – учинили су крађу терета и његово погрешно смештање много ређим. Ове методе се најагресивније користе код пошиљки робе високе вредности, укључујући полупроводнике, луксузне производе и фармацеутске производе. Управљање возним парком сада чини 32.47% индустрије IoT логистике по примени. Праћење имовине има сложену годишњу стопу раста (CAGR) од 14.63%, јер праћење стања постаје стандард за робу високе вредности.
Постоји нови приступ праћењу поморског терета. АИС (Аутоматски идентификациони системи) и предиктивна решења заснована на вештачкој интелигенцији сада омогућавају менаџерима терета да виде тачну локацију брода и дају пројекције очекиваног времена доласка које узимају у обзир временске услове, промене у рути и загушење лука. У 2024. години, број уређаја за праћење поморског терета омогућених Интернетом ствари (IoT) порастао је за 52% широм света. То је било зато што су предузећа желела да прате временске услове у реалном времену за робу која је осетљива на температуру. Једна дистрибутивна компанија смањила је трошкове задржавања и лежаја за 40% само слањем раних упозорења о заказивању у луци након инсталирања праћења омогућеног IoT-ом. Ово је јединствени, доказиви повраћај инвестиције (ROI) који потврђује пословни случај за имплементацију.
Апликације вештачке интелигенције и интернета ствари у теретном саобраћају: Шта раде и шта пружају
| Апликација вештачке интелигенције/ИоТ-а | Шта ради | Меасуред Оутцоме |
| Предиктивно предвиђање потражње | Анализира историјске податке и податке у реалном времену како би пројектовао обим превоза терета | Смањује грешке у ланцу снабдевања за 30–50% (McKinsey) |
| АИ оптимизација руте | Динамички преусмерава руте на основу саобраћаја, времена, статуса луке | 25% бржа испорука; смањење потрошње горива 15–20% |
| Праћење пошиљки у реалном времену путем IoT-а | GPS/сензорски приказ уживо током целог путовања | Смањење трошкова логистике за 20–30%; 23% мање изгубљених пошиљки |
| Предиктивно одржавање возног парка | Прати стање возила и обавештава о кваровима пре него што се појаве | До 40% нижи трошкови одржавања; 50% мање застоја |
| Аутоматизована документација (НЛП) | Чита, попуњава и архивира царинске листове, царинске обрасце, фактуре | Административни трошкови смањени до 40%; готово нула ручних грешака |
| Динамичко одређивање цена помоћу вештачке интелигенције | Прилагођава цене превоза у реалном времену према потражњи и капацитету | Смањење трошкова транзита за 15–20%; побољшана контрола марже |
| Праћење хладног ланца у вези са интернетом ствари | Континуирана упозорења о температури/влажности за осетљиви терет | 25% боља ефикасност опреме; 75% мање прекида у раду |
| Управљање изузецима засновано на вештачкој интелигенцији | Означава одступања; аутоматски препоручује корективне мере | Брже решавање; 15% веће задовољство купаца |
Изазови који се не могу занемарити
Постоје јаки разлози за вештачку интелигенцију и праћење терета у реалном времену, али и даље постоје велики проблеми које треба решити пре него што се могу широко користити. Индустрија себи не помаже умањивањем ових проблема. Проблеми наведени у наставку су стварни проблеми са којима се суочавају логистичке компаније свих величина.
| Изазов | Реал-Ворлд Импацт | Практично ублажавање |
| Висока почетна инвестиција у IoT/AI | Одвраћа мала и средња предузећа; спора видљивост поврата инвестиције | Почните са тракама са највећим ризиком; користите претплатничке IoT платформе |
| Интеграција старијих система за управљање системом управљања ... (TMS/WMS) | Нови алати се не повезују са старим системима | Пилот API конектори; дајте приоритет cloud-native платформама |
| Рањивост у сајбер безбедности | Логистика је главна мета ransomware-а | Архитектура нултог поверења; обука запослених за фишинг |
| Преоптерећење подацима без филтрирања вештачком интелигенцијом | Умор од опрезности; доношење одлука постаје спорије | Детекција аномалија помоћу вештачке интелигенције за откривање само сигнала који покрећу деловање |
| Јаз у вештинама радне снаге | Тимови не могу да извуку пуну вредност из алата | Структурирано усавршавање; интерфејси за копилота са вештачком интелигенцијом |
| Неконзистентни стандарди података | Подаци о праћењу више превозника се не поклапају | Усвојите заједничке стандарде броја BoL/контејнера путем API-ја |
Сајбер безбедност треба да добије посебан фокус. Како се теретне операције све више повезују путем Интернета ствари (IoT) и API-ја који повезују пошиљаоце, превознике, царинске власти и оператере лука, површина напада ransomware-а и крађе података знатно расте. Студије сајбер претњи увек стављају транспорт и логистику на врх листе индустрија које су најчешће мета. Напад ransomware-а који искључује TMS превозника током шпица сезоне може коштати много више од безбедносних напора који су могли да га зауставе. Позиција оператера у погледу сајбер безбедности мора бити зрела као и његова дигитална инфраструктура, а не заостајати за њом.
Организациони аспект је подједнако реалан. Према Гартнеровом истраживању „Будућност логистике“, један од највећих проблема који спречава предузећа да остваре вредност од својих технолошких инвестиција није сама технологија, већ чињеница да људи, процеси и дигитални алати не раде заједно. Механизми за препоруке вештачке интелигенције које нико не користи, контролне табле за праћење које нико не гледа и аларми о изузецима који одлазе у пријемне сандучиће које нико не проверава, све су то знаци истог проблема: технологија се користи брже него што култура пословања може да је поднесе. Компаније које максимално користе ове алате учиниле су људску страну усвајања једнако испланираном као и технолошку страну.
Технологије које долазе следеће
Бројне нове технологије прелазе са пилот програма на комерцијалне примене у теретном транспорту и оне ће бити следеће велике промене у управљању теретом.
Највише се помиње тема о самовозећим камионима. Камиони са вештачком интелигенцијом, напредним сензорима, навигацијом машинског учења и обрадом података у реалном времену већ саобраћају неким путевима у Сједињеним Државама. Очекује се да ће до 2030. године 11% теретног превоза обављати самовозећи камиони. Компаније попут UPS-а и Amazon-а виде програме за самовозеће аутомобиле као стратешка инфраструктурна улагања, а не само као нову технологију. Ефекти ће вероватно бити најприметнији у операцијама на дуге релације између чворишта у блиској будућности. Након тога, прошириће се на ситуације испоруке на последњој миљи, које су још компликованије са регулаторног и физичког становишта.
Дигитални близанци, који су виртуелне копије стварне логистичке инфраструктуре које се стално ажурирају подацима из IoT-а, постају све популарнији као алати за планирање и симулацију. Пре него што направе стварна улагања, менаџери складишта користе дигиталне близанце за планирање промена распореда и покретање сценарија у шпицу сезоне. Када се подаци са IoT сензора стално шаљу дигиталном близанцу, модел остаје ажуриран. Ово чини планирање и доношење одлука много прецизнијим него коришћење историјских снимака.
Све је јасније каква је улога блокчејна у теретном транспорту. Његова вредност није у замени тренутних система за праћење; већ у прављењу евиденције која се не може мењати и која се може делити међу људима који не верују једни другима у евиденцију. Када се одржавају на блокчејну, товарни листови, сертификати о пореклу и царинске гаранције не могу се мењати и сви их могу проверити истовремено. Паметни уговори који аутоматски врше плаћања када се потврди испорука или ослобађају царинске гаранције када подаци сензора покажу да су услови за пошиљку испуњени, значајно смањују спорове и административне циклусе. У првом кварталу 2025. године, UPS је сарађивао са Microsoft-ом на коришћењу вештачке интелигенције и Интернета ствари (IoT) за побољшање логистике. У другом кварталу 2025. године, Flexport је прикупио 100 милиона долара у финансирању серије E за развој своје IoT логистичке платформе. Ова недавна достигнућа показују да су инвестиције у следећи талас технологије терета и даље јаке и да се не успоравају.
Како се Topway Shipping гради за ово окружење
Топвеј Шипинг је компетентан добављач логистичких решења за прекограничну електронску трговину од 2010. године. Његово седиште је у Шенжену, Кина. Оснивачки тим има више од 15 година искуства у међународној логистици и царињењу, са великим знањем о транспорту између Кине и САД, који је један од најпрометнијих и најсложенијих теретних коридора на свету. Услуге покривају цео логистички ланац, од превоза на првој деоници до међународног... складиштење од царињења до испоруке на последњу миљу. Такође нуде флексибилне алтернативе за поморски превоз FCL и LCL из Кине до главних лука широм света.
Вештачка интелигенција и праћење у реалном времену доносе промене које клијенти компаније Topway могу да виде и осете. Приликом испоруке робе између Кине и САД, постоји много правила која се брзо мењају, попут промена у тарифној класификацији, захтева за царинску документацију и процена о томе како усмерити робу кроз луке. Ниједан статички оперативни модел не може да прати ове промене. Могућност праћења пошиљки у реалном времену, аутоматизација папирологије и добијање упозорења о царињењу пре него што се догоде нису додатне карактеристике у овом коридору; то су основни захтеви за добру услугу. Дугогодишња партнерства компаније Topway са превозницима, познавање царине и технолошка инфраструктура пружају клијентима приступ у реалном времену њиховом ланцу снабдевања између Кине и САД. Уместо да чекају ажурирања, не треба чекати на ажурирања.
За компаније које проширују своје прекограничне операције електронске трговине, Topway-ове могућности складиштења и „последње миље“, које се заснивају на истој видљивости података која контролише деоницу поморског транспорта, чине ланац снабдевања који функционише као повезани систем уместо низа предаја робе. То значи да тачност планирања залиха директно утиче на ефикасност новчаног тока. Са вештачком интелигенцијом и интернетом ствари (IoT) који подижу лествицу за то како би требало да изгледа видљивост управљања теретом, тај интегрисани приступ је оно што издваја логистичког партнера од логистичког добављача.
Шта ово значи за доносиоце одлука у теретном превозу данас
За логистичке оператере и менаџере ланца снабдевања који тренутно доносе технолошке одлуке, стратешка потреба је очигледна, чак и ако избори за извршење нису: инфраструктура видљивости мора бити на првом месту пре него што напредније апликације вештачке интелигенције могу да пруже вредност. Ако користите старе податке за покретање механизма за предиктивну аналитику, он ће правити стара предвиђања. Динамички механизам одређивања цена који не може да прати капацитет превозника у реалном времену ствара изборе који се не поклапају са тржиштем. Основа је осигурати да системи добијају редовне, поуздане податке у реалном времену које могу да користе.
Други избор се односи на партнере. На тржишту где сваки шпедитер и 3PL добављач говори о вештачкој интелигенцији у својим огласима, једино што их издваја јесте да ли технологија може да се повеже са оперативним подацима у реалном времену, да ли може да пружи резултате који се могу користити и да ли може да ради са сопственим TMS или ERP системом пошиљаоца. Уместо да само гледате PowerPoint презентацију о могућностима, замолите потенцијалног логистичког партнера да вас проведе кроз свој ток рада за управљање изузецима, покаже вам како се њихов API за праћење повезује и објасни како вас упозоравају када је потребно царињење. Ово одваја оперативну суштину од позиционирања.
Компаније које ће бити најбоље у управљању теретом до краја ове деценије су оне које сада граде инфраструктуру засновану на подацима. То укључује видљивост омогућену интернетом ствари у свим видовима транспорта, подршку у доношењу одлука засновану на вештачкој интелигенцији у свакој тачки оперативног одлучивања и културу која подстиче људе да делују на основу података. Технологија је ту. Доказ о повраћају инвестиције је записан. Једино што преостаје је убрзати извршење, што вам даје конкурентску предност на тржишту где се проблеми у ланцу снабдевања могу догодити у било ком тренутку.
Закључак
Пословање управљања теретом пролази кроз велику промену која ће се памтити једнако важном као и контејнеризација. Вештачка интелигенција и технологије праћења у реалном времену не олакшавају тренутне процедуре; уместо тога, мењају начин на који се терет планира, извршава, прати и опоравља од изузетака. Подаци са тржишта јасно показују у ком правцу ствари иду: системи за управљање теретом, логистичка инфраструктура интернета ствари и софтвер за видљивост ланца снабдевања расту стопама које показују структурно усвајање, а не циклична улагања.
Користи су конкретне и могу се мерити: усвајање Интернета ствари смањује трошкове логистике за 20 до 30%, оптимизација рута помоћу вештачке интелигенције убрзава време испоруке за 25%, а предиктивне технологије возног парка смањују трошкове одржавања за 40%. Ово нису нагађања технолошких компанија; ово су стварни резултати које су пријавиле компаније које су користиле ове методе и мериле резултате.
Постоје и стварни проблеми, као што је колико је тешко интегрисати различите системе, колико су рањиви на сајбер нападе, колико је тешко пронаћи људе са правим вештинама и колико је организацијама тешко да успоставе људске системе који ће технолошка улагања учинити исплативим. Ниједно од њих није ограничење које угрожава живот. Пажљивим планирањем и правим партнерима, сви се могу решити. Вођење теретне фирме 2025. године са инфраструктуром видљивости из 2015. године и очекивање да будемо конкурентни није могуће. Време за сустизање истиче. Компаније које тренутно улажу у вештачку интелигенцију и праћење у реалном времену не само да побољшавају ствари данас; оне такође постављају темеље за операције које ће спорије компаније бити веома тешко копирати.
ФАК
П: Колико вештачка интелигенција заправо може смањити трошкове превоза?
A: Истраживање компаније McKinsey показује да коришћење вештачке интелигенције може смањити трошкове логистике за 5% до 20%, у зависности од употребе. Компаније које користе вештачку интелигенцију за планирање рута кажу да им се трошкови горива и транспорта смањују у просеку за 15 до 20%. Предиктивно одржавање може смањити трошкове одржавања аутомобила и до 40%. Прогнозирање потражње помоћу вештачке интелигенције смањује трошкове одржавања залиха за око 12%.
П: Која је разлика између ГПС праћења и праћења терета заснованог на Интернету ствари?
A: GPS праћење вам даје информације о томе где се налазите. Праћење засновано на IoT-у је свеобухватније јер садржи GPS локацију, као и сензоре за животну средину који прате температуру, влажност, ударце и нагиб. Такође укључује телеметрију о стању возила, упозорења о геозонирању и повезивање са подацима о лукама и царинама. IoT вам омогућава да видите више од самог где се нешто налази на мапи; такође вам омогућава да видите како се то дешава и шта се дешава.
П: Да ли је праћење терета у реалном времену практично само за велика предузећа?
A: Више не. Услуге IoT сензора засноване на претплати и платформе за видљивост засноване на облаку омогућиле су средњим и мањим предузећима да прате ствари у реалном времену. Најбољи начин да се то уради је да се почне са тракама које највише вреде или које ће највероватније изазвати проблеме, постави јасне циљеве поврата инвестиције, а затим да се одатле расте. У 2025. години, мала и средња предузећа ће чинити 55.7% прихода на тржишту IoT логистике.
П: Како вештачка интелигенција помаже конкретно код царињења у прекограничном превозу терета?
A: Системи вештачке интелигенције који користе NLP могу аутоматски сортирати ставке по тарифним кодовима, попуњавати обрасце царинских декларација, идентификовати проблеме са усклађеношћу пре подношења и повезивати фактуре са пошиљкама. Све је ово брже и тачније него ручни унос података. За САД и Кину, решења за усклађеност уз помоћ вештачке интелигенције смањују могућност задржавања, казни и накнада за преусмеравање узрокованих грешкама у папирологији, посебно за прекогранични теретни саобраћај, где су се тарифне класификације много промениле.
П: Који су највећи ризици за сајбер безбедност у повезаним системима за превоз терета?
A: Напади ransomware-а на транспорт и логистику су увек међу најчешћим. Највеће претње су напади ransomware-а на TMS/WMS системе који блокирају менаџере терета из сопствених система током гужве, кршење података које открива манифесте пошиљки и информације о купцима, и коришћење података IoT сензора за скривање крађе терета. Архитектура мреже са нултим поверењем, безбедност крајњих тачака за IoT уређаје и честа обука радника о фишингу су неки од начина за смањење ризика.
