ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI വരുമോ? [വീഡിയോയും ക്വിസും]

ചുരുക്കത്തിൽ: AI ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല, പക്ഷേ ചില പ്രവചനാതീതമായ ചരക്ക് റൂട്ടുകളും പതിവ് ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികളും ഇത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യും. ആവർത്തിച്ചുള്ള ഹൈവേയിലോ ഹബ്-ടു-ഹബ് മൈലേജിലോ ജോലി കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ ഡ്രൈവർമാർക്ക് ഏറ്റവും കൂടുതൽ എക്സ്പോഷർ നേരിടേണ്ടിവരും, അതേസമയം സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ്, ഉപഭോക്തൃ-മുഖം, അപവാദ-ഹവി റോളുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:

അപകടസാധ്യതാ കേന്ദ്രീകരണം: ആവർത്തിച്ചുള്ള ഹൈവേ ഡ്രൈവിംഗിനും പ്രവചനാതീതമായ ചരക്ക് പാതകൾക്കും അപ്പുറമുള്ള കഴിവുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക.

മാനുഷിക മൂല്യം: പരിശോധനകൾ, ചരക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടൽ, ഒഴിവാക്കലുകൾ എന്നിവയിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം വളർത്തിയെടുക്കുക.

ഉത്തരവാദിത്തം: സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ ആരാണ് ഉത്തരവാദിയെന്ന് ഫ്ലീറ്റുകൾ നിർവചിക്കണം.

സുതാര്യത: ടെലിമാറ്റിക്സ്, ഡിസ്പാച്ച് ഉപകരണങ്ങൾ, സുരക്ഷാ നിരീക്ഷണം എന്നിവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഡ്രൈവർമാർ മനസ്സിലാക്കണം.

കരിയർ മാറ്റം: സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ചരക്ക്, അംഗീകാരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്വയംഭരണ ഫ്ലീറ്റ് സപ്പോർട്ട് റോളുകൾ പരിഗണിക്കുക.

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 ആനിമേറ്റർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?
AI ഉപകരണങ്ങൾ ആനിമേഷൻ ജോലികൾ, ക്രിയേറ്റീവ് പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, ദൈനംദിന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവ എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിച്ചേക്കാം.

🔗 റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?
മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, രോഗനിർണയം, ക്ലിനിക്കൽ പിന്തുണ എന്നിവയിൽ AI യുടെ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പങ്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

🔗 AI അഭിനേതാക്കളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?
സിന്തറ്റിക് മീഡിയ, വോയ്‌സ് ക്ലോണിംഗ്, പ്രകടന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഭൂപ്രകൃതി എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള കാഴ്ചപ്പാടുകൾ.

🔗 അക്കൗണ്ടന്റുമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?
ആധുനിക അക്കൗണ്ടിംഗ് റോളുകളിൽ ആവശ്യമായ ഓട്ടോമേഷൻ അപകടസാധ്യതകളും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന കഴിവുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

1. ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI വരുമോ? കൃത്യമായ ഉത്തരം

ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI വരുമോ? ചില ഇടുങ്ങിയ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, അതെ. വ്യവസായത്തിലുടനീളം, വേഗത്തിലും തുല്യമായും അല്ല.

ഏറ്റവും ദുർബലമായ ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികൾ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും പ്രവചനാതീതവുമായ റൂട്ടുകളാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട് - പ്രത്യേകിച്ച് ഹബ്-ടു-ഹബ് ഹൈവേ ചരക്ക്, മിഡിൽ-മൈൽ ഡെലിവറി, വെയർഹൗസുകൾ, സ്റ്റോറുകൾ, തുറമുഖങ്ങൾ, വിതരണ കേന്ദ്രങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കിടയിലുള്ള സ്ഥിരമായ വാണിജ്യ റൂട്ടുകൾ. AI ആവർത്തനത്തെ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു. മാപ്പ് ചെയ്ത ലെയ്‌നുകൾ, സ്ഥിരതയുള്ള റോഡ് ജ്യാമിതി, അറിയപ്പെടുന്ന ലോഡിംഗ് പോയിന്റുകൾ, വൃത്തിയുള്ള പ്രവർത്തന നിയമങ്ങൾ എന്നിവ AI ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു.

എന്നാൽ വഴക്കമുള്ളതും ഉയർന്ന വിധിന്യായമുള്ളതുമായ ജോലികളിൽ മനുഷ്യ ട്രക്കർമാരെ ഇപ്പോഴും വളരെയധികം ആവശ്യമുണ്ട്. അതിൽ പ്രാദേശിക ഡെലിവറി, നിർമ്മാണ ചരക്ക് ഗതാഗതം, ശീതീകരിച്ച ചരക്ക്, അമിതഭാരമുള്ള ലോഡുകൾ, അപകടകരമായ വസ്തുക്കൾ, കന്നുകാലികൾ, തുറമുഖ ഡ്രെയേജ്, നഗര ഡെലിവറി, ഗ്രാമീണ റൂട്ടുകൾ, അടിയന്തര ചരക്ക്, മനുഷ്യർ എന്ന കാരണത്താൽ പ്ലാൻ പാതിവഴിയിൽ മാറ്റുന്ന ഉപഭോക്താക്കൾ ഉൾപ്പെടുന്ന എന്തും ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഔദ്യോഗിക തൊഴിൽ ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും ഹെവി, ട്രാക്ടർ-ട്രെയിലർ ട്രക്ക് ഡ്രൈവിംഗ് ഒരു വലിയ തൊഴിലായി കാണിക്കുന്നു, തുടർച്ചയായ ഒഴിവുകൾക്കൊപ്പം, ഈ ജോലി ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട് അപ്രത്യക്ഷമാകുന്നില്ല എന്നതിന്റെ ശക്തമായ സൂചനയാണിത്. ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാർ ഹൈവേകളിൽ നേരെ വാഹനമോടിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വളരെയധികം കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നു; അവർ ഉപകരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു, ചരക്ക് സുരക്ഷിതമാക്കുന്നു, സംഭവങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നു, ലോഗുകൾ പരിപാലിക്കുന്നു, റൂട്ട് നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

അതുകൊണ്ട് ഏറ്റവും നല്ല ഉത്തരം ഇതാണ്: AI ചില ട്രക്കിംഗ് ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും , നിരവധി ട്രക്കിംഗ് ജോലികൾ മാറ്റും, സ്വയംഭരണ ചരക്കുനീക്കത്തിന് ചുറ്റും പുതിയ പിന്തുണാ റോളുകൾ സൃഷ്ടിക്കും. പക്ഷേ, ഒരു വലിയ നാടകീയ സിനിമ-രംഗ നിമിഷത്തിൽ ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ ഒരു തൊഴിലായി ഇത് ഇല്ലാതാക്കില്ല. 🎬

2. AI ട്രക്കിങ്ങിന്റെ ഒരു നല്ല പതിപ്പ് എന്താണ്?

രാത്രിയിൽ ഒരു ഹൈവേയിൽ പൊട്ടിത്തെറിച്ച് നിക്ഷേപകരെ കൈയടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു റോബോട്ട് ട്രക്ക് മാത്രമല്ല AI ട്രക്കിങ്ങിന്റെ ഒരു നല്ല പതിപ്പ്. അത് മിന്നുന്നതാണ്, തീർച്ചയായും. എന്നാൽ ട്രക്കിങ്ങിലെ നല്ല ഓട്ടോമേഷൻ സുരക്ഷിതവും, സ്ഥിരതയുള്ളതും, വിശ്വസനീയവും, ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതും, ഫ്ലീറ്റുകൾക്ക് വിലപ്പെട്ടതുമായിരിക്കണം.

ശക്തമായ ഒരു AI ട്രക്കിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന് ഇവ ഉണ്ടായിരിക്കണം:

• വ്യക്തമായ റോഡ് നിയമങ്ങളും മാപ്പ് ചെയ്ത സാഹചര്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചിക്കാവുന്ന ഓപ്പറേറ്റിംഗ് റൂട്ടുകൾ

• കാലാവസ്ഥ, തടസ്സങ്ങൾ, നിർമ്മാണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, അടിയന്തര വാഹനങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള ശക്തമായ സുരക്ഷാ നിരീക്ഷണം.

• സിസ്റ്റം അതിന്റെ പരിധിയിലെത്തുമ്പോൾ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിദൂര പിന്തുണാ ടീമുകൾ.

• സെൻസറുകൾ, ബ്രേക്കുകൾ, ടയറുകൾ, ക്യാമറകൾ, റഡാർ, ലിഡാർ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എന്നിവയുടെ അറ്റകുറ്റപ്പണി പരിശോധനകൾ.

• എന്തെങ്കിലും തെറ്റ് സംഭവിക്കുമ്പോൾ വ്യക്തമായ ഉത്തരവാദിത്തം

• ഡോക്കുകൾ, യാർഡുകൾ എന്നിവ ലോഡുചെയ്യുന്നതിനുള്ള മനുഷ്യ ഹാൻഡ്ഓഫ് പോയിന്റുകൾ , പരിശോധനകൾ, അസാധാരണമായ ഡെലിവറി പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ

• ഒരു സാങ്കേതിക പ്രദർശനം മാത്രമല്ല, വാണിജ്യ ചരക്കുനീക്കത്തിനും അനുയോജ്യമായ നിയന്ത്രണ അംഗീകാരം

• സൈബർ സുരക്ഷാ പരിരക്ഷകൾ, കാരണം ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെട്ട ഒരു ട്രക്ക് അത്ര ഭംഗിയുള്ള ഒരു ചെറിയ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ബഗ് അല്ല 😬

ഡ്രൈവറില്ലാ വാണിജ്യ മോട്ടോർ വാഹനങ്ങൾ എങ്ങനെ നിരീക്ഷിക്കണം, പരിശോധിക്കണം, പരിപാലിക്കണം, നിയന്ത്രിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് റെഗുലേറ്റർമാർ ഇപ്പോഴും ഗവേഷണം നടത്തുന്നുണ്ട് . കാരണം ട്രക്കിംഗ് ഒരു കളിപ്പാട്ട റോഡല്ല. കുടുംബങ്ങൾ, തൊഴിലാളികൾ, പോലീസ്, സ്കൂൾ ബസുകൾ, യാത്രാമാർഗ്ഗം അതിജീവിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന മറ്റെല്ലാവരെയും ചുറ്റിപ്പറ്റി ഭാരമേറിയ വാഹനങ്ങൾ സഞ്ചരിക്കുന്ന പൊതു അടിസ്ഥാന സൗകര്യമാണിത്.

3. താരതമ്യ പട്ടിക: ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള ഇടം

ട്രക്കിംഗ് ഏരിയ

AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ അപകടസാധ്യത

എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാണ്

മനുഷ്യ പങ്ക് ശേഷിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്

ദീർഘദൂര ഹൈവേ ചരക്ക് ഗതാഗതം

ഉയർന്ന നിലവാരം

നഗരങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് ഹൈവേകൾ കൂടുതൽ പ്രവചനാതീതമാണ്, കൂടുതലും

ലോക്കൽ പിക്കപ്പ്, ഡെലിവറി, പരിശോധനകൾ, ഒഴിവാക്കലുകൾ

മിഡിൽ-മൈൽ വെയർഹൗസ് റൂട്ടുകൾ

ഉയർന്ന

അതേ റൂട്ട്, അതേ ഡോക്കുകൾ, ആവർത്തിച്ച്-ആവർത്തിച്ച്-ആവർത്തിച്ച്

മുറ്റത്തെ ജോലി, ലോഡിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ പരിഹാരങ്ങൾ

നഗര ഡെലിവറി

ഇടത്തരം-താഴ്ന്നത്

കാൽനടയാത്രക്കാർ, സൈക്ലിസ്റ്റുകൾ, ഇരട്ട പാർക്കിംഗ്, കുഴപ്പങ്ങൾ നിറഞ്ഞ സൂപ്പ് 🍲

ഡ്രൈവർ, സഹായി, ഉപഭോക്തൃ പ്രശ്‌നപരിഹാരകൻ

അമിതഭാരം

താഴ്ന്നത്

വിധിനിർണ്ണയം, അകമ്പടി ഏകോപനം, അസാധാരണമായ വഴികൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്

സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ഡ്രൈവർക്ക് പ്രാധാന്യം തുടരുന്നു

അപകടകരമായ വസ്തുക്കൾ

ലോ-മീഡിയം

സുരക്ഷയും ഉത്തരവാദിത്തവും വളരെ വലുതാണ്

സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയ മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം

നിർമ്മാണ സാമഗ്രികൾ കൊണ്ടുപോകൽ

താഴ്ന്നത്

ഘടനയില്ലാത്ത സ്ഥലങ്ങൾ, ചെളി, ഇടുങ്ങിയ ഇടങ്ങൾ, മാറുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ

മനുഷ്യ ഓപ്പറേറ്റർ, സൈറ്റ് ഏകോപനം

റഫ്രിജറേറ്റഡ് ചരക്ക്

ഇടത്തരം

AI-ക്ക് വാഹനമോടിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ കാർഗോ മാനേജ്മെന്റ് ഇപ്പോഴും പ്രധാനമാണ്

താപനില പരിശോധനകൾ, റീഫർ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്

പോർട്ട് ഡ്രയേജ്

ഇടത്തരം

ആവർത്തിച്ചുള്ളതാണെങ്കിലും തിരക്കേറിയതും പ്രവർത്തനക്ഷമമല്ലാത്തതും

ഗേറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, പേപ്പർ വർക്ക്, ഒഴിവാക്കലുകൾ

ഓട്ടോണമസ് ഫ്ലീറ്റ് പിന്തുണ

വളരുന്നു

പരമ്പരാഗത ഡ്രൈവർ റോളല്ല, മറിച്ച് തൊട്ടടുത്തുള്ളത്

റിമോട്ട് അസിസ്റ്റന്റ്, സേഫ്റ്റി ഓപ്പറേറ്റർ, ടെക്നീഷ്യൻ

ചെറിയൊരു മേശപ്പുറത്തെ കുറ്റസമ്മതം: “ഹൈ-ഇഷ്” എന്നത് ഒരു ശാസ്ത്രീയ വിഭാഗമല്ല. പക്ഷേ അത് യോജിക്കുന്നു. ചില റൂട്ടുകൾ പ്രായോഗികമായി ഓട്ടോമേഷനായി യാചിക്കുന്നു, മറ്റുള്ളവ കുഴികളുള്ള സർക്കസാണ്. 🎪

4. ട്രക്കിങ്ങിന് AI ആദ്യമായി വരുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ട്രക്കിംഗ് ചെലവേറിയതും, ശാരീരികമായി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും, സ്ഥിരമായി ജീവനക്കാർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമാണ്. ദീർഘദൂര ജോലി ഡ്രൈവർമാരെ ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ വീട്ടിൽ നിന്ന് അകറ്റി നിർത്തും, ആ ജീവിതശൈലി എല്ലാവർക്കും അനുയോജ്യമല്ല. ശമ്പളം മാന്യമായിരിക്കുമ്പോൾ പോലും, വിട്ടുവീഴ്ച ക്രൂരമായിരിക്കും: ഒരു ടാക്സിയിൽ ഉറങ്ങുക, ഗ്യാസ് സ്റ്റേഷൻ ഭക്ഷണം ഇടയ്ക്കിടെ കഴിക്കുക, കുടുംബ പരിപാടികൾ നഷ്ടപ്പെടുത്തുക, മോശം കാലാവസ്ഥയുമായി പോരാടുക, തുടർന്ന് ഒരു ഷിപ്പർ ആറ് മണിക്കൂർ ലോഡ് വൈകിപ്പിക്കുമ്പോൾ കുറ്റപ്പെടുത്തുക. മനോഹരം.

AI ട്രക്കിംഗ് ചില ആകർഷകമായ നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

• മനുഷ്യ ക്ഷീണമില്ലാതെ കൂടുതൽ ദൂരം ഓടാൻ കഴിയുന്ന ട്രക്കുകൾ

• സുഗമമായ ഡ്രൈവിംഗ് പാറ്റേണുകൾ വഴി മികച്ച ഇന്ധനക്ഷമത

• ഷെഡ്യൂളിംഗ് വിടവുകൾ കുറവ്

• കൂടുതൽ പ്രവചനാതീതമായ ചരക്ക് ശേഷി

• ചില റൂട്ടുകളിൽ തൊഴിലാളി ആശ്രിതത്വം കുറയുന്നു

• മനുഷ്യ പിശകുകൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന അപകടങ്ങൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ കുറച്ചാൽ സാധ്യമായ സുരക്ഷാ നേട്ടങ്ങൾ

• വെയർഹൗസ്, ലോജിസ്റ്റിക്സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എന്നിവയുമായുള്ള കൂടുതൽ ശുദ്ധമായ സംയോജനം

ചില സ്വയംഭരണ ട്രക്കിംഗ് കമ്പനികൾ ഇതിനകം തന്നെ വെറും പ്രകടനങ്ങൾക്കപ്പുറം വാണിജ്യ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്കോ ചരക്ക് മാനേജ്മെന്റ് സംവിധാനങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനത്തിലേക്കോ നീങ്ങിയിട്ടുണ്ട് . അതിനർത്ഥം നാളെ മുഴുവൻ ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായവും തകരുമെന്നല്ല, പക്ഷേ ഇത് ഇനി ഒരു ശാസ്ത്ര ഫിക്ഷൻ അല്ല എന്നാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ബിസിനസ്സ് കേസ് യാഥാർത്ഥ്യത്തെ അതിജീവിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സെൻസറുകൾക്ക് പണം ചിലവാകും. അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു. ഇൻഷുറൻസ് ചോദ്യങ്ങൾ കൂടുതൽ രൂക്ഷമാകുന്നു. റെഗുലേറ്റർമാർക്ക് ഉത്തരങ്ങൾ വേണം. ഫ്ലീറ്റുകൾക്ക് പ്രവർത്തനസമയം ആവശ്യമാണ്. ഷിപ്പർമാർക്ക് വേണ്ടത് വിശ്വാസ്യതയാണ്, സൺഗ്ലാസ് ധരിച്ച പവർപോയിന്റ് ഡെക്ക് അല്ല. 😎

5. AI ആദ്യം മാറാൻ സാധ്യതയുള്ള ജോലികൾ

ഗുരുതരമായ AI സമ്മർദ്ദം അനുഭവപ്പെടുന്ന ആദ്യത്തെ ട്രക്കിംഗ് ജോലികൾ ഏറ്റവും ആവർത്തിക്കാവുന്ന ഡ്രൈവിംഗ് പാറ്റേണുകളുള്ള ജോലികളാണ്.

ചിന്തിക്കുക:

• ടെർമിനൽ-ടു-ടെർമിനൽ ചരക്ക്

• റൂട്ടുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള വിതരണ കേന്ദ്രം

• വെയർഹൗസിൽ നിന്ന് വെയർഹൗസിലേക്കുള്ള പാതകൾ

• രാത്രികാല ഹൈവേ റൂട്ടുകൾ

• തെളിഞ്ഞ കാലാവസ്ഥയുള്ള സൺബെൽറ്റ് ശൈലിയിലുള്ള ചരക്ക് ഇടനാഴികൾ

• സങ്കീർണ്ണമായ നഗര ഇടപെടലുകൾ കുറഞ്ഞ റൂട്ടുകൾ

• പ്രത്യേക കരാർ പാതകൾ

ഇവ ആകർഷകമാണ്, കാരണം കമ്പനികൾക്ക് റൂട്ട് മാപ്പ് ചെയ്യാനും, ആവർത്തിച്ച് പരീക്ഷിക്കാനും, നിരവധി വേരിയബിളുകൾ നിയന്ത്രിക്കാനും, ഓപ്പറേറ്റിംഗ് പ്ലേബുക്കുകൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. വിമാനത്താവളം മുഴുവൻ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു നായയെ ഒരു ഇടനാഴിയിൽ പഠിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ ട്രക്കിംഗ് പതിപ്പാണിത്. മോശം രൂപകം, പക്ഷേ അത് എവിടെയോ എത്തിനിൽക്കുന്നു. 🐕

ഇത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, മനുഷ്യ ഡ്രൈവർ മുഴുവൻ യാത്രയും ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ അരികുകളിലേക്ക് മാറിയേക്കാം: ആദ്യ മൈൽ, അവസാന മൈൽ, യാർഡ് നീക്കങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടൽ, പരിശോധനകൾ, ചരക്ക് സുരക്ഷ, ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ.

അതായത് ഭാവി "ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരില്ല" എന്നതുപോലെ തോന്നില്ല, "ചില പാതകളിൽ ഓരോ ചരക്ക് മൈലിനും കുറച്ച് ആളുകൾ" എന്നതുപോലെ തോന്നാം

6. AI ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ പാടുപെടും

ലോകം വഴുക്കലുള്ളപ്പോൾ AI ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു.

ഭൂപടത്തിൽ എപ്പോഴും ദൃശ്യമാകാത്ത പ്രായോഗിക റോഡ് പ്രശ്‌നങ്ങളാണ് ട്രക്കർമാർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്. ഒരു ഡോക്ക് വാതിൽ അടഞ്ഞിരിക്കുന്നു. ഒരു ട്രെയിലറിൽ ഒരു മോശം സീൽ ഉണ്ട്. ഒരു ലോഡ് മാറി. ഒരു റിസീവർ "പിന്നോട്ട് പോകൂ" എന്ന് പറയുന്നു, പക്ഷേ "പിന്നോട്ട്" എന്നത് മൂന്ന് ഗേറ്റുകളും രണ്ട് ഫോർക്ക്‌ലിഫ്റ്റുകളും ഡെയ്ൽ എന്ന വ്യക്തിയും അവ്യക്തമായി കൈവീശുന്നു. മഞ്ഞ് ലെയ്ൻ അടയാളങ്ങൾ മൂടുന്നു. ഒരു ടയർ തെറ്റായി കാണപ്പെടുന്നു. ഒരു പോലീസ് ഉദ്യോഗസ്ഥൻ കൈകൊണ്ട് സിഗ്നലുകൾ നൽകുന്നു. ഒരു കർഷകന്റെ റോഡിൽ ആരും പരാമർശിച്ചിട്ടില്ലാത്ത ഒരു ഭാര നിയന്ത്രണമുണ്ട്. ജിപിഎസ് കള്ളം പറയുന്നു. ഉപഭോക്താവ് ലോഡ് വിഭജിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. പേപ്പർ വർക്ക് കാണുന്നില്ല. ഫോർക്ക്‌ലിഫ്റ്റ് ഡ്രൈവർ ഉച്ചഭക്ഷണത്തിലാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ആശയം മനസ്സിലാകും.

AI മെച്ചപ്പെട്ടുവരികയാണ്, പക്ഷേ ട്രക്കിംഗിൽ അതിശയിപ്പിക്കുന്ന അളവിലുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഉണ്ട്.

മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള ട്രക്കിംഗ് റോളുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• അസാധാരണമായ ലോഡുകൾ സുരക്ഷിതമാക്കുന്ന ഫ്ലാറ്റ്ബെഡ് ഡ്രൈവർമാർ

• ഭാരമേറിയതും അമിതഭാരം വഹിക്കുന്നതുമായ വിദഗ്ധർ

• ടാങ്കർ ഡ്രൈവർമാർ

• ഹസ്മത്ത് ഡ്രൈവർമാർ

• ഗ്രാമീണ റൂട്ട് ഡ്രൈവർമാർ

• നിർമ്മാണ, ഡംപ് ട്രക്ക് ഓപ്പറേറ്റർമാർ

• കന്നുകാലി കയറ്റുമതിക്കാർ

• ഉയർന്ന ചരക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഡ്രൈവർമാർ

• ബന്ധങ്ങളും ലോജിസ്റ്റിക്സും വ്യക്തിപരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഉടമ-ഓപ്പറേറ്റർമാർ

ഈ ഡ്രൈവർമാർ വെറും സ്റ്റിയറിംഗ് മാത്രമല്ല. അവർ റിസ്ക്, ഉപകരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്താക്കൾ, കാർഗോ, ഷെഡ്യൂളുകൾ, വിധിനിർണ്ണയ കോളുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ആ മനുഷ്യ പാളി ഒട്ടിപ്പിടിക്കുന്നതാണ്.

7. AI ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ അതോ അവരെ കൂടുതൽ സാങ്കേതികമാക്കുമോ?

പല ഡ്രൈവർമാരെയും മാറ്റി നിയമിച്ചേക്കില്ല, പക്ഷേ അവരുടെ ജോലികൾ കൂടുതൽ സാങ്കേതികമായി മാറിയേക്കാം. ആളുകൾ ചർച്ച ചെയ്യാത്ത ഭാഗമാണിത്.

AI ട്രക്കിംഗിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുമ്പോൾ, റോഡിനെയും സംവിധാനത്തെയും കുറിച്ച് ഒരുപോലെ മനസ്സിലാക്കുന്ന ആളുകളെ ഫ്ലീറ്റുകൾക്ക് ആവശ്യമായി വരും. മുൻ ഡ്രൈവർമാർ ഇവരായി മാറിയേക്കാം:

• സ്വയംഭരണ ട്രക്ക് മോണിറ്ററുകൾ

• റിമോട്ട് സപ്പോർട്ട് ഓപ്പറേറ്റർമാർ

• യാർഡ് കോർഡിനേറ്റർമാർ

• സുരക്ഷാ സൂപ്പർവൈസർമാർ

• സെൻസർ പരിശോധനാ സാങ്കേതിക വിദഗ്ധർ

• ഫ്ലീറ്റ് ഓട്ടോമേഷൻ ട്രെയിനറുകൾ

• റൂട്ട് വാലിഡേഷൻ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ

• ഡ്രൈവർ-അസിസ്റ്റ് സിസ്റ്റം കോച്ചുകൾ

• അനുസരണവും പ്രവർത്തന ലീഡുകളും

പരിചയസമ്പന്നരായ ട്രക്കർമാർക്കുള്ള ഒരു നേട്ടം ഇതാണ്. റോഡിൽ "സാധാരണ" എന്ന് തോന്നുന്നത് എന്താണെന്ന് അവർക്ക് അറിയാം. ഒരു ലോഡ് തെറ്റായി തോന്നുമ്പോൾ, ഒരു ഡോക്ക് സജ്ജീകരണം ശപിക്കപ്പെട്ടതായി തോന്നുമ്പോൾ, ഒരു റൂട്ട് സാങ്കേതികമായി നിയമപരമാണെങ്കിലും പ്രായോഗികമായി മണ്ടത്തരമാണെന്ന് അവർക്ക് അറിയാം. അത്തരം ഫീൽഡ് പരിജ്ഞാനം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ പ്രയാസമാണ്, കാരണം അത് എല്ലായ്പ്പോഴും എഴുതിവയ്ക്കപ്പെടുന്നില്ല.

ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റിൽ "റൂട്ട് അംഗീകരിച്ചു" എന്ന് പറയാം. ഒരു ഡ്രൈവർക്ക് "അതെ, ഇല്ല, ആ വളവ് പ്രഭാതഭക്ഷണത്തിന് ട്രെയിലറുകൾ കഴിക്കുന്നു" എന്ന് പറയാം 🥞

8. സുരക്ഷാ ചോദ്യം: മനുഷ്യരേക്കാൾ മികച്ചതാണോ അതോ വ്യത്യസ്തമാണോ?

ക്ഷീണം, ശ്രദ്ധ വ്യതിചലനം, വേഗത, അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രൈവിംഗ് തകരാറുകൾ എന്നിവ മൂലമുണ്ടാകുന്ന അപകടങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ ഓട്ടോണമസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കഴിയുമെന്ന് AI ട്രക്കിംഗ് കമ്പനികൾ പലപ്പോഴും വാദിക്കുന്നു. ആ വാദത്തിന് ഭാരം കൂടുതലാണ്. മനുഷ്യർ ക്ഷീണിതരാകുന്നു. മനുഷ്യർ സന്ദേശങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നു. മനുഷ്യർക്ക് മോശം ദിവസങ്ങളുണ്ട്. ഡൗൺഷിഫ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ മനുഷ്യർ ഒരു കൈകൊണ്ട് ബുറിറ്റോകൾ കഴിക്കുന്നു, ഇത് നമ്മുടെ ജീവിവർഗങ്ങളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച നിമിഷമല്ല.

എന്നാൽ സ്വയംഭരണ ട്രക്കുകൾ വ്യത്യസ്ത സുരക്ഷാ ആശങ്കകളും ഉയർത്തുന്നു:

• സെൻസർ പരാജയങ്ങൾ

• സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഡ്ജ് കേസുകൾ

• സൈബർ സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ

• മോശം കാലാവസ്ഥ പ്രകടനം

• റോഡ് സൈഡ് പരിശോധനയിലെ വെല്ലുവിളികൾ

• അടിയന്തര പ്രതികരണ ഏകോപനം

• റിമോട്ട് അസിസ്റ്റന്റിന്റെ ജോലിഭാരം

• അപകടങ്ങൾക്ക് ശേഷമുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം

• AI- നിർദ്ദിഷ്ട ഹാർഡ്‌വെയറിന്റെ പരിപാലനം

മനുഷ്യ ഡ്രൈവറുടെ സാന്നിധ്യമില്ലാതെ ഉയർന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് വാണിജ്യ വാഹനങ്ങൾ പരിശോധന, അറ്റകുറ്റപ്പണി, റോഡരികിലെ നിർവ്വഹണം, സുരക്ഷിതമായ പ്രവർത്തനം എന്നിവ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യണമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് റെഗുലേറ്റർമാർ പ്രത്യേകമായി ചോദ്യങ്ങൾ ഉന്നയിച്ചിട്ടുണ്ട്

അപ്പോൾ സുരക്ഷാ ചർച്ച "മനുഷ്യൻ നല്ലവനോ, റോബോട്ട് മോശമോ" അല്ലെങ്കിൽ "റോബോട്ട് പ്രതിഭയോ, മനുഷ്യൻ കാലഹരണപ്പെട്ടതോ" എന്നതല്ല. ഇത് കൂടുതൽ അരോചകവും കൂടുതൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമാണ്: ഏതൊക്കെ അപകടസാധ്യതകൾ കുറയുന്നു, ഏതൊക്കെ പുതിയ അപകടസാധ്യതകൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു, സിസ്റ്റം ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകുമ്പോൾ ആരാണ് ഉത്തരവാദി?

9. പൂർണ്ണമായ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ ആളുകൾ ചിന്തിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

"ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI വരുമോ?" എന്ന വാചകം കേൾക്കുമ്പോൾ തന്നെ ഒരു ട്രക്ക് ഡ്രൈവർ ജോലി മാത്രമേയുള്ളൂ എന്ന് തോന്നും. ഇല്ല.

ചരക്ക് തരങ്ങൾ, റൂട്ടുകൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്താക്കൾ, പ്രാദേശിക യാഥാർത്ഥ്യങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു വലിയ പാച്ച്‌വർക്കാണ് ട്രക്കിംഗ്. വൃത്തിയുള്ള ഒരു ഹൈവേ റൂട്ടിൽ ഡ്രൈവറെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് ഒരു കാര്യമാണ്. ഒരു സമ്മിശ്ര ലോഡ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന, ഇടുങ്ങിയ പലചരക്ക് ഡോക്കിലേക്ക് മടങ്ങുന്ന, സീലുകൾ പരിശോധിക്കുന്ന, റിസീവറുമായി സംസാരിക്കുന്ന, വൈകിയ അപ്പോയിന്റ്മെന്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന, ബ്രേക്ക് പ്രശ്നം ശ്രദ്ധിക്കുന്ന ഡ്രൈവറെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് പൂർണ്ണമായും മറ്റൊരു കാര്യമാണ്.

പൂർണ്ണ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നത്:

• സംസ്ഥാനം തിരിച്ചുള്ള നിയമങ്ങളുടെയും നിർവ്വഹണത്തിന്റെയും വ്യത്യാസങ്ങൾ

• ഇൻഷുറൻസ് അനിശ്ചിതത്വം

• പൊതുജന വിശ്വാസ പ്രശ്നങ്ങൾ

• യൂണിയനും തൊഴിലാളി പ്രക്ഷോഭവും

• കാലാവസ്ഥയും റോഡിലെ വ്യതിയാനവും

• ഉയർന്ന ഉപകരണ ചെലവ്

• പരിപാലന സങ്കീർണ്ണത

• ഉപഭോക്തൃ സ്വീകാര്യത

• എഡ്ജ്-കേസ് സുരക്ഷാ പരാജയങ്ങൾ

• ട്രക്കുകൾ ഹൈവേകളിൽ മാത്രമല്ല നിലനിൽക്കുന്നത് എന്ന വ്യക്തമായ വസ്തുത

കൂടാതെ, ട്രക്കിംഗ് ലാഭം കുറവായിരിക്കാം. ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യ ശ്രദ്ധേയമായിരിക്കാം, പക്ഷേ എല്ലായിടത്തും സാമ്പത്തികമായി ആകർഷകമല്ലായിരിക്കാം. ഫ്ലീറ്റ് ഉടമകൾ മാജിക് വാങ്ങുന്നില്ല. അവർ അപ്‌ടൈം, നിക്ഷേപത്തിൽ നിന്നുള്ള വരുമാനം, സുരക്ഷ, തലവേദന കുറയ്ക്കൽ എന്നിവ വാങ്ങുന്നു. ചിലപ്പോൾ സാങ്കേതികവിദ്യ തലവേദന കുറയ്ക്കുന്നു. ചിലപ്പോൾ അത് ഒരു ക്ലിപ്പ്ബോർഡ് പിടിച്ച് പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയും ആറ് പുതിയവ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

10. ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാർക്ക് ഇപ്പോൾ എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും

മൂല്യവത്തായി തുടരാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡ്രൈവർമാർ പരിഭ്രാന്തരാകരുത്, പക്ഷേ അവർ ശ്രദ്ധിക്കണം. ഒന്നും മാറുന്നില്ലെന്ന് നടിക്കുന്നതാണ് ഏറ്റവും മോശം തന്ത്രം. രണ്ടാമത്തെ ഏറ്റവും മോശം തന്ത്രം എല്ലാം നശിച്ചുവെന്ന് കരുതി ഒരു ഗുഹാ ഗോബ്ലിനായി മാറുക എന്നതാണ്. രണ്ടും സഹായിക്കില്ല.

ബുദ്ധിപരമായ നീക്കങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• അടിസ്ഥാന ഹൈവേ മൈലുകൾ മാത്രമല്ല, സങ്കീർണ്ണമായ ചരക്ക് ഗതാഗതത്തിലും അനുഭവം വളർത്തുക

• സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ, ടെലിമാറ്റിക്സ്, ഫ്ലീറ്റ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എന്നിവ പഠിക്കുക

• ഉചിതമായിടത്ത് അംഗീകാരങ്ങൾ നേടുക

• പരിശോധനയും പരിപാലനവും ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുക

• ഉപഭോക്തൃ ആശയവിനിമയ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക

• പ്രത്യേക ചരക്ക് കേന്ദ്രങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക

• ഓട്ടോണമസ് ഫ്ലീറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കുക

• ഡിസ്പാച്ച്, കംപ്ലയിൻസ് അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലന കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുക

• വൃത്തിയുള്ള ഒരു സുരക്ഷാ രേഖ സൂക്ഷിക്കുക

• ശത്രുവായി കണക്കാക്കുന്നതിനു മുമ്പ് സാങ്കേതികവിദ്യയെ ഒരു ഉപകരണമായി കണക്കാക്കുക

ഒരു ഡ്രൈവറുടെ മൂല്യം, പ്രവചനാതീതമായ ഹൈവേ മൈലുകളിൽ വാഹനമോടിക്കുമ്പോൾ മാത്രം എത്രത്തോളം അയാളുടെ മൂല്യം നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നുവോ, അത്രത്തോളം ആ റോൾ കൂടുതൽ തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുന്നു. ഒരു ഡ്രൈവർ വിധി, ബന്ധങ്ങൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, കാർഗോ, ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഫീൽഡ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്തോറും, അവ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

അത് പ്രചോദനാത്മകമായ പോസ്റ്റർ പാഡിംഗ് അല്ല. ഓട്ടോമേഷൻ സാധാരണയായി ജോലിയെ എങ്ങനെ തിന്നുതീർക്കുന്നു എന്നതാണ് ഇത്: ആദ്യം ലളിതമായ ആവർത്തിക്കാവുന്ന ജോലികൾ, പിന്നീട് സങ്കീർണ്ണമായ മനുഷ്യ സൂപ്പ് - എപ്പോഴെങ്കിലും.

11. AI ട്രക്കിങ്ങിൽ നിന്ന് കമ്പനികൾ എന്താണ് ആഗ്രഹിക്കുന്നത്

ഫ്ലീറ്റ് ഓപ്പറേറ്റർമാരും ഷിപ്പർമാരും AI സ്വീകരിക്കുന്നത് അത് തിളക്കമുള്ളതായതുകൊണ്ടല്ല. ശരി, ചിലർ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു, കാരണം എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് തിളക്കമുള്ള കാര്യങ്ങൾ ഇഷ്ടമാണ്. എന്നാൽ ആഴത്തിലുള്ള കാരണങ്ങൾ പ്രായോഗികമാണ്:

• കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള ചരക്ക് നീക്കം

• ദീർഘകാല പ്രവർത്തന ചെലവ് കുറവ്

• മെച്ചപ്പെട്ട ആസ്തി വിനിയോഗം

• ചില റൂട്ടുകളിൽ ഡ്രൈവർ ക്ഷാമ സമ്മർദ്ദം കുറച്ചു

• മെച്ചപ്പെട്ട ഷെഡ്യൂളിംഗ് വിശ്വാസ്യത

• ലോജിസ്റ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുമായുള്ള മികച്ച സംയോജനം

• നിർദ്ദിഷ്ട പാതകളിലെ സേവന സമയം പരിധിയിൽ നിന്നുള്ള കാലതാമസം കുറയും

• കൂടുതൽ പ്രവചനാതീതമായ സ്റ്റോർ പുനർനിർമ്മാണം

ചില കമ്പനികൾ ഇതിനകം തന്നെ ഓട്ടോണമസ് ട്രക്കിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളെ ട്രാൻസ്‌പോർട്ടേഷൻ മാനേജ്‌മെന്റ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നുണ്ട് , കാരണം ചരക്ക് വാങ്ങുന്നവർക്ക് പ്രത്യേകമായ ഒരു പ്രത്യേക റോബോട്ട് പോർട്ടൽ ആവശ്യമില്ല. അവർ ഇതിനകം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ ഓട്ടോണമസ് ശേഷി ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

ആ സംയോജനം ഒരു വലിയ സൂചനയാണ്. AI ട്രക്കിങ്ങിന്റെ ഭാവി വെറും ട്രക്ക് മാത്രമല്ല. ഇത് മുഴുവൻ ചരക്ക് വർക്ക്ഫ്ലോയാണ്: ഓർഡർ, ഡിസ്പാച്ച്, റൂട്ടിംഗ്, ലോഡിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, ഡെലിവറി, എക്സെപ്ഷൻ ഹാൻഡ്ലിംഗ്, ബില്ലിംഗ്, കംപ്ലയൻസ്, മെയിന്റനൻസ്. ട്രക്ക് വലിയ ലോഹ ചിഹ്നമാണ്.

12. അപ്പോൾ, ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സഹായിക്കുമോ?

ഇല്ല, പൂർണ്ണമായും അല്ല. ശുദ്ധവും സാർവത്രികവുമായ രീതിയിൽ അല്ല.

മികച്ച പ്രവചനം ഇതാണ്:

ചില റൂട്ടുകളിലെ ചില ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികളെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും. കാലക്രമേണ ഇത് ചില ദീർഘദൂര റോളുകൾക്കുള്ള ആവശ്യം കുറയ്ക്കും. ഇത് സ്വയംഭരണ ചരക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പുതിയ തൊഴിലവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കും. ഇത് ഡ്രൈവർമാരെ കൂടുതൽ സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ്, പ്രാദേശിക, സാങ്കേതിക, ഉപഭോക്തൃ-മുഖം, അസാധാരണത്വമുള്ള ജോലികളിലേക്ക് തള്ളിവിടും. കൂടാതെ ഇത് ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായത്തെ "പതിവ് മൈലുകൾ", "മനുഷ്യ വിധി മൈലുകൾ" എന്നിങ്ങനെ കൂടുതൽ വിഭജിക്കും

"റോബോട്ടുകൾ എല്ലാ ട്രക്കുകളും കൊണ്ടുപോകുന്നു" എന്നതിനേക്കാൾ അത് അത്ര നാടകീയമല്ലെന്ന് തോന്നുന്നു, പക്ഷേ അത് യാഥാർത്ഥ്യത്തോട് വളരെ അടുത്താണ്.

ലളിതമായ ഹൈവേ പാതകളിലൂടെ മാത്രം സഞ്ചരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ഡ്രൈവർക്ക് കൂടുതൽ സമ്മർദ്ദം നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം. ഉപകരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്താക്കൾ, സുരക്ഷ, സാങ്കേതികവിദ്യ, പ്രവചനാതീതമായ ചരക്ക് ഗതാഗതം എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഡ്രൈവർക്ക് ഇപ്പോഴും ശക്തമായ ഒരു സ്ഥാനം ഉണ്ടായിരിക്കും. ഒരു പ്രത്യേക വഴിത്തിരിവിൽ, ഭാവിയിലെ ട്രക്കർ കൂടുതൽ മനുഷ്യത്വമുള്ളവനായി കൂടുതൽ വിലപ്പെട്ടവനായിത്തീരാം - കുറവല്ല. 🧠🚛

ക്ലോസിംഗ് ടേക്ക്അവേ: ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?

ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സഹായിക്കുമോ? ഭാഗികമായി. തിരഞ്ഞെടുത്ത രീതിയിൽ. അസമമായി. ഒരുപക്ഷേ ആരും ആഗ്രഹിക്കുന്നതിലും കൂടുതൽ പേപ്പർവർക്കുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കും.

സ്വയംഭരണ ചരക്ക് റൂട്ടുകൾ, ഡ്രൈവർ-അസിസ്റ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഡിസ്പാച്ച് ഉപകരണങ്ങൾ, പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണി, വെയർഹൗസ് ഏകോപനം, ലോജിസ്റ്റിക്സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എന്നിവയിലൂടെ AI ഇതിനകം ട്രക്കിംഗിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നുണ്ട്. പാത മാറുകയാണ്. എന്നാൽ ട്രക്ക് ഡ്രൈവിംഗ് എന്നത് ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രവൃത്തി മാത്രമല്ല. വളരെയധികം ഭാരമുള്ളതും മണ്ടത്തരം ക്ഷമിക്കാത്തതുമായ ഒരു മെഷീനിൽ പൊതിഞ്ഞ ജോലികൾ, അപകടസാധ്യതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, വിധിന്യായങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു കൂട്ടമാണിത്.

അതുകൊണ്ട് ഭാവി "ട്രക്കർമാർ അപ്രത്യക്ഷമാകുക" എന്നല്ല. ഭാവി "ട്രക്കർമാർ പൊരുത്തപ്പെടുക" എന്നതാണ്

ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായത്? പ്രത്യേക കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും, സാങ്കേതികവിദ്യ മനസ്സിലാക്കുകയും, ഉയർന്ന വിധിന്യായമുള്ള ചരക്കുനീക്കത്തിലേക്ക് നീങ്ങുകയും ചെയ്യുന്ന ഡ്രൈവർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. ചക്രം കൂടുതൽ മികച്ചതായിത്തീരും, തീർച്ചയായും - പക്ഷേ യാഥാർത്ഥ്യം റൂട്ട് പ്ലാനിലുടനീളം കാപ്പി വിതറുമ്പോൾ എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് അറിയുന്ന ആളുകളെ ജോലിക്ക് ഇപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്. 

യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണം: സ്വയംഭരണ ചരക്കുനീക്കവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു ദീർഘദൂര ഡ്രൈവർ

രംഗം

രണ്ട് പ്രാദേശിക വിതരണ കേന്ദ്രങ്ങൾക്കിടയിൽ ഒരു വെയർഹൗസ്-ടു-വെയർഹൗസ് റൂട്ടിൽ എട്ട് വർഷം സഞ്ചരിച്ച മാർക്കസ് എന്ന ഡ്രൈവറെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. മൈലേജിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ഹൈവേ ഡ്രൈവിംഗാണ്, ഒരേ സ്റ്റോപ്പുകൾ, ഒരേ ട്രെയിലർ തരം, ഒരേ രാത്രികാല ഷെഡ്യൂൾ.

ഓട്ടോണമസ് ട്രക്കുകളിൽ ഒരു ഫ്ലീറ്റ് ആദ്യം പരീക്ഷിച്ചേക്കാവുന്ന ജോലി അതാണ്. ഈ ഭാവിയിൽ മാർക്കസിന് മൂല്യമില്ല, പക്ഷേ അദ്ദേഹത്തിന്റെ ജോലിയുടെ ഏറ്റവും ആവർത്തിക്കാവുന്ന ഭാഗം തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുന്നു.

റൂട്ട് മാറുന്നതിനായി കാത്തിരിക്കുന്നതിനുപകരം, ഓട്ടോമേഷൻ ഇപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന ഭാഗങ്ങളുടെ ചുറ്റുപാടിൽ മാർക്കസ് കഴിവുകൾ വളർത്തിയെടുക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു: പരിശോധനകൾ, യാർഡ് മൂവ്മെന്റ്, ലോഡ് പരിശോധനകൾ, ഉപഭോക്തൃ ഒഴിവാക്കലുകൾ, സുരക്ഷാ റിപ്പോർട്ടിംഗ്, ഓട്ടോണമസ് ഫ്ലീറ്റ് പിന്തുണ.

മാർക്കസ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ

മാർക്കസ് ഒരു ലളിതമായ പദ്ധതി തയ്യാറാക്കുന്നു:

ഫ്ലീറ്റിന്റെ ടെലിമാറ്റിക്സ് ഡാഷ്‌ബോർഡും സുരക്ഷാ അലേർട്ടുകളും അറിയുക

യാത്രയ്ക്ക് മുമ്പും ശേഷവും ആഴത്തിലുള്ള പരിശോധനകൾ നടത്തുക

മാസത്തിൽ ഒരു ഷിഫ്റ്റിലേക്ക് ഷാഡോ ഡിസ്പാച്ച് ആവശ്യപ്പെടുക

റീഫർ പരിശോധനകൾ, സീൽ പരിശോധനകൾ, പേപ്പർ വർക്ക് പ്രശ്നങ്ങൾ, വൈകിയ ലോഡിംഗ് എന്നിവയിൽ അനുഭവം വളർത്തിയെടുക്കുക

ഒരു സ്വയംഭരണ സംവിധാനത്തിന് നഷ്ടമായേക്കാവുന്ന റൂട്ട് പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഒരു രേഖാമൂലമുള്ള രേഖ സൂക്ഷിക്കുക

കമ്പനി ഡ്രൈവർ-അസിസ്റ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അവയിൽ ഒരു ഇന്റേണൽ കോഴ്‌സ് എടുക്കുക

സുരക്ഷ, പരിശീലനം, യാർഡ് കോർഡിനേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടോണമസ് ട്രക്ക് മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവയിൽ ഒഴിവുകൾക്കായി നോക്കുക

"എനിക്ക് ഇതേ ഹൈവേയിൽ 420 മൈൽ ഓടിക്കാൻ കഴിയും" എന്നതിൽ നിന്ന് മാർക്കസ് തന്റെ മൂല്യം മാറ്റി, "ഒരു റൂട്ട് പ്ലാനിന്റെ വൃത്തി വിട്ടാൽ ചരക്ക് എങ്ങനെ തെറ്റിപ്പോകുമെന്ന് എനിക്ക് മനസ്സിലാകും" എന്നതിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനാൽ ഇത് പ്രധാനമാണ്

ഒരു AI അസിസ്റ്റന്റിനൊപ്പം മാർക്കസിന് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉദാഹരണ നിർദ്ദേശം

മാർക്കസിന് തന്റെ ഡ്രൈവിംഗ് അനുഭവത്തെ ഒരു പ്രായോഗിക നൈപുണ്യ വികസന പദ്ധതിയാക്കി മാറ്റാൻ ഒരു AI സഹായിയെ ഉപയോഗിക്കാം:

ഒരു നിശ്ചിത വെയർഹൗസ്-ടു-വെയർഹൗസ് റൂട്ടിൽ ദീർഘദൂര ട്രക്ക് ഡ്രൈവറാണ് ഞാൻ. അടുത്ത കുറച്ച് വർഷങ്ങളിൽ ഓട്ടോണമസ് ട്രക്കിംഗ് എന്റെ റൂട്ടിനെ ബാധിച്ചേക്കാം. ഉയർന്ന വിധിന്യായ ട്രക്കിംഗ് ജോലിയിലേക്കോ ഓട്ടോണമസ് ഫ്ലീറ്റ് പിന്തുണയിലേക്കോ മാറാൻ എന്നെ സഹായിക്കുന്ന 90 ദിവസത്തെ നൈപുണ്യ പദ്ധതി തയ്യാറാക്കുക. ആഴ്ചതോറുമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ, പരിശീലിക്കാനുള്ള കഴിവുകൾ, എന്റെ മാനേജരോട് ചോദിക്കാനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ, രേഖപ്പെടുത്താനുള്ള സുരക്ഷാ പരിജ്ഞാനം, ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായം വിടാതെ തന്നെ എനിക്ക് യാഥാർത്ഥ്യബോധത്തോടെ ലക്ഷ്യമിടാൻ കഴിയുന്ന മൂന്ന് റോളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തുക.

ശക്തമായ ഒരു തുടർനടപടി നിർദ്ദേശം ഇതായിരിക്കും:

ഈ പ്ലാൻ എനിക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ആഴ്ചതോറുമുള്ള ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റാക്കി മാറ്റുക. ആഴ്ചയിൽ അഞ്ച് രാത്രികൾ ജോലി ചെയ്യുന്ന ഒരാൾക്ക് ഇത് പ്രായോഗികമാക്കുക. 30 മിനിറ്റിൽ താഴെ എടുക്കുന്ന ജോലികളും, ആഴ്ചയിൽ ഒരു വലിയ ജോലിയും ഉൾപ്പെടുത്തുക.

പ്ലാൻ എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കാം

AI യുടെ ഉപദേശം ബുദ്ധിപരമാണെന്ന് തോന്നുന്നതുകൊണ്ട് മാത്രം മാർക്കസ് അതിൽ വിശ്വസിക്കരുത്. ദൈനംദിന ട്രക്കിംഗ് ജോലികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ അദ്ദേഹത്തിന് അത് പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും:

ഫ്ലീറ്റിൽ ഏതൊക്കെ കഴിവുകൾക്കാണ് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നതെന്ന് ഒരു സുരക്ഷാ മാനേജരോട് ചോദിക്കുക

നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട റോളുകളും നിലവിലുള്ള ജോലി പോസ്റ്റിംഗുകളും താരതമ്യം ചെയ്യുക

30 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ അവന്റെ റൂട്ടിൽ എത്ര തവണ ഒഴിവാക്കലുകൾ ഉണ്ടെന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക

സ്റ്റിയറിങ് മാത്രമല്ല, എത്ര പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യന്റെ വിധിനിർണ്ണയം ആവശ്യമാണെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുക

അസിസ്റ്റന്റ് വ്യാജ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നുണ്ടോ അതോ പ്രായോഗിക ലക്ഷ്യമില്ലാതെ അവ്യക്തമായ "AI കഴിവുകൾ" നിർദ്ദേശിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക

പ്രായോഗിക പരീക്ഷാ ചോദ്യങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

"ഒരു ഓട്ടോണമസ് റൂട്ട് വാലിഡേഷൻ റൈഡിൽ ഡ്രൈവർ എന്താണ് രേഖപ്പെടുത്തേണ്ടത്?"

"ഒരു ഓട്ടോണമസ് ട്രക്കിൽ, യാത്രയ്ക്ക് മുമ്പുള്ള പരിശോധനയ്ക്കിടെ ഏതൊക്കെ മുന്നറിയിപ്പ് അടയാളങ്ങളാണ് കൂടുതൽ പ്രധാനം?"

"ഒരു റിമോട്ട് സപ്പോർട്ട് ഓപ്പറേറ്റർ എങ്ങനെയാണ് ബ്ലോക്ക് ചെയ്ത ഡോക്ക്, കാണാതായ സീൽ അല്ലെങ്കിൽ ട്രെയിലർ തകരാർ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്?"

"ഈ ഉപദേശത്തിലെ ഏതൊക്കെ ഭാഗങ്ങളാണ് ട്രക്കിംഗിന് പ്രത്യേകമായുള്ളത്, ഏതൊക്കെ ഭാഗങ്ങളാണ് പൊതുവായ കരിയർ ഫില്ലർ?"

ഫലമായി

ഉദാഹരണ ഫലം: ഈ വർക്ക്ഫ്ലോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള അഞ്ച് പതിവ് കരിയർ-ആസൂത്രണ ജോലികൾ സമയക്രമീകരണം അനുസരിച്ച്, മാർക്കസിന് ആസൂത്രണ സമയം ഏകദേശം 4 മണിക്കൂറിൽ നിന്ന് 55 മിനിറ്റായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും.

അളവെടുപ്പിന്റെ അടിസ്ഥാനം:

ഒരു നൈപുണ്യ പദ്ധതി സ്വമേധയാ എഴുതുക: 90 മിനിറ്റ്

റോൾ ഓപ്ഷനുകൾക്കായി തിരയുന്നു: 75 മിനിറ്റ്

ആഴ്ചതോറുമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കൽ: 45 മിനിറ്റ്

മാനേജർ ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കൽ: 30 മിനിറ്റ്

എല്ലാം ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റാക്കി മാറ്റുക: 30 മിനിറ്റ്

AI വർക്ക്ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച്, അതേ അഞ്ച് ജോലികളും ഏകദേശം 55 മിനിറ്റ് എടുത്തു, അതിൽ മനുഷ്യ അവലോകനവും എഡിറ്റിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു. "AI തന്റെ കരിയർ രക്ഷിച്ചു" എന്നതല്ല വിലപ്പെട്ട മെട്രിക്. ഇത് കൂടുതൽ അടിസ്ഥാനപരമാണ്: മാർക്കസ് ഒറ്റ സിറ്റിങ്ങിൽ വ്യക്തമായ 90 ദിവസത്തെ പദ്ധതി തയ്യാറാക്കി, മൂന്ന് ലക്ഷ്യ റോളുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു, അദ്ദേഹത്തിന് പിന്തുടരാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രതിവാര ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിച്ചു.

ഇനിപ്പറയുന്നവ ട്രാക്ക് ചെയ്തുകൊണ്ട് അയാൾക്ക് പുരോഗതി പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും:

പൂർത്തിയാക്കിയ ആഴ്ചതോറുമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം

പഠിച്ച ഫ്ലീറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ എണ്ണം

ശരിയായി തിരിച്ചറിഞ്ഞ പരിശോധനാ പ്രശ്നങ്ങളുടെ എണ്ണം

ഡിസ്പാച്ച്, സേഫ്റ്റി അല്ലെങ്കിൽ മെയിന്റനൻസ് സ്റ്റാഫുമായുള്ള സംഭാഷണങ്ങളുടെ എണ്ണം

90 ദിവസത്തിനുശേഷം അപേക്ഷിക്കാൻ യോഗ്യതയുള്ള പ്രസക്തമായ ആന്തരിക ജോലികളുടെ എണ്ണം

എന്ത് തെറ്റ് സംഭവിക്കാം?

ഏറ്റവും വലിയ തെറ്റ് AI കരിയർ ഉപദേശത്തെ ഒരു സ്ഫടിക ഗോളം പോലെ പരിഗണിക്കുന്നതാണ്. അങ്ങനെയല്ല.

മാർക്കസിന്റെ കമ്പനിയിൽ ഇല്ലാത്ത റോളുകൾ AI നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം. ലൈസൻസിംഗ്, യൂണിയൻ നിയമങ്ങൾ, സീനിയോറിറ്റി സംവിധാനങ്ങൾ, ഇൻഷുറൻസ് ആവശ്യകതകൾ അല്ലെങ്കിൽ കമ്പനി-നിർദ്ദിഷ്ട പരിശീലനം എന്നിവ ഇത് കുറച്ചുകാണിച്ചേക്കാം. പ്രോംപ്റ്റ് എങ്ങനെ എഴുതുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച്, ഇത് ഓട്ടോണമസ് ട്രക്കിംഗിനെ മാന്ത്രികമായി എളുപ്പമുള്ളതോ പൂർണ്ണമായും അസാധ്യമോ ആക്കിയേക്കാം.

മാർക്കസിന് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യ പരിശോധനകൾ ആവശ്യമാണ്:

ഫ്ലീറ്റുമായി പരിശീലന ഓപ്ഷനുകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുക

ജോലി ആവശ്യകതകൾ നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുക

പൊതു AI ഉപകരണങ്ങളുമായി സ്വകാര്യ കമ്പനി ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നത് ഒഴിവാക്കുക

സംഭവ റിപ്പോർട്ടുകൾ, ഉപഭോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ റൂട്ട് സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ ഒരു അസിസ്റ്റന്റിൽ ഒട്ടിക്കരുത്

പ്ലാൻ ഫ്ലീറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിചയസമ്പന്നരായ സുരക്ഷാ, പരിപാലന ജീവനക്കാരോട് ചോദിക്കുക

മറ്റൊരു തെറ്റ് "AI കാര്യങ്ങൾ" മാത്രം പഠിക്കുകയും ട്രക്കിംഗ് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ അവഗണിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ബ്രേക്കുകൾ, ടയറുകൾ, കാർഗോ സുരക്ഷ, കാലാവസ്ഥാ വിലയിരുത്തൽ, ഉപഭോക്തൃ പ്രശ്നങ്ങൾ, യാർഡ് ഡിസോർഡർ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്ന ഒരു ഡ്രൈവർ, ഫാഷനബിൾ പദാവലി മാത്രം അറിയുന്ന ഒരാളേക്കാൾ വിലപ്പെട്ടവനായിരിക്കും.

പ്രായോഗിക ഉപദേശം

റോബോട്ട് ട്രക്കുകളെക്കുറിച്ച് പരിഭ്രാന്തരാകാതിരിക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ കരിയർ നീക്കം. ട്രക്കിംഗിന്റെ ഭാഗങ്ങളിലേക്ക് നീങ്ങുക എന്നതാണ്, അവയ്ക്ക് വിധിനിർണ്ണയം, വിശ്വാസം, ഉപകരണ പരിജ്ഞാനം, സമ്മർദ്ദത്തിൻ കീഴിൽ മനുഷ്യന്റെ പ്രശ്‌നപരിഹാരം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.

ഹൈവേയിൽ ചില പതിവ് മൈലുകൾ AI ഏറ്റെടുത്തേക്കാം, പക്ഷേ ട്രക്ക് പോകുന്നതിന് മുമ്പും അത് വന്നതിനുശേഷവും എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്ന ആളുകളെ ഇപ്പോഴും അതിന് ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ റൂട്ട് പ്ലാൻ യാഥാർത്ഥ്യം മുഖത്ത് അടിക്കുമ്പോൾ എന്തുസംഭവിക്കുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സഹായിക്കുമോ?

വ്യവസായ തലത്തിൽ ഒരു ശുദ്ധമായ മാറ്റം കൊണ്ട് ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സാധ്യതയില്ല. പ്രവചനാതീതമായ റൂട്ടുകളിലെ, പ്രത്യേകിച്ച് ഹൈവേ-ഹവി അല്ലെങ്കിൽ ഹബ്-ടു-ഹബ് ചരക്ക് റൂട്ടുകളിലെ നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ ഏറ്റെടുക്കാൻ ഇത് കൂടുതൽ സാധ്യതയുണ്ട്. ട്രക്കിംഗിൽ ഇപ്പോഴും പരിശോധനകൾ, ചരക്ക് പ്രശ്നങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ ആശയവിനിമയം, കാലാവസ്ഥാ വിധിന്യായം, പേപ്പർ വർക്ക്, അപ്രതീക്ഷിത സങ്കീർണതകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായം ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഭാഗങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

AI മൂലം ഏറ്റവും കൂടുതൽ അപകടസാധ്യതയുള്ള ട്രക്ക് ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികൾ ഏതാണ്?

ഏറ്റവും കൂടുതൽ സാധ്യതയുള്ള ജോലികൾ സാധാരണയായി പ്രവചനാതീതമായ സാഹചര്യങ്ങളുള്ള ആവർത്തിച്ചുള്ള റൂട്ടുകളാണ്. അതിൽ ഹബ്-ടു-ഹബ് ഹൈവേ ചരക്ക്, വെയർഹൗസ്-ടു-വെയർഹൗസ് ലെയ്‌നുകൾ, മിഡിൽ-മൈൽ ഡെലിവറി, സമർപ്പിത കരാർ റൂട്ടുകൾ, ചില വിതരണ കേന്ദ്ര റൺ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ റൂട്ടുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും നിരീക്ഷിക്കാനും എളുപ്പമാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ ലോഡിംഗ്, അസാധാരണമായ കാർഗോ, മാറുന്ന സൈറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കനത്ത ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ജോലികൾ AI ഏറ്റെടുക്കാൻ പ്രയാസമാണ്.

നഗരങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് ഹൈവേകളിൽ സ്വയംഭരണ ട്രക്കിംഗ് എളുപ്പമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

നഗരവീഥികളേക്കാൾ പൊതുവെ പ്രവചനാതീതമാണ് ഹൈവേകൾ. കാൽനടയാത്രക്കാർ, സൈക്ലിസ്റ്റുകൾ, ഇടുങ്ങിയ വളവുകൾ, ഇരട്ട പാർക്കിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ, ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഡെലിവറി പോയിന്റുകൾ എന്നിവ അവയിൽ കുറവാണ്. റൂട്ടുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ, പാതകൾ സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കുമ്പോൾ, പ്രവർത്തന നിയമങ്ങൾ വ്യക്തമാകുമ്പോൾ സ്വയംഭരണ ട്രക്കിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾക്ക് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കാൻ കഴിയും. നഗര ഡെലിവറി കൂടുതൽ ചലിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങളും അനിശ്ചിതത്വവും കൊണ്ടുവരുന്നു, അതായത് വിധിന്യായത്തിലും പ്രശ്‌നപരിഹാരത്തിലും മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാർക്ക് ഇപ്പോഴും പ്രധാന നേട്ടമുണ്ട്.

ദീർഘദൂര ചരക്കുനീക്കത്തിൽ ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാരെ ആദ്യം മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ AI?

ഹൈവേ മൈലുകൾ കൂടുതൽ ആവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, മറ്റ് പല ട്രക്കിംഗ് മേഖലകളേക്കാളും നേരത്തെ ദീർഘദൂര ചരക്കുനീക്കത്തെ AI ബാധിച്ചേക്കാം. മനുഷ്യർ പിക്കപ്പ്, ഡെലിവറി, പരിശോധനകൾ, ലോഡിംഗ് ഡോക്കുകൾ, ഒഴിവാക്കലുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പതിവ് മധ്യഭാഗങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങളാണ് ഒരു സാധ്യതയുള്ള മാതൃക. അതിനർത്ഥം എല്ലാ ദീർഘദൂര ഡ്രൈവർമാരും അപ്രത്യക്ഷരാകുന്നു എന്നല്ല. അതായത്, ഫ്ലീറ്റുകൾ പതിവ് മൈലുകൾ മനുഷ്യ വിധിന്യായ മൈലുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നതിനാൽ റോൾ മാറിയേക്കാം.

ഏതൊക്കെ ട്രക്കിംഗ് ജോലികളാണ് AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുന്നത്?

പ്രവചനാതീതമായ പരിതസ്ഥിതികൾ, പ്രത്യേക കാർഗോ, അല്ലെങ്കിൽ നേരിട്ട് തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ജോലികളിലാണ് AI ഏറ്റവും കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ട് അനുഭവിക്കേണ്ടിവരുന്നത്. ഫ്ലാറ്റ്ബെഡ്, വലിപ്പം കൂടിയ ലോഡുകൾ, നിർമ്മാണ ചരക്ക് ഗതാഗതം, കന്നുകാലികൾ, ടാങ്കർ ജോലി, ഹസ്മത്ത്, ഗ്രാമീണ റൂട്ടുകൾ, ഉയർന്ന ടച്ച് ചരക്ക് എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ പ്രയാസമാണ്. സാഹചര്യങ്ങൾ വായിക്കാനും, ലോഡുകൾ സുരക്ഷിതമാക്കാനും, ആളുകളുമായി ഏകോപിപ്പിക്കാനും, സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൽ എല്ലായ്പ്പോഴും കൃത്യമായി യോജിക്കാത്ത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും ഡ്രൈവർമാരെ ഈ റോളുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

AI ട്രക്കിംഗ് വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് ട്രക്ക് ഡ്രൈവർമാർക്ക് എങ്ങനെ വിലപ്പെട്ടവരായി തുടരാനാകും?

അടിസ്ഥാന ഹൈവേ ഡ്രൈവിംഗിനപ്പുറം കഴിവുകൾ വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിലൂടെ ഡ്രൈവർമാർക്ക് വിലപ്പെട്ടവരായി തുടരാൻ കഴിയും. പ്രത്യേക ചരക്ക്, അംഗീകാരങ്ങൾ, പരിശോധന പരിജ്ഞാനം, സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ, ടെലിമാറ്റിക്സ്, ഉപഭോക്തൃ ആശയവിനിമയം, അനുസരണ അനുഭവം എന്നിവയെല്ലാം സഹായിക്കുന്നു. ഫ്ലീറ്റ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറും സ്വയംഭരണ പിന്തുണാ സംവിധാനങ്ങളും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് പഠിക്കുന്നത് ഭാവിയിലെ റോളുകൾ തുറക്കും. ഒരു ഡ്രൈവർ വിധിന്യായം, ഉപകരണങ്ങൾ, കാർഗോ, ആളുകൾ എന്നിവ എത്രത്തോളം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവോ അത്രത്തോളം അവരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

ട്രക്കിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പുതിയ ജോലികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയുമോ?

അതെ, സ്വയംഭരണ ചരക്ക് ഗതാഗതത്തിന് ചുറ്റും പിന്തുണാ റോളുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. പരിചയസമ്പന്നരായ ഡ്രൈവർമാർക്ക് റിമോട്ട് ട്രക്ക് മോണിറ്ററിംഗ്, സുരക്ഷാ മേൽനോട്ടം, യാർഡ് ഏകോപനം, റൂട്ട് വാലിഡേഷൻ, സെൻസർ പരിശോധന, ഫ്ലീറ്റ് പരിശീലനം അല്ലെങ്കിൽ കംപ്ലയൻസ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയിലേക്ക് മാറാം. നേരിട്ട് നേടിയ റോഡ് പരിജ്ഞാനം ഈ ജോലികൾക്ക് ഇപ്പോഴും പ്രയോജനം ചെയ്യും. ട്രക്കിംഗ് മനസ്സിലാക്കുന്ന ഒരു വ്യക്തിക്ക് ഒരു സാങ്കേതിക സംവിധാനത്തിന് നഷ്ടമായേക്കാവുന്ന പ്രായോഗിക പ്രശ്നങ്ങൾ പലപ്പോഴും കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.

മനുഷ്യ ഡ്രൈവിംഗിനെക്കാൾ സുരക്ഷിതമാണോ AI ട്രക്കിംഗ്?

ക്ഷീണം, ശ്രദ്ധ വ്യതിചലനം, വേഗത, അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രൈവിംഗ് തകരാറുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചില അപകടസാധ്യതകൾ AI ട്രക്കിംഗ് കുറയ്ക്കും. എന്നാൽ സെൻസർ പരാജയം, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഡ്ജ് കേസുകൾ, മോശം കാലാവസ്ഥ പ്രകടനം, സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ, സംഭവങ്ങൾക്ക് ശേഷമുള്ള വ്യക്തമല്ലാത്ത ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിങ്ങനെ വ്യത്യസ്ത അപകടസാധ്യതകളും ഇത് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മനുഷ്യരോ റോബോട്ടുകളോ പൂർണരാണോ എന്നതല്ല സുരക്ഷാ ചോദ്യം. ഏതൊക്കെ അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നു, ഏതൊക്കെ പുതിയവ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു, അവ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ് പ്രധാനം.

ട്രക്കിങ്ങിൽ പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേഷൻ ഇത്ര ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ട്രക്കിംഗ് ഒരു ലളിതമായ ജോലിയല്ല. വ്യത്യസ്ത ചരക്ക് തരങ്ങൾ, സംസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്താക്കൾ, കാലാവസ്ഥാ സാഹചര്യങ്ങൾ, ലോഡിംഗ് സൈറ്റുകൾ, പരിശോധനകൾ, റൂട്ട് പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വൃത്തിയുള്ള ഹൈവേ റൂട്ടിൽ ഒരു റോബോട്ട് ട്രക്ക് ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്. സമ്മിശ്ര ചരക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു ട്രക്ക്, മോശം പേപ്പർ വർക്ക്, ഇറുകിയ ഡോക്കുകൾ, ഉപഭോക്തൃ മാറ്റങ്ങൾ, മെക്കാനിക്കൽ ആശങ്കകൾ എന്നിവയാണ് മറ്റൊന്ന്. നിയന്ത്രിത ഡെമോകൾ മാത്രമല്ല, ദൈനംദിന ട്രക്കിങ്ങിന്റെ സംഘർഷത്തെയും പ്രവചനാതീതതയെയും പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേഷൻ അതിജീവിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

AI ഉപയോഗിച്ച് ട്രക്ക് ഡ്രൈവിംഗിന്റെ യഥാർത്ഥ ഭാവി എന്താണ്?

യഥാർത്ഥ ഭാവി സെലക്ടീവ് ഓട്ടോമേഷനാണ്, തൽക്ഷണ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കലല്ല. AI കൂടുതൽ പതിവ് ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രവചനാതീതമായ ചരക്ക് പാതകളിൽ. മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാർ പ്രത്യേക ചരക്ക്, പ്രാദേശിക ഡെലിവറി, പരിശോധനകൾ, ഉപഭോക്തൃ അഭിമുഖീകരണ ജോലികൾ, സാങ്കേതിക പിന്തുണ, ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചേക്കാം. പ്രായോഗികമായി, ട്രക്കിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ള പതിവ് മൈലുകളായി വിഭജിക്കപ്പെട്ടേക്കാം, കൂടാതെ പരിചയസമ്പന്നരായ ആളുകളെ ഇപ്പോഴും ആവശ്യമുള്ള മനുഷ്യ വിധിന്യായ മൈലുകളായി വിഭജിക്കാം.

അവലംബം

1. ബ്യൂറോ ഓഫ് ലേബർ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് - ഔദ്യോഗിക തൊഴിൽ ഡാറ്റ - bls.gov

2. ഫെഡറൽ രജിസ്റ്റർ - ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ (ADS) സുരക്ഷിത സംയോജനം - സജ്ജീകരിച്ച വാണിജ്യ മോട്ടോർ വാഹനങ്ങൾ (CMV-കൾ) - federalregister.gov

3. നാഷണൽ ഹൈവേ ട്രാഫിക് സേഫ്റ്റി അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ - സൈബർ സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ - nhtsa.gov

4. ടോർക്ക് AI - ഹബ്-ടു-ഹബ് ഹൈവേ ചരക്ക് ഗതാഗതം - torc.ai

5. ഗതിക് - വാണിജ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾ - gatik.ai

6. അറോറ - ഗതാഗത മാനേജ്മെന്റ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ - ir.aurora.tech

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്