Hapag-Lloyd tok i bruk kunstlig intelligens (KI) via Amazon SageMaker for å forbedre selskapets rutepunktlighet.
Hapag-Lloyd, med over 308 skip og 11,9 millioner TEU årlig, har utviklet en ML-basert assistent for å forutsi ankomst- og avgangstider ved bruk av Amazon SageMaker AI. Løsningen kombinerer selskapets data fra datalake med AIS-strømmer (batch hvert 20. minutt, om lag 35 millioner observasjoner), behandlet med AWS Glue og Iceberg, og skal skaleres over 120 tjenestelinjer og 1 200 ruter. Målet er å forbedre ‘schedule reliability’ – andel ankomster innen én kalenderdag av ETA, kommunisert 3–4 uker i forveien – og redusere manuell omplanlegging som fulgte av tidligere regelbaserte statistiske metoder. Dette er AI-nyheter og relevant for norske havner og logistikkaktører som følger global containertrafikk.
Kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-hapag-lloyd-improved-schedule-reliability-with-ml-powered-vessel-schedule-predictions-using-amazon-sagemaker | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
