AI Ignition: สำรวจอนาคตของ AI ในองค์กร

AI Ignition: สำรวจอนาคตของ AI ในองค์กร

เว็บไซต์

ปัญญาประดิษฐ์ยังคงเปลี่ยนแปลงโลกรอบตัวเราอย่างเวียนหัว ในแต่ละเดือน เจ้าภาพ Beena Ammanath กรรมการบริหารของ Deloitte AI Institute จะสำรวจสถานะในอนาคตของ AI ในองค์กรผ่านการสนทนาที่กระตุ้นความคิดกับผู้นำ AI ในปัจจุบัน

การออกแบบเว็บไซต์

จุดประกายความอยากรู้อยากเห็น AI ของคุณด้วย Stuart Russell
เราจะสร้าง AI ที่ปลอดภัยขึ้นซึ่งเป็นประโยชน์ต่อมนุษย์ในช่วงเวลาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนด้วยผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนได้อย่างไร เราสามารถกำหนดพารามิเตอร์ใดได้บ้างเพื่อช่วยให้มั่นใจว่ามีการใช้อย่างมีจริยธรรมและส่งเสริมกิจกรรมของมนุษย์อย่างมีประสิทธิภาพ Stuart Russell ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์แห่ง University of California at Berkeley และผู้อำนวยการ Center for Human-Compatible AI อธิบายว่าเราคิดอย่างไรเกี่ยวกับ AI อย่างไม่ถูกต้อง และเราจะแก้ไขหลักสูตรให้ถูกต้องได้อย่างไรเพื่อสร้าง AI ที่ปลอดภัยและมีอคติน้อยกว่า และดำเนินการสำเร็จท่ามกลางความไม่แน่นอน
สัญญาของการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่สี่มีวิสัยทัศน์ที่น่าสนใจของระบบการผลิตที่เชื่อมต่อที่สามารถรู้สึกวิเคราะห์และตอบสนองต่อสภาพทางกายภาพ ภาพเคลื่อนไหวโดยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัล วิสัยทัศน์ที่คล้ายคลึงกันได้สร้างอนาคตของอาคารอัจฉริยะ ระบบโรงพยาบาล ฟาร์ม และเมืองต่างๆ
ชิ้นส่วนทั้งหมดที่จำเป็นในการตระหนักถึงนิมิตเหล่านี้ดูเหมือนจะเข้าที่ การคำนวณมีราคาถูก ทรงพลัง และมีขนาดเล็ก เซ็นเซอร์มีอยู่ทั่วไป เครือข่ายมีความรวดเร็วและเชี่ยวชาญมากขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก้าวไปไกลกว่าการโฆษณาในวงกว้าง ขับเคลื่อนโดยเซมิคอนดักเตอร์เฉพาะทาง
เมื่อส่วนประกอบเหล่านี้เติบโตเต็มที่และมาบรรจบกัน การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเทคโนโลยีก็กำลังดำเนินไป ขอบฉลาดรวมพลังเทคโนโลยี AI การวิเคราะห์ข้อมูลและการเชื่อมต่อขั้นสูงคอมพิวเตอร์ได้อย่างรวดเร็วทำหน้าที่เกี่ยวกับข้อมูลที่ใกล้ชิดมากเพื่อที่จะถูกจับ ความสามารถของระบบคลาวด์ ซึ่งนำโดยบริษัทคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกล บริษัทไอที และโทรคมนาคม กำลังขยายจากศูนย์ข้อมูลไปยังขอบของเครือข่าย ซึ่งกรณีการใช้งานจำนวนมากขึ้นจะได้รับประโยชน์จากการตอบสนองที่รวดเร็วและชาญฉลาดต่อข้อมูลที่เข้ามา
และขอบกลายเป็นศูนย์กลาง เนื่องจากธุรกิจทั่วทุกอุตสาหกรรมต้องเผชิญกับข้อมูลจำนวนมากขึ้นกว่าเดิม การดำเนินการที่ซับซ้อนมากขึ้น และตลาดที่มีพลวัตมากขึ้น ไม่ว่าจะมาจากลูกค้า ผลิตภัณฑ์ หรือเซ็นเซอร์แบบฝัง ข้อมูลแบบเรียลไทม์มีความต้องการที่มากขึ้นสำหรับธุรกิจในการตรวจจับและตอบสนอง ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสามารถขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานและความได้เปรียบในการแข่งขัน Hyperscalers บริษัทไอที และผู้ให้บริการด้านการเชื่อมต่อกำลังเคลื่อนที่เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจด้วยการประมวลผลแบบเอดจ์และระบบอัจฉริยะ
ความทันเวลา การเชื่อมต่อ ความปลอดภัย
ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและกรณีการใช้งานใหม่ที่มีคุณค่าได้โดยการใช้ประโยชน์จากความสามารถหลักของขอบอัจฉริยะ:
การใช้แบนด์วิดธ์อย่างมีประสิทธิภาพและการมองเห็นเครือข่ายที่ดียิ่งขึ้น
ความยืดหยุ่นต่อการเชื่อมต่อที่ไม่ดี ไม่น่าเชื่อถือ และขาดการเชื่อมต่อ
รองรับกรณีการใช้งานที่มีความหน่วงต่ำและเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว
ระบบอัตโนมัติและเอกราชที่มากขึ้น
ควบคุมการคัดแยกข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน การอยู่อาศัย และความเป็นส่วนตัวมากขึ้น
การลดระยะห่างระหว่างจุดที่ข้อมูลถูกบันทึกและประมวลผลไม่เพียงแต่ช่วยลดปริมาณการใช้อินเทอร์เน็ตและค่าใช้จ่ายในการขนส่งที่เกี่ยวข้องเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงเวลาแฝง การใช้แบนด์วิดท์ และต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ขอบอัจฉริยะยังสามารถให้ทัศนวิสัยที่ดียิ่งขึ้นในสภาพเครือข่ายและการรับรู้ถึงสภาพแวดล้อมการทำงาน หากขาดการเชื่อมต่อกับคอร์ หรือหากเครือข่ายบริเวณกว้าง (WAN) ไม่น่าเชื่อถือ การดำเนินการที่ขอบสามารถดำเนินการต่อและเชื่อมต่อใหม่เมื่อมีทรัพยากร โดยไม่สูญเสียความสอดคล้องของข้อมูล
ที่สำคัญ Edge อัจฉริยะไม่ได้มาแทนที่ศูนย์ข้อมูลคลาวด์ระดับองค์กรและระดับไฮเปอร์สเกล แต่เป็นวิธีการกระจายงานทั่วทั้งเครือข่ายโดยอิงจากความตรงต่อเวลา การเชื่อมต่อ และความปลอดภัย
เครือข่าย Edge สามารถลดเวลาแฝงได้อย่างมาก—เวลาระหว่างอินพุตและการตอบสนอง—ซึ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองความเร็วสูงหรือแบบเรียลไทม์ เช่น ยานยนต์ไร้คนขับ โดรน หรือโคบอทอุตสาหกรรมที่ทำงานควบคู่ไปกับผู้คนในสภาพแวดล้อมที่คาดเดาไม่ได้ ข้อมูลที่เข้ามาสามารถถูกคัดแยกและดำเนินการได้ ณ จุดที่รวบรวม สิ่งนี้สามารถให้ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวมากขึ้นโดยเก็บข้อมูลที่สำคัญ เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ที่ปลายทาง แทนที่จะย้ายผ่านเครือข่าย ตลอดจนปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านถิ่นที่อยู่ของข้อมูลซึ่งกำหนดให้ข้อมูลส่วนบุคคลต้องถูกจำกัดอยู่ภายในเขตอำนาจศาลเฉพาะ 2
ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยีสามารถปลดปล่อยความเป็นจริงเสริมของผู้บริโภคที่รอคอยมานานผ่านการผสมผสานระหว่างความฉลาดของอุปกรณ์ เกตเวย์ขอบ การสื่อสารแบบเรียลไทม์กับสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ และความสามารถในการแสดงข้อมูลที่รับรู้บริบทโดยไม่ชักช้า เมฆ. แท่นขุดเจาะน้ำมัน ฟาร์ม และการปฏิบัติการทางทหารที่มักขาดการเชื่อมต่อ WAN ที่เชื่อถือได้สามารถใช้การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และเทคโนโลยี AI ได้ ซึ่งนำความสามารถด้านดิจิทัลมาสู่พื้นที่ห่างไกลและสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นมิตร ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่สร้างขึ้นในพื้นที่ปริมาณมากอย่างรวดเร็ว ความสามารถแบบอัตโนมัติสามารถรับรู้ได้อย่างเต็มที่สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น หุ่นยนต์ไร้สาย โดรน และยานยนต์ไร้คนขับ ขอบอัจฉริยะยังสามารถได้รับประโยชน์จากฟังก์ชันภาษีทั่วโลกที่จัดการกับน้ำท่วมของข้อมูลแบบเรียลไทม์มากขึ้น3
วิวัฒนาการของไอทีไปสู่สถาปัตยกรรมแบบ cloud-to-edge สามารถนำเสนอยุคใหม่ของความสามารถระดับองค์กรที่คล่องตัว ตระหนักรู้ และปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น 4ด้วยขอบอัจฉริยะ ธุรกิจต่างๆ สามารถมองเห็นการทำงานทางกายภาพได้ดีขึ้นมาก ในขณะที่ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อจัดการกับงานที่มีความต้องการสูงโดยอัตโนมัติ อุปกรณ์ระยะไกลสามารถประเมินตนเองและตอบสนองต่อความไร้ประสิทธิภาพ ข้อบกพร่อง และข้อขัดแย้ง ในขณะที่ระบบคลาวด์สามารถคาดการณ์ความล้มเหลว จำลองประสิทธิภาพที่มากขึ้น และผลักดันนโยบายและปริมาณงานใหม่ หรือทำให้อุปกรณ์ออฟไลน์สำหรับการบำรุงรักษา ในระดับศูนย์ข้อมูล โรงงาน และห่วงโซ่อุปทาน การลดเวลาหยุดทำงาน คาดการณ์ความต้องการ และการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสามารถให้ผลกำไรทางเศรษฐกิจมหาศาล อย่างไรก็ตาม การตระหนักถึงความสามารถทั้งหมดของ edge อัจฉริยะนั้น จำเป็นต้องมีความร่วมมือ ความร่วมมือ และการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ขอบ บริการคลาวด์แบบไฮเปอร์สเกล บริษัทไอที และผู้ให้บริการด้านการเชื่อมต่อ

เว็บแอพพลิเคชั่น

ขอบอัจฉริยะคืออะไร?
เช่นเดียวกับคำศัพท์ทางเทคนิคอื่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคำที่สัมผัสแง่มุมต่างๆ ของโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี คำว่าedge computingนั้นค่อนข้างคลุมเครือและอาจมีความหมายที่แตกต่างกันสำหรับผู้ให้บริการที่แตกต่างกัน
โดยทั่วไปแล้วedgeหมายถึงจุดสิ้นสุดของเครือข่ายที่มีการจัดการ เช่น สำนักงานกลางด้านโทรคมนาคมหรือสถานีฐานเซลล์-ทาวเวอร์ ภายในระยะ 30 ไมล์จากปลายทาง เช่น อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อหรือเกตเวย์เซ็นเซอร์ 5แต่อาจอยู่ใกล้กว่านั้น—ในสถานที่ทำงาน ในยานพาหนะ หรือบนตัวอุปกรณ์เอง นอกเหนือจากเครือข่ายแล้ว เครื่องจักรและอุปกรณ์ที่สามารถคำนวณด้วยอินพุต เช่น โดรนที่มีวิชันซิสเต็มเพื่อหลีกเลี่ยงอุปสรรค ถือได้ว่าเป็นรูปแบบของความฉลาดที่ขอบ
ในฐานะที่เป็นจุดโฟกัสที่เพิ่มขึ้นสำหรับแพลตฟอร์มการประมวลผลรุ่นต่อไป ผู้ให้บริการระดับไฮเปอร์สเกล ผู้ให้บริการด้านการเชื่อมต่อ และบริษัทไอทีต่างก็พยายามนำเสนอคำจำกัดความของ Edge Computing สิ่งสำคัญคือ สำหรับธุรกิจจำนวนมากที่ต้องการบรรลุความสามารถ Edge Computing อาจต้องใช้ชุดโซลูชันที่ปรับแต่งเฉพาะสำหรับการดำเนินงานและเป้าหมาย ตำแหน่งที่แม่นยำและโทโพโลยีสามารถออกแบบให้แตกต่างออกไปสำหรับโซลูชันที่หลากหลาย
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในกระเป๋าเอกสาร
ฮาร์ดแวร์เป็นส่วนประกอบหนึ่ง Edge Computing ทำงานบนฮาร์ดแวร์สมัยใหม่ที่มีขนาดเล็ก ทนทาน ทรงพลัง และประหยัดพลังงาน 6สามารถกำหนดค่าสำหรับงานที่เรียบง่ายและมีน้ำหนักเบา หรือเป็นศูนย์ข้อมูลขนาดเล็ก พร้อมพื้นที่จัดเก็บ การคำนวณ และซอฟต์แวร์ อุปกรณ์ Edge ที่ล้ำสมัยพร้อมให้ใช้งานแล้ว โดยนำเสนอการจำลองเสมือนสำหรับโทรคมนาคม ระบบอัตโนมัติ และคุณสมบัติอื่นๆ 7
การยอมรับและการพัฒนาของ AI เป็นปัจจัยเสริมอีกประการหนึ่ง 8ชิปที่เชี่ยวชาญและปรับให้เหมาะสมเพื่อใช้งาน AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังเคลื่อนเข้าสู่อุปกรณ์ Edge มากขึ้นเรื่อยๆ Deloitte ได้คาดการณ์ถึงการนำชิป Edge AI ไปใช้อย่างแข็งแกร่งทั้งในแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคและองค์กร ทำให้เกิดกรณีการใช้งานใหม่ 9ผู้ผลิตชิปจำนวนมากขึ้นกำลังพัฒนาสถาปัตยกรรมเฉพาะส่วนขอบ ซึ่งมักจะรองรับการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงโซลูชัน GPU, TPU, ASIC และชิปนิวโรมอร์ฟิค ซึ่งแต่ละแบบสร้างขึ้นเพื่อการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่ความสามารถในการตั้งโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปไปจนถึงยูทิลิตี้สำหรับวัตถุประสงค์เดียว
การผสมผสานระหว่างชิปเฉพาะทางและความสามารถของ AI นี้ทำให้เอดจ์มีความชาญฉลาด ด้วยกรณีการใช้งาน เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้เชิงลึกที่สั้นลงและเร่งวงจรการตัดสินใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Edge AI ยังเป็นส่วนเสริมของ AI บนคลาวด์ด้วยปฏิกิริยาที่ Edge และการเรียนรู้ในแกนกลาง การฝึกอบรมอัลกอริธึมที่ใช้ทรัพยากรมากสามารถทำได้ในระบบคลาวด์แล้วแชร์ไปยังขอบที่ความสามารถในการอนุมานที่เบากว่าสามารถดำเนินการกับข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
ในตัวอย่างหนึ่ง อุปกรณ์ในรถยนต์จะตรวจสอบการขยายรูม่านตาของคนขับรถบรรทุกทางไกล โดยมีเป้าหมายเพื่อตรวจจับความเหนื่อยล้า 10เวลาตอบสนองจะต้องทันที เมื่อเซ็นเซอร์จับและวัดใบหน้าได้มากขึ้น เซ็นเซอร์จะถูกเพิ่มลงในฐานข้อมูลบนคลาวด์ที่อัปเดตโมเดลของใบหน้าที่แสดงสัญญาณของความล้า แล้วส่งกลับที่รถ ปรับปรุงความฉลาดของขอบในวงจรการเรียนรู้ที่ดี ตัวอย่างที่ค่อนข้างง่ายของการตรวจจับ การตอบสนอง และการเรียนรู้นี้สามารถปรับขนาดได้ทั่วทั้งองค์กรและระบบขนาดใหญ่
[NPC4]บทบาทของการเชื่อมต่อขั้นสูงคืออะไร?
การเชื่อมต่อรุ่นปัจจุบัน เช่น 4G/LTE และ Wi-Fi สามารถสนับสนุนการปรับใช้บางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ถูกจำกัดด้วยแบนด์วิดท์ เวลาแฝง และจำนวนอุปกรณ์ที่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ 5G ไม่เพียงแต่มอบความเร็วที่เร็วขึ้นและเวลาแฝงระดับมิลลิวินาทีเท่านั้น แต่ยังขยายความจุแบนด์วิดท์เพื่อจัดการการเชื่อมต่อ (อุปกรณ์) นับล้านพร้อมกันต่อตารางกิโลเมตร เทียบกับ 4G LTE ที่มีเพียงหลายพันเครื่อง ด้วย 5G แบนด์วิดท์สามารถจัดสรรแบบไดนามิกให้กับการเชื่อมต่อหลายล้านครั้งตามความต้องการ
Wi-Fi 6 สามารถเป็นส่วนเสริมของ 5G ได้ ช่วยให้เครือข่ายท้องถิ่นมีความเร็วมากขึ้น เวลาแฝงที่ต่ำกว่า และการจัดการการรับส่งข้อมูลขั้นสูง นอกจากเครือข่าย WAN ที่ใช้พลังงานต่ำแล้ว ผู้นำด้านไอทีอาจลงเอยด้วยการใช้แนวทางไฮบริดไปยังเครือข่ายขอบของตนโดยพิจารณาจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมและแบนด์วิธที่เฉพาะเจาะจง
การศึกษาล่าสุดของ Deloitte เกี่ยวกับการปรับใช้ระบบไร้สายขั้นสูงแสดงให้เห็นว่าผู้บริหารเริ่มใช้ 5G และ Wi-Fi 6 อย่างไรและทำไม ทั้งสองถูกมองว่าเป็นตัวกระตุ้นที่แข็งแกร่งของขอบอัจฉริยะ และบริษัทต่างๆ กำลังปรับใช้ทั้งสองควบคู่กันไปเพื่อการใช้งานเสริม
อันที่จริง ผู้บริหารหลายคนมองเห็นคุณค่าของ 5G และ Wi-Fi 6 ที่กำลังเติบโตในอีกสามปีข้างหน้า (รูปที่ 2) ในการสำรวจของ Deloitte ผู้บริหาร 86% คาดการณ์ว่าระบบไร้สายขั้นสูงจะเปลี่ยนองค์กรของตนภายในสามปี
ผู้บริหารมากกว่า 80% ที่ตอบแบบสำรวจเชื่อว่าการเชื่อมต่อขั้นสูงมีความสำคัญมากหรือสำคัญอย่างยิ่งต่อความสามารถในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI, Edge Computing และการวิเคราะห์ข้อมูล
ขอบอัจฉริยะมาแล้วจ้า
บริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ กำลังพัฒนากรณีการใช้งานสำหรับขอบอัจฉริยะ ซึ่งหลายบริษัทช่วยให้มีประสิทธิภาพและความเป็นอิสระมากขึ้น Edge Computing และ AI กำลังมาบรรจบกันในกล้องทางการแพทย์ที่สามารถคัดกรองผู้ป่วยสำหรับโรคตาจากเบาหวาน ซึ่งเป็นโรคที่วินิจฉัยยากและอาจทำให้ตาบอดได้อย่างรวดเร็ว รัฐบาลออสเตรเลียใช้โดรนบินลาดตระเวนชายฝั่งเพื่อหาฉลาม โดยใช้วิชันซิสเต็มบนเครื่องบินเพื่อตรวจจับผู้ล่าอย่างรวดเร็วด้วยความแม่นยำมากกว่าเครื่องตรวจอากาศยานที่มีอยู่ แม้จะมีการเชื่อมต่อที่จำกัดหรือเป็นศูนย์ โดรนก็สามารถแจ้งเตือนนักว่ายน้ำและเจ้าหน้าที่กู้ภัยให้ทราบได้ทันทีว่ามีฉลามอยู่ ในภายหลัง พวกเขาสามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายและแบ่งปันข้อมูลกับโมเดลการติดตาม ในอีกตัวอย่างหนึ่ง ผู้ให้บริการด้านพลังงานกำลังใช้อุปกรณ์ Edge ที่เปิดใช้งาน AI เพื่อประมวลผลข้อมูลขาเข้าจากมาตรวัดพลังงานดิจิทัลและเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อ เพื่อให้มีความโปร่งใสมากขึ้นทั่วทั้งกริด และเพื่อขับเคลื่อนโมเดลที่สามารถคาดการณ์ความล้มเหลวได้
จากตัวอย่างดังกล่าว ความสามารถของขอบอัจฉริยะนั้นอยู่ในขอบเขตของธุรกิจแล้ว และการบรรจบกันของคลาวด์ การเชื่อมต่อ Edge และ AI ก็กำลังจัดการกับระบบมนุษย์ที่ใหญ่และซับซ้อนที่สุดบางระบบ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการเติบโตเต็มที่ของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่
[NPC5]การจัดการความซับซ้อนตามขนาด
โครงสร้างพื้นฐานไฮเปอร์สเกลได้กลายเป็นส่วนสำคัญต่อเศรษฐกิจโลก การส่งมอบระบบอัตโนมัติและประสิทธิภาพที่มากขึ้นสามารถทำให้การค้าทั่วโลกทำงานได้ดีขึ้น พอร์ตการจัดส่ง—ระบบที่สลับซับซ้อนสูง—ได้พัฒนาระบบอัตโนมัติมาเป็นเวลา 20 ปีแล้ว และตอนนี้ก็เริ่มตระหนักถึงความสามารถเต็มรูปแบบของสถาปัตยกรรมแบบ cloud-to-edge
ประเทศจีนมีท่าเรือคอนเทนเนอร์ที่พลุกพล่านที่สุดเจ็ดแห่งของโลก เรือ ลำเข้าแถวเพื่อเข้าสู่ท่าเรือ จากนั้นปิดตู้คอนเทนเนอร์ขนส่งสินค้าที่ต้องซ้อนกับการรับรู้ถึงกองรถบรรทุกที่เข้ามาและการขนส่งทางรถไฟ เพื่อลดการจัดโครงสร้างตู้คอนเทนเนอร์ใหม่ เช่นเดียวกันจะต้องเกิดขึ้นในทางกลับกันเมื่อสินค้าทางบกเคลื่อนเข้าสู่การแสดงละครและแจกจ่ายไปยังเรือ ค่าใช้จ่ายด้านพลังงานสำหรับเรือ เครน และรถบรรทุกเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อไม่ได้ใช้งาน ด้วยปริมาณการค้าที่มหาศาลเช่นนี้ แม้แต่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยก็สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนได้อย่างมาก อาจไม่น่าแปลกใจเลยที่การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานที่สำคัญ เช่น โควิด-19 กำลังเร่งการแปลงระบบดิจิทัลและระบบอัตโนมัติของพอร์ต