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            新聞資訊

            人工智能在物流中的應用

            時間:2021-11-01

            需求預測:需求預測依賴于歷史數據,運用人工智能能夠進一步增強對歷史和實時數據的剖析,提供精確的需求預測。有了更精確的需求預測,托運人能夠優化庫存管理、分派和勞動力方案,從而提高服務程度。


            供應方案:供應方案是物流的重要組成局部。人工智能能夠協助基于實時數據的需求剖析。企業能夠動態調整其供給方案參數,以優化供應鏈流程,進步效率,并增加盈利才能。


            倉儲自動化: 由于當前全球形勢,供應鏈中對非接觸式流程的需求不時增加,似乎推進了高級自動化業務流程的必要性。人工智能有可能徹底改動倉儲范疇的自動化。將機器人技術與人工智能相分離,機器人能夠跟蹤和定位庫存,并執行通常需求額外勞動力來完成的選擇和包裝功用。自動化帶來了高效的資源分配,使勞動力可以做更多有價值的活動,而不是手工瑣事。深度學習進一步促進了這些機器人的學習,使它們可以在部署它們的場景中自主地做出活動決議。


            智能計算機視覺: 深度學習和人工智能使先進的掃描、監控和自動化技術可以經過圖像和視頻可視化許多物流場景,并停止相應的直接操作。這改動了裝貨時貨物的尺寸或破損檢查、標簽和堆疊布置。計算機視覺與深度學習分離在自動駕駛汽車上完成自動和智能導航,如今已成為理想。


            工作流程自動化:工作流自動化是應用人工智能來簡化復雜和手工的后臺操作。在貨運代理中,文檔處置是一項乏味的工作,并且具有運用機器人過程自動化(RPA)和光學字符辨認(OCR)停止自動化的宏大潛力。運輸文件并非都采用規范格式,而這正是此類技術可以自動閱讀和了解打印或手寫文件的中央。這種工作流程自動化能夠解放物流人員的大量工作時間,并分配他們做更多的增值活動。


            預測物流:供應鏈上的不同接觸點產生普遍的數據。更好的機器學習算法能夠提取對決策至關重要的物流預測洞察力。人工智能能夠協助做出與產能規劃、預測和網絡優化相關的決策,從而簡化運營并進步整體供應鏈績效。人工智能普遍應用于動態道路優化、管理托付時間窗口、優化燃油耗費和負載才能應用率等最后一英里托付活動,從而推進供應鏈的數字化。


            加強的貨運跟蹤: 貨運可見性數據對整個供應鏈的績效至關重要。人工智能跟蹤和跟蹤功用有助于精確預測ETAs和ETDs。此外,對供應鏈中斷、延誤和航路風險發出警報的才能能夠協助企業進步靈敏性,并采用備份措施,以防止嚴重損失。機器學習還能夠協助剖析歷史數據,以肯定航運形式,思索各種要素,如天氣條件、時節性需求動搖、貿易通道擁堵等。隨著語音助手或聊天機器人的普遍運用,客戶或客服人員能夠在幾秒鐘內提取跟蹤信息。


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