2020年及以后的十大物流行业趋势与创新

2020-11-26 11:18

结合机器学习的AI算法可帮助公司积极应对需求波动。例如,基于AI的预测解决方案使管理人员可以计划供应链流程并找到降低运营成本的方法。自动驾驶AI和智能道路技术正在朝着交付服务自动化的积极方向发展。此外,基于AI的认知自动化技术带来了智能,可以自动执行管理任务并加速信息密集型操作。

 

Insite–需求预测

总部位于新西兰的初创公司Insite提供了基于AI的软件解决方案,用于价格预测,需求预测以及流程和流程的优化,主要满足消费品包装(CPG)和零售行业的需求。该软件提供了用于风险评估和需求预测的模块,以自动化过程决策和控制操作条件。机器学习增强平台提供了实时收集和集成过程数据的工具。结果,经理们有能力在产品补货方面提供可行的见解。

 

Adiona –工艺优化

澳大利亚初创公司Adiona开发了基于AI的优化软件即服务(OSaaS),使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通过解决车辆路线和相关挑战来优化静态和动态传递路线。此外,该软件还可以通过使用机器学习技术预测需求,天气和交通状况等条件来支持车队随时间的决策。该解决方案还优化了劳动力需求并自动进行了重新部署。

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