機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的利用在運(yùn)輸和物流領(lǐng)域變得越來(lái)越流行。隨著公司可以在內(nèi)部和外部使用的可用數(shù)據(jù)激增，以及用于大量數(shù)據(jù)處理的可伸縮計(jì)算能力的進(jìn)步，提供洞察力來(lái)增強(qiáng)決策流程的可能性無(wú)窮無(wú)盡。如今，許多行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正在向這些技術(shù)投入大量資源，以?xún)?yōu)化流程，改善人為決策并預(yù)測(cè)未來(lái)機(jī)會(huì)。機(jī)器學(xué)習(xí)有潛力幫助企業(yè)更好地了解客戶(hù)的需求，從而提供最佳的體驗(yàn)。
以下是機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)輸和物流領(lǐng)域有所幫助的一些案例：
需求預(yù)測(cè)
物流提供商在預(yù)測(cè)未來(lái)需求時(shí)可以提高生產(chǎn)力和效率。無(wú)論是檢測(cè)將要運(yùn)輸貨物的客戶(hù)還是愿意并能夠拖運(yùn)該貨物的承運(yùn)人，機(jī)器學(xué)習(xí)都可以幫助客戶(hù)和承運(yùn)人與之聯(lián)系的決策過(guò)程。
自然語(yǔ)言處理
在許多使用案例中，計(jì)算機(jī)通過(guò)各種介質(zhì)（例如電子郵件，電話和發(fā)票）分析和處理人類(lèi)語(yǔ)言是有益的。通過(guò)自動(dòng)執(zhí)行此操作，公司可以幫助其員工節(jié)省繁瑣的工作所需的時(shí)間和精力，而這些工作原本必須手動(dòng)執(zhí)行。
預(yù)測(cè)高峰時(shí)間和季節(jié)
與了解與誰(shuí)聯(lián)系有何好處類(lèi)似，知道何時(shí)與他們聯(lián)系也同樣有好處。客戶(hù)和運(yùn)營(yíng)商可能只希望在一年中的某些時(shí)段或一天中的某些時(shí)間聯(lián)系。使用歷史和外部數(shù)據(jù)源收集，分析這些洞見(jiàn)并將其提供給員工，對(duì)公司有利。
路線優(yōu)化
確定承運(yùn)人運(yùn)輸貨物的最佳路線會(huì)對(duì)節(jié)省時(shí)間，降低運(yùn)輸成本和增加利潤(rùn)率產(chǎn)生重大影響。物流提供商可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析最佳途徑，以節(jié)省燃油，通行費(fèi)和維護(hù)成本，同時(shí)確保不犧牲客戶(hù)的按時(shí)交貨時(shí)間。
幫助提供最新的技術(shù)豐富的解決方案
機(jī)器學(xué)習(xí)的使用不斷增加，使運(yùn)輸和物流行業(yè)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)來(lái)改善決策并提高效率。作為一個(gè)具有遠(yuǎn)見(jiàn)的組織，物流公司應(yīng)主動(dòng)實(shí)施最新技術(shù)，以在當(dāng)今新技術(shù)時(shí)代保持領(lǐng)先地位。易得TMS業(yè)務(wù)創(chuàng)新部門(mén)已發(fā)布了許多計(jì)劃，以增強(qiáng)專(zhuān)業(yè)駕駛員，客戶(hù)和聯(lián)盟承運(yùn)人的體驗(yàn)。分析歷史數(shù)據(jù)有助于以前所未有的方式更好地了解客戶(hù)和運(yùn)營(yíng)商的行為。在2020年及以后的時(shí)間里，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，將持續(xù)為客戶(hù)和運(yùn)輸從業(yè)者帶來(lái)更好的服務(wù)。
