Transportation Managementの製品ツアー
機械学習によるインテリジェントな輸送管理
より正確な輸送時間予測のための機械学習
機械学習（ML）のアプローチを輸送計画に適用することで、計画に関する意思決定をより適切に行い、顧客満足度を向上させ、サプライ・チェーンのリスクを低減します。その仕組みを詳しく見てみましょう。
より良い意思決定
出荷計画プロセス中に、より正確な見積到着時間(ETA)を取得します。輸送中のイベントに基づいて更新されたETAを受信し、注文取得時に輸送の総リードタイムを把握します。Oracle Transportation Management（OTM）は、業界を牽引するMLアルゴリズムとインフラストラクチャを活用し、インテリジェントな輸送時間予測を実現します。
ETAの予測
顧客は、予測される貨物の到着時間や輸送時間をワークベンチで毎日確認することができます。迅速な対応とアクションのために、予測を標準的なOTMワークフローとエージェントに取り込むことができます。
ノーコード環境での構成
機械学習モデルは完全に構成可能で、ビジネス固有のニーズや輸送シナリオに合わせて微調整することができます。ノーコード環境により、容易な構成が可能です
リアルタイムのリスク・イベントへの対応
GPSの更新や障害などのイベント、天候や交通状況などの外的要因を織り込み、リアルタイムな要因への対応力を高めます。
最新のデータに自動的に適応するための、モデルの再トレーニング
最新の出荷履歴を使用してモデルを再トレーニングします。MLをOTMプロセスにネイティブに統合することで、条件付きロジックのトリガーや定期的なアクションを設定することができます。時間の経過とともに、モデルはより豊富な出荷履歴を蓄積し、定期的にデータを追加して再トレーニングすることで、完全自動の自己改善プロセスにより精度が向上します。
インサイトの獲得とパフォーマンスの追跡
ユーザーは、モデルの正確性とパフォーマンスを完全に把握することが可能です。これにより、ユーザーはさらにモデルの微調整を行い、AIへの信頼と信用を築くことができます。
実用的なインサイトの開発
複数の輸送レグのエンド・ツー・エンドの輸送時間を予測し、この情報を実用的なインサイトに変換します。ユーザーは、リスクのある出荷の特定、修正、パフォーマンスの改善を容易に行うことができます。
機械学習とOracle Transportation Managementの融合
クラス最高の物流プラットフォームを活用し、より適切な計画決定、顧客満足度の向上、サプライ・チェーンのリスク低減を実現します。