جولة حول المنتجات—إدارة النقل
إدارة النقل الذكية باستخدام التعلم الآلي
التعلم الآلي لأجل التنبؤ الأدق بوقت النقل
اتخاذ قرارات تخطيط أفضل، وتحسين رضا العملاء، وتقليل مخاطر سلسلة التوريد من خلال تكييف نهج التعلم الآلي (ML) مع تخطيط النقل. دعونا نلقي نظرة عن كثب ونرى كيف يعمل.
اتخاذ قرارات أفضل
احصل على وقت وصول مقدّر أدق (ETA) أثناء عملية تخطيط الشحن. تلقي ETA يتم تحديثه استنادًا إلى الأحداث العابرة، والحصول على إجمالي فترة تسليم النقل عند تسجيل الطلب. تستفيد Oracle Transportation Management (OTM) من خوارزمية التعلم الآلي الرائدة في المجال والبنية الأساس للتنبؤ بوقت النقل الذكي.
التنبؤ بوقت الوصول المقدر
يعرض العملاء أوقات الوصول والعبور المتوقعة للشحنة في منضدة عملهم اليومية. يمكن دمج التنبؤات في سير عمل OTM القياسي والوكلاء للحصول على استجابة وإجراءات سريعة.
التكوين في بيئة غير مشفرة
تتسم نماذج التعلم الآلي بأنها قابلة للتكوين بالكامل ويمكن ضبطها لتتناسب مع الاحتياجات الخاصة بالأعمال وسيناريوهات النقل. تسهل البيئة غير المشفرة عملية التكوين.
الاستجابة لأحداث المخاطر في الوقت الفعلي
دمج الأحداث، مثل تحديثات GPS والاضطرابات وعوامل خارجية، مثل الطقس وحركة المرور، لتحسين استجابتك للعوامل في الوقت الفعلي.
إعادة تدريب النماذج للتكيف تلقائيًا مع أحدث البيانات
إعادة تدريب النماذج باستخدام أحدث سجل شحن باستخدام التعلم الآلي المُدمج بشكل أصلي في عمليات OTM، يمكنك تشغيل المنطق الشرطي أو إعداد الإجراءات المتكررة. بمرور الوقت، يجمع النموذج الخاص بك مجموعة أثرى لسجل الشحن ويتم إعادة تدريبها بشكل دوري مع البيانات التزايدية، لتصبح أدق داخل عملية دون تدخل بشري، وتحسين ذاتي.
اكتساب الرؤى وتتبع الأداء
يتمتع المستخدمون برؤية كاملة لدقة النموذج وأدائه. يساعد هذا المستخدمين على ضبط النموذج بشكل أفضل وبناء الثقة في الذكاء الاصطناعي.
تطوير رؤى قابلة للتنفيذ
التنبؤ بوقت النقل الشامل لعدة وجهات نقل وتحويل هذه المعلومات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يمكن للمستخدمين تحديد الشحنات المعرضة للخطر بسهولة، وإجراء التصحيحات، وتحسين الأداء.
دمج التعلم الآلي باستخدام Oracle Transportation Management
استفد من النظام الأساس اللوجستي الأفضل في فئته لاتخاذ قرارات تخطيط أفضل وتحسين رضا العملاء وتقليل مخاطر سلسلة التوريد.