探索 Transportation Management
Operational Planning
最佳化物流網路
確定履行從簡單點對點至複雜的多模組、多重行程及越庫作業之運輸需求的最佳方式。
簡化投標與訂單
藉由與物流服務供應商及運輸合作夥伴合作，保護投標並有效地規劃入埠、出埠及跨設施訂單。
建立有效出貨計畫
透過貨運或合作路線的有效組合，識別歷史出貨模式並決定最佳資產使用率。
運輸管理
透過自動化流程最大化生產力
透過自動化里程碑監控主動管理訂單和貨運的生命週期。
自動化運費立帳和付款
合併及執行多重來源的運輸訂單，以及消除效率不佳和冗餘的結算程序。
有效評量績效並監控趨勢
透過提供更深入的內部作業和交易夥伴績效的洞察分析，做出更好的供應鏈決策。
Fleet Management
實行針對運輸隊的計畫與最佳化
在計畫與最佳化的過程中結合運輸隊的當前狀態，以充分利用運輸隊資源，同時考慮外部承運商的能力。
運用整合的運輸隊環境
在單一系統中管理所有訂單與出貨。該系統能夠考量所有可用履行功能，包含合約與私人運輸。
監控財務績效
運用成本計算、應付帳款、成本應計、收入認列，以及請款與爭議管理功能來評估與控制財務績效。
Logistics Network Modeling
確定變更和中斷的影響
透過調適型物流網路保持領先地位。根據現有運輸網路的作業詳細資訊執行假設情境模型製作，並取得更準確的結果。
分析儀表板和作業指標
並排比較結果以確定最佳行動方案。
Digital Assistant
提供即時貨運狀態
全天候、即時接收和回應查詢，更快地解決問題，同時提供更好的客戶服務。
獲得更清晰的供應鏈可見度
透過運用新的通訊通路來減少支援費用並改善客戶滿意度。
Machine Learning
準確預測在途時間
就要使用的承運商、路線和服務級別做出明智的決定，並改善前置時間預估。
消除過量庫存
藉由減少安全庫存水平與倉庫成本來降低存貨成本。
有效率地配置資源
透過減少非計畫延遲和對加速出貨與相關額外運費成本的需求來降低供應鏈風險。
產品導覽 — Transportation Management
運用機器學習進行智慧型運輸管理
機器學習以獲得更準確的在途時間預測
透過適應運輸規劃的機器學習 (ML) 方法，做出更好的規劃決策、提高客戶滿意度，並降低供應鏈風險。讓我們更進一步瞭解其運作方式。
做出更好的決策
在出貨規劃流程期間獲得更準確的預估抵達時間 (ETA)。根據在途事件接收更新的預估抵達時間，並取得訂單擷取時的總運輸前置時間。Oracle Transportation Management (OTM) 運用業界領先的 ML 演算法和基礎架構來進行智慧型運輸時間預測。
預測預估抵達時間
客戶可以在日常工作中查看預測的出貨到達和在途時間。預測可整合至標準 OTM 工作流程和代理程式，以提供快速的回應和行動。
在無程式碼環境中設定
機器學習模型可完全設定，並可依據業務特定需求和運輸案例微調。無程式碼環境則可讓組態變得輕鬆簡單。
回應即時風險事件
結合 GPS 更新和中斷等事件，以及天氣和交通等外部因素，提升即時因素的回應速度。
重新訓練模型，自動適應最新資料
使用最新的出貨歷史記錄來保留您的模型。使用 ML 原生整合至 OTM 處理作業，您可以觸發條件邏輯或設定週期性動作。隨著時間的推移，您的模型會累積一組更豐富的出貨歷史記錄，並以增量資料定期重新訓練，在輸出、自我改善的流程中變得更加精確。
獲得洞察力並追蹤績效
使用者可以完全瞭解模型準確性和效能。這有助於使用者進一步微調模型，並在 AI 上建立信任和信賴。
獲得切實可行的洞察
預測多重運輸航程的端對端在途時間，並將此資訊轉換為可行的洞察力。使用者可以輕鬆識別有風險的出貨、進行更正，以及提升效能。
將機器學習與 Oracle Transportation Management 結合
運用業界頂尖的物流平台做出更好的規劃決策、提升客戶滿意度及降低供應鏈風險。
