產品導覽 - 運輸管理
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。
開發可行的洞察力
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。