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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。