运用机器学习技术预测货运延误与优化路线规划

从企业CEO到普通消费者，每个人都知道过去几年来运输延误问题日益严重。极端天气事件、政治动荡以及其他全球因素都促成了这一趋势。

因此，尽可能预测运输和供应链延误比以往任何时候都更为重要。能够通过周密的物流运营做到这一点的公司可以在竞争中脱颖而出，节省成本并提高客户满意度。本文探讨了物流中的机器学习如何使路线优化和减少延误成为可能。

机器学习在物流中的作用是什么？

机器学习是人工智能(AI)的一个子集。它允许计算机从大型数据集中学习，为未来做出预测并改进流程。

在物流领域，AI技术和机器学习带来了许多好处，我们将在下文中详细讨论：

正如您将在以下部分中读到的，这些好处在物流行业、承运商、履行中心和电子商务最终接收者的下游环节中提供了更多益处。

在物流中使用机器学习首先从收集数据开始。这些数据可能来自：

然后，这些信息被用来创建运输预测分析，使用最终将在各种环境中生成智能物流解决方案的模型。通常，在这些模型投入商业使用之前，数据会被分成两组。一组用于训练供应链可视化软件和类似程序（机器学习）；另一组用于在实施前测试和评估性能。

不同的机器学习算法被用来处理相关数据并构建模型。例如，决策树可用于创建"如果/那么"协议。如果某条路线由于天气或类似2021年苏伊士运河阻塞的情况而不可行，则自动选择替代路线。线性回归模型和梯度提升也是常用的算法。

在SEKO物流，我们使用许多这些模型来主动解决延误问题。我们的目标是确保为客户提供尽可能高的准时交付率。

在AI和机器学习的帮助下，数据驱动的货运管理已经提升到了AI驱动的路线优化水平。这意味着配送路线不仅从各种来源接收数据；实时因素如天气和交通可用于不断调整以获得最佳结果——通常是尽可能快的交付。

在供应链优化中使用AI还有其他好处：

此外，供应链中的每个人都能从因延误和丢失配送而减少的查询中获益。公司可以将时间和资源集中在其他地方，以增加收入和利润。

AI物流创新不仅有利于供应链的末端。供应链可视化工具也可以内置于机器学习模型中。

由此产生的高级货运分析让用户实时了解货物的位置。这允许在需要突然做出更改时进行AI生成和人工决策。它还允许用户在需要对初始运输时间表进行更改时通知相关方。

例如，电子商务供应商可以根据需要调整其网站，推出不同的商品，并通知客户有关购买配送的信息。

为了为我们的客户提供这种敏捷运营，SEKO物流为他们提供正在进行中的货物的完全可视性，并且是实时的。我们的供应链可视性软件可通过客户仪表板轻松访问。当我们的算法为无缝供应链管理创建路径时，您也能够随时了解位置和任何必要的变更。

如上所述，物流自动化技术可以缓解许多风险，如延误、瓶颈和基本的低效路线规划。如果使用得当，供应链步骤中的AI甚至可以是主动的，而不仅仅是被动反应的。

机器学习还可以解决其他几个常见挑战。首先，它可以处理人工手动分析起来过于繁琐的数据集。这节省了时间，让物流专业人员能够预先处理潜在问题，而不是不断地追赶进度。

其次，它消除了大部分人为错误的可能性。可以将其视为使用电子表格与手写分类账的对比。

几乎任何依赖物流的行业都能从这一领域的机器学习中受益。例如：

所有这些行业都依赖数据驱动的物流系统和决策，以及时满足客户需求。

当您与SEKO物流合作时，您将获得机器学习工具的好处，这些工具可以优化交付路线，减少运输延误，并提高整体供应链性能。我们与广泛的行业合作，并提供白手套服务、实时货物跟踪和庞大的全球枢纽网络，为您的业务带来当今最好的物流服务。

准备好了解SEKO的机器学习如何提升您的公司吗？联系我们，让我们知道我们如何能够帮助您。

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