扩展人工智能
克里斯汀·安德鲁斯
供应链和物流管理充满复杂性和挑战。从管理错综复杂的承运人关系到应对全球进出口法规，该行业充满了挑战。这些障碍，加上不同地区不断变化的且通常不透明的要求，迫使企业采用一个又一个应急计划。
每个行业都希望在自身 贝宁 Whatsapp 数据 约束和要求下做出最佳决策，并抓住任何机会改善从第一英里到最后一英里的配送。虽然数据本体和路线优化等主题旨在使用物流中常见的结构化数据为决策提供信息，但人们越来越关注生成式人工智能 (GenAI)。
让我们深入了解客户认为可以利用 GenAI 应对物流挑战的三个关键领域：
1. 使用检索增强生成 (RAG) 优化加载计划
您的装载计划是否经过优化？许多都没有。
根据《麻省理工学院斯隆管理评论》的报道，“美国卡车平均有 30% 是空载的，这浪费了时间和燃料，并导致不必要的碳排放。”优化容量是所有组织的关键目标，但要做到这一点，您需要的不仅仅是求解器和算法。您需要规范地为协调员、规划人员和调度员提供易于理解的建议。