Produkttour – Transportation Management
Intelligentes Transportmanagement mit maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen für genauere Laufzeitvorhersagen
Treffen Sie bessere Planungsentscheidungen, verbessern Sie die Kundenzufriedenheit und mindern Sie Lieferkettenrisiken, indem Sie einen ML-Ansatz bei der Transportplanung wählen. Schauen wir uns etwas genauer an, wie das funktioniert.
Treffen Sie bessere Entscheidungen
Erhalten Sie eine genauere Schätzung der Ankunftszeit (ETA) während des Versandplanungsprozesses. Erhalten Sie aktualisierte ETAs auf der Grundlage von In-Transit-Ereignissen, und ermitteln Sie die gesamte Transportvorlaufzeit bei der Auftragserfassung. Oracle Transportation Management (OTM) nutzt einen branchenführenden ML-Algorithmus und Infrastruktur für intelligente Laufzeitprognosen.
Erwartete Ankunftszeit vorhersagen
Kunden können die voraussichtlichen Ankunfts- und Lieferzeiten von Sendungen in ihren täglichen Workbenches anzeigen. Vorhersagen können in den Standard-OTM-Workflow und in den Workflow der Agenten integriert werden, damit diese schnell reagieren und handeln können.
Konfiguration in einer No-Code-Umgebung
Modelle für maschinelles Lernen sind vollständig konfigurierbar und können optimal für geschäftsspezifische Anforderungen und Transportszenarien optimiert werden. Eine No-Code-Umgebung erleichtert die Konfiguration.
In Echtzeit auf Risikoereignisse reagieren
Berücksichtigen Sie Ereignisse wie GPS-Updates und Störungen sowie externe Faktoren wie Wetter und Verkehr, um Ihre Reaktionsfähigkeit auf Echtzeitfaktoren zu verbessern.
Modelle neu trainieren, um sie automatisch an die neuesten Daten anzupassen
Trainieren Sie Ihre Modelle mit der aktuellsten Versandhistorie neu. Mit nativ in die OTM-Prozesse integriertem ML können Sie bedingte Logik auslösen oder wiederkehrende Aktionen einrichten. Im Laufe der Zeit sammelt Ihr Modell einen umfassenderen Satz von Sendungsdaten und wird regelmäßig mit zusätzlichen Daten neu trainiert, wodurch es in einem sich selbst verbessernden Prozess immer genauer wird.
Einblicke erhalten und die Leistung verfolgen
Benutzer haben volle Einsicht in die Modellgenauigkeit und -performance. So können Benutzer das Modell weiter optimieren und Vertrauen in die KI gewinnen.
Umsetzbare Erkenntnisse entwickeln
Prognostizieren Sie die Gesamtlaufzeit für mehrere Transportabschnitte und konvertieren Sie diese Informationen in umsetzbare Erkenntnisse. Benutzer können riskante Lieferungen problemlos identifizieren, Korrekturen vornehmen und die Leistung steigern.
Maschinelles Lernen mit Oracle Transportation Management kombinieren
Nutzen Sie unsere branchenführende Logistikplattform, um bessere Planungsentscheidungen zu treffen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Lieferkettenrisiken zu mindern.