Productrondleiding voor Transportation Management
Intelligent transportbeheer met machine learning
Machine learning voor een nauwkeurigere voorspelling van transittijden
Neem betere planningsbeslissingen, verbeter de klanttevredenheid en verlaag de risico's voor de supply chain door een machine learning (ML) benadering toe te passen op transportplanning. Laten we eens kijken hoe het werkt.
Betere beslissingen nemen
Krijg een nauwkeurigere geschatte aankomsttijd (ETA) tijdens het verzendplanningsproces. Ontvang een bijgewerkte ETA op basis van gebeurtenissen tijdens het transport en verkrijg de totale transportdoorlooptijd bij het vastleggen van de order. Oracle Transportation Management (OTM) maakt gebruik van toonaangevende ML-algoritmen en -infrastructuur voor intelligente voorspelling van transittijden.
ETA voorspellen
Klanten zien de verwachte aankomst- en transittijden van hun zendingen in hun dagelijkse werkbank. Voorspellingen kunnen in de standaard OTM-workflow en -agents worden opgenomen voor snelle reactie en actie.
Configureren in een no-code-omgeving
Machine learningmodellen zijn volledig configureerbaar en kunnen worden afgestemd op bedrijfsspecifieke behoeften en transportscenario's. Een omgeving zonder code maakt configuratie eenvoudig.
Reageren op realtime risicogebeurtenissen
Houd rekening met gebeurtenissen, zoals GPS-updates en storingen, en externe factoren, zoals het weer en verkeer, om uw reactievermogen op realtime factoren te verbeteren.
Modellen opnieuw trainen om ze automatisch aan de meest recente gegevens aan te passen
Train uw modellen opnieuw met de meest recente verzendgeschiedenis. Met ML die van nature is geïntegreerd in OTM-processen, kunt u voorwaardelijke logica activeren of terugkerende acties instellen. Na verloop van tijd verzamelt uw model een uitgebreidere set verzendgeschiedenis en wordt het periodiek bijgetraind met incrementele gegevens. Hierdoor wordt het nauwkeuriger in een lights-out, zichzelf verbeterend proces.
Inzicht krijgen en prestaties volgen
Gebruikers hebben volledig inzicht in de nauwkeurigheid en prestaties van het model. Dit helpt gebruikers het model verder te verfijnen en vertrouwen in AI op te bouwen.
Bruikbare inzichten ontwikkelen
Voorspel de end-to-end transittijd voor meerdere transportfasen en zet deze informatie om in bruikbare inzichten. Gebruikers kunnen eenvoudig risicovolle verzendingen identificeren, correcties aanbrengen en prestaties verbeteren.
Machine learning combineren met Oracle Transportation Management
Maak gebruik van ons toonaangevende logistieke platform om betere planningsbeslissingen te nemen, de klanttevredenheid te verbeteren en risico's voor de supply chain te verminderen.