机器学习如何帮助你移动货物

你可能已经看到过一两个关于在供应链管理中使用人工智能的头条信誉电子赌钱下注, 或者人工智能和机器学习是怎样的 对供应链 操作. 

尽管有媒体报道, 要找到对什么是机器学习的直白描述是非常困难的, 它是如何工作的, 以及为什么它如此适合自动化所涉及的任务 物流管理

在这篇博客, 我们分析了机器学习的工作原理,以及它如何将卡车货运中涉及的数十项重复性任务自动化. 

什么是机器学习?

机器学习(或简称ML)是一种通过体验自我改进的软件. 这种独立的改进使机器学习有别于传统的计算机编程. 

机器学习擅长分析大量信息, 发现的模式, 以及使用模式识别来做决定. 一个机器学习软件通常被称为“模型”.它是一套经过训练的计算机指令,用于识别数据中的模式并执行特定的操作. 一旦部署, ML模型可以非常快速和准确地执行任务, 随着时间的推移, 模型输入的数据越多,精度就越高. 

ML模型可以通过两种主要方式“学习”:

  1. 通过分析更多的数据
  2. 通过软件工程师调整它的指令

这种组合提高了模型识别模式和执行结果更好的操作的能力. 

机器学习与传统编程的区别:

了解在供应链和物流中利用人工智能的好处, 我们需要了解机器学习的特殊之处.

在传统计算机科学中, 程序员给计算机一套解决特定任务的规则. 计算机接受这些规则和一些输入数据,并产生一个输出:

传统的计算机科学是输入数据+规则=输出

例如, 销售税计算器是一个可以用传统计算机科学很容易解决的问题的例子. 它接受输入数据(e.g. “华盛顿州”)然后使用规则来查找该州的销售税, 并将其作为输出:

例如,使用State销售税查找规则和华盛顿州的搜索,输出是9.21%

但有时一个系统是如此复杂,它不可能给一台计算机 所有 需要完全理解它的规则. 例如, 因为每一张脸都是独一无二的,所以给计算机提供精确执行面部识别所需的所有规则是不可行的. 类似的, 自动驾驶汽车不能被传统的计算机科学编程,因为每一种驾驶情况都是独特的——被驾驶的汽车类型, 它的速度, 交通, 天气, 道路条件, 一天的时间, 等. 

而传统的计算机科学不适合解决这些复杂的问题, 它们是机器学习的理想选择. 与机器学习, 程序员给计算机一套输入和一套输出, 然后电脑就会自己找出规则:

机器学习, 而不是传统的计算机科学, 同时接受输入和输出数据,以确定两者之间的规则.

你给机器学习模型提供的数据越多, 它对问题理解得越多,其结果就越准确. 如果你智能手机的照片应用程序曾要求你确认某张照片是否与你通讯录中的某人匹配, 这是机器学习在起作用. 数据越多,结果就越准确:

作为一个例子, 机器学习输入一个人的照片, 以及这个人是谁的输出, 并制定了在其他照片中找到那个人的规则.
机器学习研究出如何识别特定人物的照片.

事实证明, 货运信誉电子赌钱下注是受益于机器学习的复杂系统的典型. 

为什么机器学习是货运的完美匹配

机器学习有一些优势,可以超越货运行业传统的做事方式. 以下是机器学习的五大优势: 

  1. 分析大量的信息
  2. 无差错地执行重复性任务
  3. 快速移动和多任务处理
  4. 夜以继日地工作
  5. 不断改善

这些特征清楚地表明,我们在供应链运营中需要更多的人工智能. 这些优点中的每一个都直接适用于卡车运输的不同领域. 让我们来探究一下它们: 

  1. 货运业产生了只有ML才能处理的庞大数据集.
    仅在美国每年就有超过4亿8级的出货量, 货运业产生了大量的数据. 每一次单独的运输都有数千条可以跟踪的数据:取货和送货时间, 设备等待时间, 价格, 温柔的接受, 燃料的使用, 整个运输过程的GPS坐标.

    没有一个人,甚至是一群人能够记录这么多数据. 例如, 如果你在一个只有1,每天可提供000个出货量, 你一次跟踪了三批货的组合, 那么就有10亿种排列. 虽然没有人能够处理这么多信息,但这对于ML模型来说不是问题. 事实上,ML模型得到的信息越多,效果就越好.

  2. 重复的物流任务是理想的ML.
    每一次卡车运输都需要人们执行重复性的任务:寻找理想的运输工具, 审核运输公司的质量和驾驶记录, 货物定价, 确认招标验收, 安排接送, 解决出现的问题, 在衰退的情况下寻找替代品, 和更多的.

    哪里有重复,哪里就有模式. ML模型是围绕识别模式而设计的, 并且可以根据发现的模式自动做出决定.
  1. 人们在多任务处理的时候会犯错误. 毫升不.
    供应链专业人员可能在一天中管理数十甚至数百件货物. 规模, 复杂性, 快速行动的必要性导致了供应链上的人员一心多用. 多任务处理不可避免地会导致错误. 在流程中的任何一点上出现负载错误都可能导致下游供应链问题的多米诺骨牌效应.

    多任务处理是计算机的常见特性. (你现在可能有多个浏览器标签页打开!ML模型通常可以在不到20毫秒的时间内分析数百万个示例数据项,并找到数百个模式. ML模型不仅可以同时执行多个分析, 他们执行任务迅速,没有错误.

  2. 货运是不会停歇的. 也没有毫升.
    卡车运输 每天24小时不停地搬家,晚上,周末,节假日. 人们每天只能工作几个小时, 当换班时,任务从一个人交给另一个人时,哪些因素会导致服务失误和错误. 另一方面,ML模型不间断地连续运行. 他们可以跟上货运的步伐,所以在覆盖和支持方面永远不会有失误.

  3. 机器学习模型从未停止改进.
    人们在某一特定领域的学习速度减慢并最终停止. 想到一个 货运代理. 根据Indeed的调查,货运经纪人的任期一般只有1-3年. 适用于任期较长的经纪人, 他们职业生涯中4-10年的学习速度要比1-3年慢得多.

    机器学习模型的学习速度更快, 因为他们分析的数据比任何人都要多, 他们学习的时间更长. ML模型不会改变职业或退休. 
车队的全国货运信誉电子赌钱下注建立在机器学习技术的基础上.
车队的货运信誉电子赌钱下注利用人工智能优化全国各地的供应链.


车队采用机器学习来有效地移动货物

机器学习是车队运输货物的核心方法. 我们之前有超过40个应用机器学习的活动模型, 在, 在一次运输的生命周期之后. 这包括定价, 投标, 将载体与负载相匹配, 设置约会, 计算延迟的概率, 自动修复问题, 分析货运数据以洞察供应链, 分批减少空里程和碳排放, 合规及安全审核, 和更多的. 

我们的产品和工程 团队已经 先锋毫升模型 这提高了过去五年的供应链效率. 机器学习在卡车运输行业的职业生涯才刚刚开始,我们希望它能够长期应用于这个行业. 

简而言之,护卫舰是将人工智能应用于供应链管理的领先平台.

有关机器学习和货运的更多信息: 

车队的团队
车队是全国领先的数字货运信誉电子赌钱下注. 我们每天在全国各地运送数千辆卡车通过我们的优化, 运营商互联信誉电子赌钱下注, 为托运人信誉电子赌钱下注, 增加司机收入, 为我们的星球消除碳浪费. 我们利用技术和数据解决价值8000亿美元的卡车行业的浪费和效率低下问题, 空卡车会产生超过8700万公吨的二氧化碳排放. 像安海斯-布希公司(Anheuser-Busch, P&G, 尼亚加拉, 联合利华相信护卫队能够降低成本, 提高物流效率, 实现环境可持续性目标.