機器學習如何徹底改變運輸

 

您是否曾經訂購過一個大包裹，發現第二天就將其運送給您？您是否曾經想過，當您線上上購買商品，已經找到，註冊並在聯絡您的過程中， 這些情況 可能 嗎，更多資訊盡在振工鏈 ？

這全都歸功於倉庫正在使用一些特殊技術來使流程儘可能高效。

為什麼倉庫利用機器學習

機器學習在幾乎每個領域都是革命性的，但是由於這項技術的某些進步，尤其是在倉庫行業中取得了巨大的進步。透過簡化和自動化許多常見任務，使流程幾乎完全自動化，從而徹底改變了倉庫跟蹤，管理和運送物品的方式。

以前，這些倉庫必須一次手動完成所有工作，但現在一切都變了。客戶在網上商店購物後，可以自動建立他們的購買資訊和運輸標籤並將其應用於正確的產品。

現在，藉助機器學習倉庫的最佳化，所有這些都可以輕鬆實現 ， 不斷地接收資料，並可以根據地址自動預測對物品的需求和運輸時間，建立適當的標籤和指南，並在一瞬間就能管理庫 儲存 。

倉庫的機器學習可以消除人為錯誤的可能性，並根據多年的資料生成演算法，並跟蹤和適應市場變化。

從那裡開始，該軟體將突出顯示最佳做法，並顯著提高營業額和客戶滿意度。這全都歸功於機器學習改善了倉庫和庫存管理，計算每個訂單的最佳因素，查詢並找到最快，最有效的方式將其交付給消費者的方式。

機器學習將如何發展

機器學習可以為市場如何變化和增長提供很多見識。隨著線上購物成為許多客戶的首選選擇，在過去幾年中，倉庫發現工作量增加了。當他們尋求解決這些新需求時，對更有效解決方案的需求變得顯而易見，並且機器學習被用來削減成本並提高生產率。

透過完全檢修其倉庫管理過程，企業可以從此過程中受益，從費時費力的工作到每次自動，可獲利的糾正工作都可以。依賴這些倉庫的終端使用者還看到了好處，例如以驚人的速度將訂單交付給他們。

由於這些機器學習軟體系統提供了庫存管理，倉庫和零售商可以準確地知道在任何給定時間有多少庫存，並能夠根據需求進行調整。

將來，我們可能會看到此過程變得更加高效。隨著透過收集更多資料改善機器學習，它可以更快地適應需求，並以更高的準確性跟蹤更改。透過簡化流程倉庫在每種產品上使用的流程，這將使所有人受益 ， 更多資訊盡在振工鏈 。