Публикации по теме 'logistics'


Машинное обучение в логистике: повышение эффективности и оптимизация
Введение В последние годы в отрасли логистики произошел сдвиг парадигмы с интеграцией методов машинного обучения (ML). ML, подмножество искусственного интеллекта, позволяет логистическим системам учиться на данных и принимать разумные решения без явного программирования. Эта революция изменила методы управления транспортировкой, управлением запасами и цепочками поставок, что привело к значительному повышению эффективности, снижению затрат и удовлетворенности клиентов. В этой..
Создать механизм выполнения заказов по требованию сложно
Вопросы и ответы с Кевином Хенриксоном и Дж. Дж. Чжуаном, нашими вице-президентами по проектированию фулфилмент-проектов Кевин Хенриксон и JJ Zhuang работают вместе, как PB&J - они инженерная «странная пара», которая возглавляет организацию Instacart по выполнению инженерных решений. До того, как они присоединились к нам, они основали Acompli, приложение для повышения эффективности работы с электронной почтой, которое было приобретено Microsoft в 2014 году. Мобильное приложение Acompli..
ИИ меняет логистический ландшафт: взгляд на то, как, почему и когда
Поскольку пандемия COVID-19 продолжает оказывать давление на цепочки поставок по всему миру, перспектива использования логистических технологий ИИ стала более привлекательной, чем когда-либо. Решения на основе данных дают компаниям возможность повысить прибыльность, отказоустойчивость и удовлетворить новые требования коммерции во времена непредсказуемости. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) в настоящее время широко применяются в распределительных сетях. На самом..
Создание морских маршрутов из моря данных АИС.
Создание морских маршрутов из моря данных АИС. Морские маршруты - важные характеристики морских перевозок. Иногда они четко определены официальными инструкциями Схемы разделения трафика , иногда это скорее рекомендации. Международная морская организация отвечает за системы маршрутов, включая схемы разделения движения, и они опубликованы в публикации ИМО Маршрут судов - в настоящее время издание 2013 года. К сожалению, они не оцифрованы. Доступны некоторые коммерческие и..
Выполнение простого экспоненциального сглаживания
Сценарий Мы хотим создать простой прогноз экспоненциального сглаживания (SES) со следующими ежемесячными значениями продаж: [33, 44, 23] Подход Мы сделаем это вручную, чтобы проиллюстрировать технику. Уравнение обновления уровня: Lₜ=αYₜ+(1-α)Lₜ-₁ Выражается по-разному: Fₜ ₊ ₁= Lₜ= αYₜ+(1-α)Lₜ-₁ = Fₜ + αeₜ Где eₜ это ошибка. Альфа — это константа сглаживания, и она обладает следующим свойством: 0 <= α <= 1 Мы будем использовать α , равный 0.1 ...
Акт 2 для curbFlow: виртуализация физического ограничения в масштабе
После двух успешных партнерских отношений curbFlow в Вашингтоне, округ Колумбия, и Колумбусе, штат Огайо, где мы определили и получили «горячие точки» точки ограниченного пространства, чтобы пригласить коммерческих операторов зарезервировать ограниченное пространство по запросу для доставки - мы назвали их управляемым curbFlows - наша команда сделала поразительное открытие: Ресторанным и розничным торговцам действительно понравилось , что бордюрное пространство было перепрофилировано с..
Глубокое обучение с подкреплением для маршрутизации AGV
Повысьте продуктивность склада с помощью обучения с подкреплением для маршрутизации автоматизированных транспортных средств В распределительном центре (DC) переход от одного места к другому во время выбора маршрута может составлять от 60% до 70% рабочего времени оператора. Сокращение времени ходьбы - наиболее эффективный способ повысить общую продуктивность. В предыдущей серии статей я поделился несколькими методами, использующими стратегии оптимизации, чтобы сократить..