不可否认，近几十年来的技术进步为企业优化其活动带来了一系列资源。考虑到这一点，您是否知道物流机器学习可以帮助克服该行业的一些主要挑战？
然而，这项技术在哪些方面做出了贡献？例如，从事货物运输等工作的组织是否有特定用途？
为了回答这些问题以及与该主题相关的其他问题，我们准备了此内容。通过阅读本文，您将了解这一新功能如何对您的业务产生积极影响。好读！
什么是机器学习？
从英文意译来看，“machinelearning”一词可以理解为“机器学习”。简而言之，它是一种数据分析方法，其目标是自动化构建分析模型。尽管常识将其视为一种技术功能，但其概念远不止于此。
实际上，它是人工智能的一个分支——其中心思想是 尼日利亚电话号码数据 系统可以从数据中学习。根据获得的概念，可以识别模式并做出一些决策。当然，所有这一切都需要少量的人为干预。
如今它的运作方式的一个例子是音乐或电影流媒体服务。这些组织提供的应用程序和软件可以根据您收听或观看的内容提出个性化推荐。换句话说，例如，当您意识到自己喜欢犯罪电影和喜剧特辑时，系统就会根据您的喜好进行推荐。
这种方法的起源是基于这样的理论：计算机可以从数据中学习，而无需特定的编程来执行某些任务。
机器学习的迭代方面不容忽视。毕竟，当模型接触到新数据时，它们会独立适应，也就是说，它们从以前的计算中学习以获得可靠的结果，并且有可能重复。
回到我们的例子，当选择新的系列时，其主题与您习惯观看的完全不同，流媒体将逐渐改变推荐。这是因为，在分析数据时，他会注意到你最近的品味发生了变化。其他非常流行的应用方法是：
节能；
预防诈骗;
医疗支持；
客户服务;
自动驾驶汽车；
财务运作；
除其他外。
物流机器学习如何彻底改变您公司的流程？
与第四次工业革命相关的技术已经成为众多领域的一部分。从这个意义上说，物流机器学习以及物联网不仅可以降低您的业务成本，还可以优化流程和运营。
该行业公司最常见的应用之一与供应链流程相关。通过这种方式，它们有助于创建规划模型和需求预测。由于数据分析和大数据，有大量的信息可以与战略决策相关，也就是说，公司没有必要仅限于使用内部报告。
机器获得的智能对于其他几个物流流程也很有用，例如质量控制、选择承运人/运营商以及选择最佳路线。查看下面推广的一些变革，看看它如何帮助您的公司。
预测需求
应对日益挑剔的客户并让他们对所提供的服务感到满意是一项挑战，您同意吗？因此，预测需求并为最多样化的请求提供灵活的解决方案是一个很好的解决方案。
机器学习算法可用于估计组织活动的变化，并由此获得与需求相关的可预测性。
为此，需要使用来自其分销合作伙伴的数据进行操作。然后，简单地检测可能对需求的规律性产生影响的标准。掌握这些信息，就可以更好地构建股票及其各自的走势。这一措施是确保有足够的资源并且可以通过适当的渠道分配资源的一种方式。
改善预测性维护
在智能传感器的帮助下，您的公司将能够对存储链中使用的车辆和其他设备进行预测性维护。
通过直接处理物联网设备发出的数据，将有可能检测到影响机器使用寿命的所有因素。通过新的使用模式和衡量通用设备效率（物流的关键指标）的条件，性能可能会出现显着改善。
做出明智的决定
对于从事物流工作的人来说，季节性可能是最大的敌人之一。通过依靠数据智能，不仅可以创建可预测性（已经提到过），还可以做出明智的决策，并为公司活动增加的时期及其提供的产品和/或服务的需求做好准备. 销售。