Примечание. Сегодняшняя публикация является частью нашей серии «Выбор редакции», в которой мы освещаем последние публикации, опубликованные нашими спонсорами, которые предоставляют информацию и советы по цепочке поставок. Эта статья написана Вивеком Вейдом, техническим директором FourKites, и рассказывает, как прогнозировать точные сроки поставки.
В наши дни прогнозирующий интеллект имеет большое значение. Когда я разговаривал с одним из наших клиентов, мне пришло в голову, что, несмотря на достижения FourKites в области машинного обучения и науки о данных, эта концепция все еще остается черным ящиком для многих наших заинтересованных сторон. Мы думали, что воспользуемся этой возможностью, чтобы начать распаковывать кое-что из этого и сообщать, как мы можем делать то, что делаем.
Давайте начнем с основного вопроса: что такое интеллектуальный интеллект? И чем это отличается от традиционной бизнес-аналитики?
ИИ - это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми и животными, которые обладают когнитивной способностью улучшаться с помощью опыта. Что это означает в мире видимости цепочки поставок FourKites в режиме реального времени, так это узнать, что механические поломки или занятые зоны отдыха приведут к увеличению времени прохождения. Это может показаться очевидным, но когда вы просматриваете 100 стран, число этих уроков быстро перевешивает то, что человек может отслеживать, например, особенности часовых норм обслуживания (HOS), часы коммерческого трафика, загруженность склада, индивидуальный водитель, маршрут или обучение перевозчика, и этот список можно продолжить.
В области приложений для обработки данных прогнозная аналитика - это особый класс алгоритмов, которые сообщают вам, что произойдет, по сравнению с другими методами, которые могут сосредоточиться на объяснении того, почему что-то произошло в прошлом.
Прогнозная аналитика в FourKites - это прежде всего решение проблем клиентов в ожидании проблемы. Например, основной вариант использования может состоять в том, что необычный трафик вызывает изменение в ETA (расчетное время прибытия), что может привести к тому, что груз пропустит ожидаемое окно доставки. Вы можете подумать: «Это не наука о данных!» - и вы были бы правы, если бы механизм выполнения этой работы был просто основан на правилах.
Чтобы прочитать статью полностью и узнать о пяти лучших способах прогнозирования точных сроков доставки, нажмите ВОТ.
Источник: https://logisticsviewpoints.com/2020/07/30/shipment-etas/
