人工智能如何应用于物流？

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人工智能可以以不同的方式应用于物流，例如，自动化跟踪系统、创建包含关键绩效指标的数据库等。

货物监控是一项挑战，特别是对于承运商和物流仓库而言。跟踪是人工智能的主要受益者之一。在实践中，应用程序或软件被教导自动跟踪和监控负载，无论是使用自己的卡车、外包的还是聚合的车队。除了跟踪之外，应用程序本身还 克罗地亚手机号码数据 可以了解其他情况，例如接近通知和增加商品延迟风险的不可预见事件。

人工智能应用于物流的另一个例子是信息的集中化，这使得为公司创建包含重要指标的数据库成为可能。在处理许多常流程时，财务和运营指标不可避免地会被忽视，并且不再指导车队经理的决策。当实施人工智能解决方案时，数据不太可能丢失，因为所有信息都会被存储并可以在以后查阅。

要获得人工智能的好处和应用，有必要对技术和软件进行投资。在投资之前，值得分析一下这项技术是否能够真正满足预期的需求。为了帮助您解决此问题，请查看下面的免费电子书。

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人工智能在车队管理中的应用
人工智能可以成为车队管理的重要盟友。主要好处包括时间优化；减少操作故障；驾驶员控制；更安全；降低成本;运营一体化；更快、更准确的维护。



下面，我们将了解rible人工智能在车队管理中的一些应用。

事故预测
事故预测可以告知用户哪些驾驶员有发生某种类型事故的风险。智能分析基于驾驶历史记录并与当前数据进行比较，对每一项的安全评级进行评分。这样，就可以确定每个驾驶员在哪里需要更安全，并可视化安全风险最大的组织单位。

旋转图建议
借助此应用程序，可以优化创建旋转图的过程，并使用数据来识别风险区域和事件复发区域，例如弯道和突然制动，从而使车队分析师可以灵活而简单地创建旋转图。

车手排名
通过车手排名，可以根据个人表现查看车手的分数。此外，还可以在每个驾驶员的记录中记录罚款、警告和违规行为。此外，可以根据最相关的操作标准来识别高性能和低性能驱动程序。

司机管理是公司最具挑战性的部分之一。它们是生产力​​和盈利能力的基本组成部分。为了帮助您进行人才管理和保留，请查看rible的材料，其中包含专门为每一位希望以人性化和优化的方式管理其车队的经理提供的见解。