機器學習(xi)和(he)(he)人工(gong)智能的(de)(de)利用在運輸和(he)(he)物流領域變得(de)越來越流行。隨著(zhu)公司可以在內部(bu)(bu)和(he)(he)外(wai)部(bu)(bu)使用的(de)(de)可用數(shu)據激(ji)增(zeng)，以及用于大(da)量數(shu)據處(chu)理的(de)(de)可伸縮計算能力的(de)(de)進步，提供洞察力來增(zeng)強決策流程的(de)(de)可能性無窮無盡。如(ru)今，許多(duo)行業領導者正在向這些技術投入(ru)大(da)量資源，以優(you)化流程，改善人為決策并預測未(wei)來機會。機器學習(xi)有(you)潛(qian)力幫助企業更好地(di)了(le)解客戶的(de)(de)需求，從而提供最佳的(de)(de)體(ti)驗。

以下是機(ji)器學習在運輸(shu)和物流領(ling)域有(you)所幫助的一些(xie)案例：

需求預測

物(wu)流(liu)提(ti)供商在預測(ce)未來需(xu)求時可(ke)以提(ti)高(gao)生(sheng)產力和(he)效率。無論是檢測(ce)將要運輸貨(huo)物(wu)的客戶還是愿意并能夠拖運該貨(huo)物(wu)的承(cheng)運人，機器學習都可(ke)以幫助(zhu)客戶和(he)承(cheng)運人與之聯系的決(jue)策過程(cheng)。

自然語言處理

在許多(duo)使用案例(li)中(zhong)，計算機通(tong)過各種介質（例(li)如電子(zi)郵件，電話和(he)發(fa)票）分析(xi)和(he)處理人類語言(yan)是有益的(de)。通(tong)過自動(dong)執(zhi)行(xing)此(ci)操作，公司可以幫助其員工(gong)(gong)節省繁(fan)瑣的(de)工(gong)(gong)作所需(xu)的(de)時間和(he)精力，而這些工(gong)(gong)作原本必須手動(dong)執(zhi)行(xing)。

預測高峰時間和季節

與(yu)了(le)解與(yu)誰聯(lian)(lian)(lian)系(xi)(xi)有(you)何好處類似，知(zhi)道(dao)何時(shi)(shi)與(yu)他們聯(lian)(lian)(lian)系(xi)(xi)也同樣(yang)有(you)好處。客戶(hu)和(he)(he)運營商可能只希望在一(yi)(yi)年中的(de)某些(xie)時(shi)(shi)段或(huo)一(yi)(yi)天中的(de)某些(xie)時(shi)(shi)間聯(lian)(lian)(lian)系(xi)(xi)。使用歷(li)史(shi)和(he)(he)外部數據源收集，分(fen)析這些(xie)洞見并將其提供給員工，對公司有(you)利。

路線優化

確定承(cheng)運(yun)人運(yun)輸貨物(wu)(wu)的(de)最佳路線會對(dui)節省時(shi)間(jian)，降低運(yun)輸成本和增加利潤率產(chan)生重大影響。物(wu)(wu)流提供商可(ke)以(yi)使(shi)用(yong)機器學習來分(fen)析最佳途徑，以(yi)節省燃油，通行費和維護成本，同時(shi)確保不犧牲客戶(hu)的(de)按時(shi)交貨時(shi)間(jian)。

幫助提供最新的技術豐富的解決方案

機器學習的使用不斷增加，使運輸和物流行業的企業可以利用大數據來改善決策并提高效率。作為一個具有遠見的組織，物流公司應主動實施最新技術，以在當今新技術時代保持領先地位。易得TMS業(ye)務(wu)創新(xin)部(bu)門(men)已發布了(le)(le)許(xu)多計劃，以(yi)增強專業(ye)駕駛(shi)員(yuan)，客(ke)戶和聯盟承(cheng)運人的體驗(yan)。分析歷史(shi)數據(ju)有(you)助于(yu)以(yi)前所未有(you)的方式更(geng)好地了(le)(le)解(jie)客(ke)戶和運營商的行為(wei)。在2020年及以(yi)后的時間里，隨著(zhu)機器學習(xi)的應用(yong)，將(jiang)持續為(wei)客(ke)戶和運輸從業(ye)者帶來更(geng)好的服務(wu)。