隨著物流和貨運(yùn)組織變得越來(lái)越數(shù)字化，企業(yè)將能夠收集越來(lái)越多的關(guān)于其客戶(hù)、供應(yīng)鏈、交貨、車(chē)隊(duì)、司機(jī)等方面的數(shù)據(jù)。領(lǐng)先的物流組織已經(jīng)在利用人工智能（AI）進(jìn)行運(yùn)輸。雖然目前很多企業(yè)都在收集這些數(shù)據(jù)，而且未來(lái)只會(huì)繼續(xù)增加，但這些數(shù)據(jù)仍未得到充分利用。

使用預(yù)測(cè)分析進(jìn)行路線(xiàn)規(guī)劃

借助AI的強(qiáng)大功能，企業(yè)可以解鎖高級(jí)路線(xiàn)規(guī)劃，從而以傳統(tǒng)路線(xiàn)規(guī)劃難以或無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式優(yōu)化多個(gè)實(shí)際因素。

傳統(tǒng)的運(yùn)輸路線(xiàn)規(guī)劃因素通常只能包含少數(shù)幾個(gè)因素，這些因素仍然是非常幼稚的基于規(guī)則的因素。然而，傳統(tǒng)的方法不可能一夜之間就被取代。適應(yīng)新技術(shù)的整個(gè)過(guò)程需要時(shí)間和技能。

為了使用人工智能進(jìn)行有效的路線(xiàn)規(guī)劃，企業(yè)需要考慮各種各樣的因素。除主觀因素（如送貨人員的當(dāng)?shù)刂R(shí)和其他偏好）外，這些因素還包括要送貨的類(lèi)型、客戶(hù)偏好、交通模式、當(dāng)?shù)氐缆贩ㄒ?guī)和不斷變化的路線(xiàn)行為。

通過(guò)預(yù)測(cè)分析，AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)可以?xún)?yōu)化路線(xiàn)規(guī)劃的現(xiàn)實(shí)因素，從而降低交付成本、加快交付時(shí)間、降低運(yùn)輸成本和更好的資產(chǎn)利用率。預(yù)測(cè)分析使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來(lái)結(jié)果的可能性。

利用人工智能進(jìn)行物流和運(yùn)輸?shù)暮锰?/strong>