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3月13日消息，準(zhǔn)時達(dá)科技研發(fā)中心與寧波創(chuàng)新學(xué)院（以下簡稱“寧創(chuàng)學(xué)院”）共同合作的供應(yīng)鏈人工智能項目近日有了突破性的成果。3月10日，寧創(chuàng)學(xué)院院長郭杰群博士率領(lǐng)團(tuán)隊, 與準(zhǔn)時達(dá)CTO及技術(shù)團(tuán)隊交流了目前“供應(yīng)鏈人工智能項目”的進(jìn)展，旨在通過AI技術(shù)來優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，實現(xiàn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的智能化和自動化，并提高制造業(yè)的決策支持和協(xié)作效率。
（圖源：“準(zhǔn)時達(dá)國際供應(yīng)鏈”公眾號，下同）
據(jù)了解，準(zhǔn)時達(dá)與MIT寧創(chuàng)學(xué)院深度協(xié)作，利用AI技術(shù)優(yōu)化制造企業(yè)的全流程供應(yīng)鏈管理效率，并提高供應(yīng)鏈的韌性、透明度和運行效率。通過利用各種前沿AI技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、智能算法等，以及結(jié)合大數(shù)據(jù)對海量數(shù)據(jù)的實時分析能力，為制造企業(yè)提供準(zhǔn)確、快速的決策支持。
針對跨太平洋的海運距離長，節(jié)點多，船公司所提供的到港時間時常有誤差等問題，寧創(chuàng)學(xué)院的Roger教授展示了使用智能算法模型的研究成果。利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與海量的船舶數(shù)據(jù)，進(jìn)行更精確的目的港口到港時間的預(yù)測。
此外，為了達(dá)到更好的預(yù)測效果，該模型還結(jié)合了持續(xù)的數(shù)據(jù)輸入，增加了多層人工神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，以尋找多種風(fēng)險變量的變化趨勢，從而提高預(yù)測精度。
值得關(guān)注的是，目前, 雙方已經(jīng)完成了第一階段的測試，并將持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)模型，以探索預(yù)測可行性，并進(jìn)一步完善模型的細(xì)節(jié)和多樣性。項目功能在業(yè)界尚屬首創(chuàng)，待模型開發(fā)成熟后，將會集成到準(zhǔn)時達(dá)海運控制塔及JusLink供應(yīng)鏈管理平臺，未來在AI結(jié)合多類型場景運用中全面提升準(zhǔn)時達(dá)的人工智能科技供應(yīng)鏈管理能力。
通過此次合作，準(zhǔn)時達(dá)和寧創(chuàng)學(xué)院共同探索了AI技術(shù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，為制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和提升競爭力提供了新的思路和方向。
