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Il machine learning per la logistica

Il machine learning per la logistica

17 aprile 2018Redatto da Redazione MHTin Comunicazione

Il machine learning sfrutta la massiccia potenza di calcolo per riconoscere modelli di dati che gli esseri umani non potrebbero mai vedere e quindi apprende da ogni nuovo dato che riceve per diventare sempre più intelligente e accurato in tempo reale.
Ecco alcune delle potenzialità del machine learning per la logistica:

• Prendere decisioni migliori
Il machine learning aiuta gli spedizionieri a ottimizzare i processi di selezione, valutazione, routing e controllo della qualità dei vettori che consentono di risparmiare sui costi e migliorare l’efficienza. Con la sua capacità di raccogliere e analizzare migliaia di diversi punti di dati, il machine learning può aiutarti a risolvere un problema complesso e di non facile soluzione. Ad esempio, se si sta osservando la pianificazione della corsia, un modello analitico tradizionale considererebbe una serie fissa di ipotesi. L’analisi basata sul machine learning può, invece, prendere in considerazione attributi dinamici come il tempo o il traffico e auto-evolversi nel tempo per riconoscere modelli che gli umani non vedrebbero. Il machine learning viene utilizzato per creare simulazioni che aiutino a determinare le migliori combinazioni di corrieri e corsie per la consegna di carichi. Le simulazioni sfruttano i dati grezzi ed estraggono preziose informazioni quasi in tempo reale, contribuendo a migliorare l’efficienza operativa, l’eliminazione dei conflitti e il miglioramento dei livelli di servizio.

• Elaborazione del linguaggio naturale
Anche l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), è un’altra forma di machine learning, che migliora drasticamente l’efficienza delle supply chain accelerando l’inserimento dei dati e l’auto-compilazione dei campi dei moduli.
Se integrati con un sistema di gestione del trasporto (TMS) e e-mail, chat, testo e comunicazioni vocali, i sistemi NLP monitorano e apprendono da questi scambi. Nel tempo, il sistema riconosce i comportamenti di utenti specifici e inizia ad anticipare ciò che desidera mediante l’inserimento automatico degli ordini di spedizione, delle polizze di carico e di altre transazioni, risparmiando tempo prezioso per il caricatore.

MHT ha una solida expertise in campo di Manufacturing, e un team dedicato alla business intelligence, per supportare al meglio i clienti di questo specifico settore. Oltre alla logistica, diviene molto importante la gestione del WMS, per evitare giacenze inutili, ed inefficienze che possano rallentare il ciclo produttivo. Ecco perché, Microsoft Dynamics 365 ed MHT divengono due componenti fondamentali per una gestione ottimale del mondo Manufacturing, in particolare, del Digital Manufacturing.

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Tags: business, Business Intelligence, business intelligence Microsoft, cloud, digital transformation, erp, iot, machine learning, Manufacturing, mht, Microsoft Dynamics 365
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