Die All-in-One-Plattform für Logistik und Asset Management
Plattform und Infrastruktur
Einzelne Codebasis
Extrem sicher
Präzise
Agil
Die Plattform erkunden
Datenbereinigung und KI-Anreicherung
Wir haben eine einzigartige Methode entwickelt, um die Datenqualität über das Back-End zu verbessern, indem wir Daten verwenden, die aus den Systemen unserer Kunden extrahiert werden. Dies ist ein KI-gesteuertes Datenqualitäts-Framework, das mit einem einmaligen Einrichtungsaufwand zu relativ geringen Kosten zuverlässige Ergebnisse liefert. Da es sich um einen Algorithmus handelt, handelt es sich außerdem um einen automatisierten Prozess, der täglich kontinuierlich verbessert wird. Transmetrics bereinigt die Daten in Echtzeit, ohne die bestehenden Prozesse des Unternehmens in irgendeiner Weise zu beeinträchtigen, und läuft dabei parallel zu den etablierten Abläufen.
Wir bieten derzeit die Integration mit jeder wichtigen TMS-, ERP- oder Asset-Management-Software an.
Geschäftsplanung und -modellierung
Wir binden die Prognosen in Ihr individuelles Optimierungsmodell ein. Die Software generiert eine täglich rollierende Prognose der anstehenden Sendungsvolumina auf der granularsten Ebene pro Ursprung-Ziel. Das Prognosefenster kann von 1 Tag bis zu mehreren Wochen variieren, abhängig von Ihrem Planungsprozess und Ihren Bedürfnissen. Die Prognose basiert auf den bereinigten historischen Daten sowie auf einer Reihe von externen Faktoren (z. B. Feiertage, Saisonalität, Wetter usw.).
Ressourcen-
Optimierung
Unsere intelligenten Algorithmen berechnen die optimale Planung für den Einsatz Ihrer Ressourcen auf Basis der historischen Daten, der erwarteten Servicelevels, der Geschäftsanforderungen und der Kosten – stets unter Berücksichtigung der betrieblichen Regeln und Einschränkungen. Als Ergebnis erhalten Sie einen optimierten dynamischen Plan, der für strategische Entscheidungen genutzt werden kann. Die Vorschläge der Software helfen den Planungsmanagern, genau zu bestimmen, ob die Kapazität verringert oder erhöht werden soll, ob der eigene Fuhrpark oder Subunternehmer eingesetzt werden sollen, wo Assets neu positioniert werden sollen und vieles mehr.
Verwendung der neuesten KI-Technologien
Algorithmen für ML
Lineare Modelle, Gradient Boosted Trees, Kernel-Methoden, Neuronale
netze
Prognostizieren
Autoregressive und bayessche Modelle