機器學習和人工智能的利用在運輸和物流領域變得越來越流行。隨著公司可以在內部和外部使用的可用數據激增，以及用于大量數據處理的可伸縮計算能力的進步，提供洞察力來增強決策流程的可能性無窮無盡。如今，許多行業領導者正在向這些技術投入大量資源，以優化流程，改善人為決策并預測未來機會。機器學習有潛力幫助企業更好地了解客戶的需求，從而提供最佳的體驗。
以下是機器學習在運輸和物流領域有所幫助的一些案例：
需求預測
物流提供商在預測未來需求時可以提高生產力和效率。無論是檢測將要運輸貨物的客戶還是愿意并能夠拖運該貨物的承運人，機器學習都可以幫助客戶和承運人與之聯系的決策過程。
自然語言處理
在許多使用案例中，計算機通過各種介質（例如電子郵件，電話和發票）分析和處理人類語言是有益的。通過自動執行此操作，公司可以幫助其員工節省繁瑣的工作所需的時間和精力，而這些工作原本必須手動執行。
預測高峰時間和季節
與了解與誰聯系有何好處類似，知道何時與他們聯系也同樣有好處?？蛻艉瓦\營商可能只希望在一年中的某些時段或一天中的某些時間聯系。使用歷史和外部數據源收集，分析這些洞見并將其提供給員工，對公司有利。
路線優化
確定承運人運輸貨物的最佳路線會對節省時間，降低運輸成本和增加利潤率產生重大影響。物流提供商可以使用機器學習來分析最佳途徑，以節省燃油，通行費和維護成本，同時確保不犧牲客戶的按時交貨時間。
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業務創新部門已發布了許多計劃，以增強專業駕駛員，客戶和聯盟承運人的體驗。分析歷史數據有助于以前所未有的方式更好地了解客戶和運營商的行為。在2020年及以后的時間里，隨著機器學習的應用，將持續為客戶和運輸從業者帶來更好的服務。
