日日順上線“AI智能尋倉(cāng)”， 一鍵算出最佳物流方案

傳統(tǒng)物流模式下，企業(yè)在選倉(cāng)配運(yùn)時(shí)常常左右為難：哪個(gè)倉(cāng)庫(kù)調(diào)貨最近？選最快的還是最便宜的物流公司？人工憑經(jīng)驗(yàn)選倉(cāng)如何保證效率？運(yùn)費(fèi)、時(shí)效不透明，成本如何把控？這種落后的數(shù)據(jù)孤島式?jīng)Q策方案，長(zhǎng)期制約著物流效率與成本優(yōu)化，成為行業(yè)普遍痛點(diǎn)。

AI破局：10秒以?xún)?nèi)生成最優(yōu)方案

近日，這一行業(yè)難題在日日順上線的“AI智能尋倉(cāng)”系統(tǒng)中找到了解決方案：工作人員在點(diǎn)擊發(fā)貨訂單后，僅在10秒以?xún)?nèi)，AI智慧系統(tǒng)便能在整合全平臺(tái)多家物流信息后，通過(guò)比較時(shí)效、價(jià)格、運(yùn)輸路線狀況等因素，自動(dòng)生成包括“價(jià)格最優(yōu)+時(shí)效最優(yōu)”在內(nèi)的多條物流方案，處理訂單的速度提升30%左右，擺脫了行業(yè)人員長(zhǎng)期處于經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)、成本模糊、效率低下的決策困境。

山東安丘的一家家電企業(yè)也印證了這一轉(zhuǎn)變：“過(guò)去我們常依據(jù)地理距離優(yōu)先發(fā)貨，但在日日順智能尋倉(cāng)系統(tǒng)全局計(jì)算幫助決策后，所提供的方案都更具成本效益?！睂?shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)顯示，采用系統(tǒng)推薦方案的近千家客戶(hù)物流成本每單平均降本10元以上，整個(gè)發(fā)件決策過(guò)程省時(shí)2分鐘左右。

整合物流資源實(shí)現(xiàn)復(fù)雜決策自動(dòng)化

日日順AI智能尋倉(cāng)的這一效率躍升實(shí)質(zhì)源于對(duì)各類(lèi)物流資源以及多個(gè)AI模型協(xié)同處理信息的整合運(yùn)用。例如，它能根據(jù)數(shù)十億成功運(yùn)單數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別和修正用戶(hù)可能輸錯(cuò)的地址信息，靈活操作；動(dòng)態(tài)計(jì)算不同倉(cāng)庫(kù)到目的地的成本和所需時(shí)間，提供預(yù)測(cè)精確到小時(shí)的運(yùn)輸時(shí)效；綜合實(shí)時(shí)運(yùn)費(fèi)進(jìn)行多方比價(jià)生成方案，并監(jiān)控運(yùn)輸過(guò)程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)；還能智能捕抓同一地址多個(gè)訂單進(jìn)行合并優(yōu)化成本等。

這套“組合拳”能同步分析全網(wǎng)庫(kù)存狀態(tài)、商品存放時(shí)長(zhǎng)、路線效率等十余項(xiàng)復(fù)雜參數(shù)，科學(xué)尋倉(cāng)，全面比價(jià)，提供傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)或單一決策平臺(tái)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)方案組合，通過(guò)AI重塑客戶(hù)體驗(yàn)與效率。

引入AI大模型驅(qū)動(dòng)自主學(xué)習(xí)

據(jù)悉，目前日日順智能尋倉(cāng)1.0版本上線實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)下單后即時(shí)獲取多維度排序方案的能力，同時(shí)，日日順將引入大模型與更先進(jìn)的AI算法構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)，在地址信息增強(qiáng)、庫(kù)存與庫(kù)齡信息、用戶(hù)習(xí)慣信息等方面進(jìn)一步做出提升，進(jìn)行新版本迭代。

日日順的這次探索，不僅反映出物流行業(yè)決策邏輯從依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變趨勢(shì)。同時(shí)，也驗(yàn)證著唯有真正以解決用戶(hù)、客戶(hù)實(shí)際痛點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn)，技術(shù)的應(yīng)用才具有持久的生命力。

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