清华大学物流AI实验室运输智能调度算法应用案例
在现代物流领域,人工智能和数字化技术的应用正日益深化,推动着行业向智能化、高效率的方向发展。本文将带你深入了解一个由清华大学与行业巨头合作建立的物流AI实验室,探索其在运输智能调度算法领域的最新进展和实际应用案例。
一、清华大学数智物流研究中心与物流AI实验室
数智物流研究中心成立于2023年1月,由清华大学与国铁集团合作共建的专业的物流产业化研究机构,主要研究方向包括:“公铁水多式联运”物流网络及物流园区规划与工艺科学布局、企业供应链网络科学研究应用、物流场景人工智能数字化应用等方向。
物流AI实验室是数智物流研究中心下设的专注于AI技术及理论知识研究的研究机构。实验室主要专注于物流领域中人工智能的基础理论研究和关键技术的开发,致力于探索人工智能在物流行业中的应用,提高物流运营的智能化水平和效率。
二、运输智能调度算法
在数智物流研究中心成立之初,便专注于AI智能算法在物流场景中的落地实施,经过半年的技术攻关,于2023年6月完成了“智源”物流AI大模型与运输智能调度算法的V1.0版本,并获得了国际认可。
基于人工智能大模型,构建供应链业务场景模型,通过将物流供应链各节点基地、仓库、客户、需求、供应能力,通过采购、生产、运输路径串联起来,并在此基础上赋予库容、产能、成本等相关计划制约条件。
计划建模:支持成本最优供应计划,以自动化协作方式完成产品转仓计划,降低手工作业的频率。
仓网规划-优化算法设计
仓网规划-敏感性分析
三、基于运输智能调度算法的多式联运物流业务系统
1、系统覆盖物流全场景因素与供应链物流链路闭环,基于时空大数据,集合人工智能技术、提供人口挖掘、客群分析、区域诊断、智能划区、位置评估等从宏观到微观的人、车、地、物研究。
2、整体系统和功能架构简图
3、公路运输板块业务流程简图
4、部分核心功能概述
公路智能路径
公铁联合调度中心架构图
数据可视化
低代码配置引擎
作者:物流小兵说 公众号:物流小兵说
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