锐特信息SinoServices|干货实录丨面向未来的智能物流与供应链体系( 二 )
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锐特信息提供领先的供应链行业一体化解决方案
供应链一体化涉及的各个链条的环节 ， 需要大数据、云计算及智能算法等技术的支撑 。 建设企业级别的落地应用 ， 在技术平台能力、算法能力以及算力能力是单个企业难以承受的 ， 中间核心环节需要依托更强大的技术团队跟平台实现大数据协同以及云平台技术协同的搭建 。 因此锐特信息与百度云展开深度合作 ， 给企业提供端到端的解决方案 。
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供应链协同与优化践行
第一个部分是刚才所说的协同跟计划的进行 。 供应链链条方面 ， 预测能力是供应链最上游的环节 ， 订单到采购需求 ， 到库存存量如何做历史数据的优化 ， 来预测下个月度或者下个周对于库存还有生产包括物流运输的需求 。 供应链计划优化是动态平衡的过程 ， 只有动态平衡找准 ， 末端在订单执行及物流执行智能化方面才会有准确的依据 ， 也是物流智能化最基本的依据 。
供应链计划协同及执行优化是行业关注智慧供应链核心领域 。 从上游生产能力、供应能力与库存能力建立平衡互动 ， 才能为物流执行提供准确的资源及需求计划 。
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智能物流运输作业优化践行
物流执行在讲究车货场的协调一致 ， 一方面是资源与需求的平衡 ， 如何通过智能化的算法去平衡有限的资源与动态需求的平台；另一方面物流执行过程中 ， 运力、货场及货物的动态优化 ， 实时预警及弹性调整 。 因此物流执行需要有高效协同的算法 ， 帮助控制运力池资源与动态货源两者之间的价值平衡及风险响应 。 最后依托实时货车智能导航 ， 用最短的时间、最低成本交付货物 。 物流智能化过程经常受管理及执行人员的思维及操作惯性影响 ， 导致优化成果不能有效执行；当然优化过程本身也是需要一个不断持续学习及改进的过程 ， 优化算法与调度人员一样需求在过程不积累经验才能达到相对最优结果 。
锐特信息提供多维度智能云调度产品 ， 大大减少调度成本
智能调度是云服务 ， 涉及大数据分析还有机器学习的算法 ， 比如司机的运输行为 ， 能不能分析司机的喜好或者收货人售后诉求的不断模拟学习 。 云调度产品需要有更强大的云平台支撑 ， 终端用户可以坐享大数据分析带来技术的福利 。 锐特结合百度智能算法 ， 智能地图 ， 包括未来百度推出货车导航地图 ， 给客户提供多维度智能云调度产品 。 云调度效率方面 ， 第一个点效率是调度时间 。 通常物流企业调度专家可能要在企业干上十几年才能成为行业的专家 。 依托锐特智能调度能帮助调度人员快速提升调度效率 ， 降低调度成本 。
智能装箱的优化践行
智能化算法不分业务边界的 ， 算法是一种模型 ， 是运筹的技术 ， 可以应用到智能装箱或仓储拣货环节 ， 这是很多物流企业面对的实际优化问题 。 因此 ， 我们研究了智能装箱的算法 ， 帮助企业去做装箱优化计算 ， 并结合装箱优化结算 ， 提升拣货路径优化 ， 降低拣货的行走里程 。
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智能供应链食品溯源优化践行
锐特推出溯源解决方案 ， 依托物联网技术帮助食品、医疗企业做温控管理及溯源管理 。
锐特携手合作伙伴打造行业服务生态体系
锐特信息针对供应链物流领为各个企业提供整体解决方案 ， 携手合作伙伴打造行业服务生态体系 ， 像百度云 ， 包括ERP软件厂商 ， 设备的厂商共同为客户提供智慧供应链混合云的解决方案 ， 真正帮助客户享受技术生态合作发展所带来红利 。
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