Digital Beats : Transformation numérique dans le secteur de la logistique

Fortement recommandé

Meilleures pratiques sectorielles d'Alibaba Cloud pour la logistique et le transport à l'échelle mondiale

Ce livre numérique présente de nombreuses entreprises de logistique et de transport, ainsi que la manière dont elles ont utilisé Alibaba Cloud pour répondre à leurs besoins de transformation numérique.

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Répartition de services par IA pour la gestion des interventions sur le terrain

Appliquez les dernières technologies d'IA par apprentissage par renforcement à votre gestion des interventions sur le terrain (FSM) pour bénéficier d'une aide à la décision en temps réel, améliorer l'efficacité des répartiteurs et optimiser l'expérience client.

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Plateforme de machine learning pour l'IA

Une plateforme de bout en bout proposant divers algorithmes de machine learning pour répondre à vos besoins en exploration et analyse de données.

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Une plateforme de bout en bout proposant divers algorithmes de machine learning pour répondre à vos besoins en exploration et analyse de données.

Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement ont été un sujet majeur pendant la pandémie. Dans le secteur de la logistique, de nombreuses initiatives de transformation numérique ont été menées pour améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement. Quels sont les défis et les réalisations ? Quel avenir pour le secteur de la logistique ?

Intervenants

Ken Xu

Architecte de solutions pour le secteur International Business, Alibaba Cloud Intelligence

Ken Xu est actuellement architecte de solutions chez Alibaba Cloud, en charge des secteurs des médias, du jeu vidéo et de la logistique. Il a précédemment exercé en tant qu'architecte de solutions et consultant principal au sein de la division Cloud Application Services d'IBM GBS. Son expertise porte sur la conception et le développement d'applications d'entreprise et d'intégrations de systèmes complexes.
Il est titulaire d'une licence avec mention et d'un master en systèmes d'information de l'Université nationale de Singapour (NUS).
Il détient notamment les certifications Alibaba Cloud Professional (ACP) et AWS Solution Architect Associate.

Nidhi Gupta

PDG et cofondatrice de Portcast

Nidhi Gupta est PDG et cofondatrice de Portcast, un système d'exploitation logistique de nouvelle génération permettant de prédire les flux de marchandises à travers le monde et de prendre des décisions fondées sur les données. Ancienne directrice principale chez DHL, Nidhi était chargée du développement de nouvelles activités et des relations clients dans les secteurs de l'ingénierie et de la manufacture, couvrant 14 pays de la zone Asie-Pacifique. Passionnée par la numérisation et l'innovation dans la logistique, elle possède une solide expérience dans la définition de visions stratégiques et la conduite de programmes de transformation, avec 10 ans d'expérience en direction et en conseil de haut niveau (niveau CXO).

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Points forts de la solution de répartition de service par IA

Répartition par IA en temps réel, leader du secteur

Cette solution s'appuie sur une technologie d'IA avancée basée sur l'apprentissage par renforcement pour fournir une aide à la décision en temps réel sur la répartition des services, améliorant ainsi l'efficacité des interventions sur le terrain par rapport aux solutions d'IA traditionnelles en mode batch.
Expertise logistique

Nos algorithmes de répartition des services sont développés à partir des meilleures pratiques du secteur logistique de Cainiao, fondé par un consortium mené par Alibaba. Ces algorithmes ont prouvé leur capacité à améliorer l'efficacité des livraisons d'au moins 15 % avec une précision d'arrivée de 99,99 %.
Plateforme cloud robuste

La plateforme cloud natif robuste d'Alibaba Cloud offre fiabilité, scalabilité, sécurité, haute performance, excellence opérationnelle et optimisation des coûts pour votre système de répartition des services. La puissante plateforme d'apprentissage automatique d'Alibaba Cloud, alimentée par Platform for AI (PAI), permet d'améliorer continuellement la qualité des algorithmes.
Mise en œuvre rapide

Cette solution vous permet de développer des modèles d'apprentissage automatique sans codage, transformant vos experts métier en data scientists avec un minimum d'effort. Grâce à des architectures modulaires hautement évolutives, vous pouvez répliquer rapidement le même système de répartition des services dans d'autres régions, à l'échelle hebdomadaire.

Regarder l'épisode précédent : Révolution des médias numériques

Comment les entreprises FinTech peuvent-elles survivre et prospérer face aux nouveaux défis et opportunités ? Rejoignez les experts d'Alibaba Cloud, d'InComLend et de TechTarget APAC pour une discussion approfondie sur ce sujet.

Regarder maintenant >

6 étapes pour mettre en place la répartition de services IA

Étape 1

Modélisation des données

Organisez vos données pour construire un modèle de données adapté à votre activité.

Étape 2

Conception de l'architecture

Concevez une architecture modulaire pour un déploiement agile.

Étape 3

Déploiement de la scalabilité

Déployez la scalabilité pour vous adapter rapidement aux variations de charge et réutiliser les règles métier sur de nouveaux scénarios. Répliquez le même système de répartition de services vers d'autres régions chaque semaine.

Étape 4

Support DevOps

Utilisez des outils CI/CD pour le DevOps avec des services de collaboration de bout en bout et des scripts faciles à configurer.

Étape 5

Livraison de projets

Livrez vos projets avec agilité pour répondre aux changements fréquents des besoins.

Étape 6

Support continu

Quantifiez l'effet de l'algorithme de répartition de services IA en temps réel pour en évaluer l'efficacité.

Transformation numérique dans le secteur de la logistique

Digital Beats : Transformation numérique dans le secteur de la logistique

Fortement recommandé

Meilleures pratiques sectorielles d'Alibaba Cloud pour la logistique et le transport à l'échelle mondiale

Répartition de services par IA pour la gestion des interventions sur le terrain

Plateforme de machine learning pour l'IA

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Points forts de la solution de répartition de service par IA

Répartition par IA en temps réel, leader du secteur

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