机器学习和人工智能的利用在运输和物流领域变得越来越流行。随着公司可以在内部和外部使用的可用数据激增，以及用于大量数据处理的可伸缩计算能力的进步，提供洞察力来增强决策流程的可能性无穷无尽。如今，许多行业领导者正在向这些技术投入大量资源，以优化流程，改善人为决策并预测未来机会。机器学习有潜力帮助企业更好地了解客户的需求，从而提供最佳的体验。
以下是机器学习在运输和物流领域有所帮助的一些案例：
需求预测
物流提供商在预测未来需求时可以提高生产力和效率。无论是检测将要运输货物的客户还是愿意并能够拖运该货物的承运人，机器学习都可以帮助客户和承运人与之联系的决策过程。
自然语言处理
在许多使用案例中，计算机通过各种介质（例如电子邮件，电话和发票）分析和处理人类语言是有益的。通过自动执行此操作，公司可以帮助其员工节省繁琐的工作所需的时间和精力，而这些工作原本必须手动执行。
预测高峰时间和季节
与了解与谁联系有何好处类似，知道何时与他们联系也同样有好处。客户和运营商可能只希望在一年中的某些时段或一天中的某些时间联系。使用历史和外部数据源收集，分析这些洞见并将其提供给员工，对公司有利。
路线优化
确定承运人运输货物的最佳路线会对节省时间，降低运输成本和增加利润率产生重大影响。物流提供商可以使用机器学习来分析最佳途径，以节省燃油，通行费和维护成本，同时确保不牺牲客户的按时交货时间。
帮助提供最新的技术丰富的解决方案
机器学习的使用不断增加，使运输和物流行业的企业可以利用大数据来改善决策并提高效率。作为一个具有远见的组织，物流公司应主动实施最新技术，以在当今新技术时代保持领先地位。易得TMS业务创新部门已发布了许多计划，以增强专业驾驶员，客户和联盟承运人的体验。分析历史数据有助于以前所未有的方式更好地了解客户和运营商的行为。在2020年及以后的时间里，随着机器学习的应用，将持续为客户和运输从业者带来更好的服务。
