Unisys представила «Unisys Logistics Optimization»™, нове квантове рішення, призначене допомогти організаціям вирішувати складні завдання оптимізації логістики за лічені секунди. Оскільки витрати на логістику продовжують зростати, компанії терміново намагаються змінити визначення процесу доставки, щоб покращити взаємодію з клієнтами, зменшити їхні витрати та збільшити додатковий дохід.
Саме тут на допомогу приходить Unisys Logistics Optimization™. Наповнене галузевими знаннями, рішення використовує комбінацію квантових обчислень, розширеної аналітики та штучного інтелекту (ШІ) для досягнення бізнес-результатів.
Компанія дебютує з Unisys Logistics Optimization™ під час віртуальної презентаційної події 17 жовтня, і всім, хто бажає взяти участь, рекомендується зареєструватися заздалегідь. Учасники матимуть можливість побачити демонстрацію рішення та почути від лідерів галузі.
Unisys Logistics Optimization™ використовує попередньо підготовлені моделі для створення відповідей на складні запити за лічені секунди. Це значний стрибок вперед, оскільки такий швидкий поворот був неможливим раніше. Традиційним обчислювальним інструментам знадобляться роки, щоб зібрати оперативні дані та вивчити їх для отримання подібних результатів. Рішення надає логістичним компаніям, таким як вантажні авіаперевізники, оптимальний план для ефективнішого та економнішого пакування, зберігання та маршрутизації вантажів у кількох транспортних засобах.
Пілотуючи нове рішення в пошуках наступного прориву в оптимізації логістики, вантажний підрозділ Malaysia Aviation Group (MAG) MAB Kargo Sdn Bhd (MASkargo) обслуговує майже 100 пунктів призначення по всьому світу. Зараз спеціалісти з планування польотів авіакомпанії витрачають значну кількість часу на ручний вибір і призначення кожного вантажу одиничним навантажувальним пристроям (ULD), що призводить до великих операційних витрат. Unisys запровадить безпечне та надійне рішення, яке надасть планувальникам польотів MASkargo графічний план вантажів, розроблений для максимізації вантажопідйомності, прибутковості та здатності керувати пріоритетними відправленнями, які відповідають очікуванням клієнтів.
«MASkargo постійно шукає шляхи підвищення ефективності, покращуючи взаємодію з клієнтами та точки взаємодії», — прокоментував Марк Джейсон Томас, генеральний директор MASkargo. «Наша співпраця з Unisys є частиною шляху цифровізації MASkargo шляхом використання квантових обчислень, штучного інтелекту та машинного навчання для оптимізації процесів, підтримки мережевого планування та забезпечення надійної та чіткої передачі точної інформації».
Unisys має значний досвід обслуговування та впровадження інновацій для логістичних і транспортних компаній протягом понад 30 років, що ставить компанію в унікальну позицію, щоб запропонувати багатий галузевий досвід. На відміну від інших рішень на ринку, Unisys Logistics Optimization™ не потребує додаткового навчання даних, щоб розпочати розгортання, і воно не змінює існуючу ІТ-інфраструктуру чи операції, забезпечуючи негайну та постійну цінність для клієнтів, оскільки його точність з часом самопокращується протягом дня. використання, тому він ніколи не застаріває.
«Стримування витрат на логістику є критично важливим для місії, і компанії шукають рішення, які задовольнять цю важливу потребу», — сказав Кріс Аррасміт, старший віце-президент корпоративних обчислювальних рішень Unisys. «Ми створили справжнє операційне передбачення, інтегрувавши розширену аналітику, посилене машинне навчання та найкращі з класичних і нових квантових обчислювальних архітектур, що дозволяє нам отримувати цінність для клієнтів майже в реальному часі».
UnisysLogistics Optimization™ створено для авіаперевезень, наземних обробників і експедиторів і розроблено, щоб допомогти логістичним компаніям оптимізувати роботу трьома способами:
• Місткість: рішення оцінює стратегії завантаження для компаній, прогнозуючи та приписуючи сценарії для збірки піддонів і ULD, що дозволяє відправляти більше відправлень протягом дня. Це також допомагає визначити можливості для додаткового доходу оператора шляхом виявлення невикористаного простору.
• Інвентаризація: рішення може передбачати та призначати розташування та вимоги до упаковки в інвентарі, а також кількість запасів івантажні перевезеннячутливість. Це скорочує час пакування та виготовлення, зводячи до мінімуму пошкодження або псування вантажу, запобігаючи дорогим вимогам.
• Маршрутизація: рішення оцінює всі потенційні маршрути та включає динамічні набори даних, такі як погода та час у дорозі, щоб оптимізувати та визначити ідеальні вихідні та зворотні логістичні маршрути.
