XXQT000334QXZフリート & ツインのセットアップXXQT000336QXZ 搭載車両、モード (道路/海上/航空/鉄道)、地域、データ ソース。 SLA、ポリシー、最適化目標を構成します。
搭載車両、モード (道路/海上/航空/鉄道)、地域、データ ソース。 SLA、ポリシー、最適化目標を構成します。
プロジェクト / 物流
LogiTwin
マルチモーダル ルーティングを最適化し、ETA を予測し、港とヤードの混雑を監視し、道路、海、空、鉄道にわたる業務を調整します。 LogiTwin はテレメトリ、地図、天気、ビジョン AI を融合して、燃料、遅延、排出ガスを大規模に削減します。
プロジェクトの相談LogiTwin
搭載車両、モード (道路/海上/航空/鉄道)、地域、データ ソース。 SLA、ポリシー、最適化目標を構成します。
時間枠と制約 (ドライバー、ドック、潮汐、フライトスロット) を備えた RL 主導の VRP により、最低のサービスコストプランを実現します。
交通状況、天候、寄港地滞在、ハンドオフリスクを使用したML ETA。脚ごとおよびエンドツーエンドの信頼帯。
船、トラック、コンテナ、クレーンを検出します。航空/衛星フィードから混雑インデックスと滞留ヒートマップを生成します。
リアルタイムのスロット使用率、スタック数、バースの準備状況により、ゲート/ヤードのスケジュールをよりスマートに設定できます。
RPM、温度、振動、障害コードに関するモデルをシーケンスして、残りの耐用年数を予測し、故障を回避します。
オートエンコーダとアイソレーション フォレストは、ドリフト、スプーフィング、またはセンサーの故障にフラグを立てます。インシデントをメンテナンスに転送します。
過酷な出来事、アイドリング、スピード違反を特定します。燃料消費とインシデントを削減するためのコーチング - 経路コストにフィードバックします。
車線レベルの排出量とオールインコストモデル。炭素または予算の制約の下で計画を最適化します。
ILP + 学習されたヒューリスティックを使用した、コンテナとトレーラーの重量/CoG/シーケンスを意識した積載計画。
高速サロゲート シミュレーター + ベイジアン フィルターにより、混乱 (天候、ストライキ) が業務に影響を与える前にテストされます。
自然言語で双子に質問します。「なぜ遅れるのですか?」、「ポート A が閉鎖した場合の最善の計画は?」、「B 経由で迂回すると CO₂ が発生しますか?」と引用を含めます。
Python/JS SDK を使用するか、REST を呼び出して、ルーティング、ETA、アラートを TMS/WMS、OMS、または内部ダッシュボードに埋め込みます。
天候、ストライキ、輸送能力のショック、港の遅延をシミュレートします。回復力のある Playbook を自動生成します。
SLA に裏打ちされた出力を使用してジョブごとに数千のレーンとアセットをスコアリングし、サイクルを計画します。
VPC に安全にデプロイするか、Docker/Kubernetes をサポートするマネージド クラウドを使用します。
インタラクティブなマップ、ETA、渋滞タイル、ディスパッチ、管制塔、港湾運用のためのインシデント フィード。
導入、モデルのチューニング、統合、カスタム機能を 24 時間体制でサポートします。
GATAI
業務、データ、目標をお聞かせください。次のステップを一緒に考えます。