共有する運用データ
貨物、資産、輸送行程、イベントでネットワークモデルを構成する計画です。情報の時点と依存関係を保ち、共通の計画文脈を作ります。

開発状況 / 構想プレビュー
あらかじめ設定されたシナリオによるソフトウェア構想の紹介です。公開プレビューには実時間データ、AIモデル、自動運用実行は接続されていません。
LogiWit
貨物、資産、輸送行程、イベントでネットワークモデルを構成する計画です。情報の時点と依存関係を保ち、共通の計画文脈を作ります。
予定する知能層はボトルネックを捉え、経路や処理能力の変更を比較します。サイトは説明用の数値で構想を示し、運用中の予測モデルではありません。
承認前に仮定と後続への影響を確認する設計です。将来のエージェントもこの確認を維持する必要があり、プレビューは運用を変更しません。
LogiWit
LogiWitの構想は、貨物、資産、施設、輸送行程、イベントを出典時刻付きの共通業務コンテキストに結び付けます。
LogiWitの構想デモは、経路障害や処理能力のシナリオを比較し、人の判断前に前提条件とトレードオフを示します。
LogiWit
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。
プロジェクトの詳細
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。