Що таке точність для шафок для посилок у щоденнику

Штучний інтелект, доданий до шафок для посилок, вже може передбачити з точністю до 96 відсотків, які посилки будуть забрані з камери для посилок протягом 24 годин. Завдяки моделі прогнозування, здатної до навчання, посилки можуть бути доставлені без зайвої їзди та до місця поблизу споживача.

Наповнення пакетних шафок обмежено як кількістю, так і розміром окремих шафок,у той час як невеликі посилки можна покласти в шафки різних розмірів, більші посилки поміщаються лише в деякі шафки. Сотні шафок для посилок повністю заповнюються щодня або принаймні кілька днів на тиждень. «Популярні шафки для посилок не можна розширити, якщо вони розташовані в обмеженому просторі, наприклад, всередині магазину. Завдяки штучному інтелекту та машинному навчанню ми можемо отримати більш точний прогноз місткості пакетів, що допомагає нам направляти посилки до одержувачі частіше обирають пакетні шафки. Крім того, можна зробити більше посилок, щоб вони помістилися в певні шафки для посилок»,

Система маршрутизації посилок передбачає розвиток доступної ємності в шафці посилок за допомогою штучного інтелекту, передбачаючи, скільки посилок із камери сховки посилок буде забрати до того, як водій принесе наступний вантаж посилок. Прогноз швидкості заповнення для камер сховища посилок раніше базувався на фіксованому середньому показнику, який не враховував коливання залежно від камери сховища, дня чи сезону.

Завдяки більш точним прогнозам місткості процес стає швидшим і посилки можуть бути доставлені одержувачам якомога швидше. Штучний інтелект вже може передбачити з точністю до 96 відсотків, які посилки будуть забрані з камери сховища протягом першої 24-години.

«Посилку можна доставити в місце, якомога ближче до клієнта, що зменшує непотрібне водіння та викиди від нього. Ми вже знаємо з точністю майже 100 відсотків, які з індивідуальних шафок для посилок спорожніться та зможемо щоб зарезервувати правильну кількість речей на наступний день",

Ми вже працюємо над наступним проектом розвитку, пов’язаним із використанням штучного інтелекту в маршрутизації посилок. Перед надходженням посилки інтернет-магазин надсилає про це попереднє повідомлення. Час надсилання повідомлення залежить від інтернет-магазину. Штучний інтелект використовується, щоб передбачити, коли посилка дійсно надійде в сортування. Якщо час прибуття можна точно передбачити, можна зробити попереднє бронювання для посилок і ще більшою мірою врахувати побажання клієнтів.

«Ми розвиваємо нашу здатність використовувати дані для широкого кола цілей з довгостроковою перспективою. Наявність штучного інтелекту як частини нашої мережі сховища для посилок є чудовим прикладом того, як дані та технології можна використовувати для покращення роботи з клієнтами . Ми особливо інвестували в нашу компетенцію машинного навчання, а штучний інтелект, який маршрутизує посилки, був повністю розроблений нашими власними співробітниками",