應用機器學習算法，實現(xiàn)全網運力資源的動態(tài)最優(yōu)配置。

• 綜合考慮訂單特征、實時位置、路網狀況、成本結構等多維變量進行決策
• 持續(xù)提升車輛滿載率，降低空駛里程與等待時間，優(yōu)化資產使用效率
• 將傳統(tǒng)經驗調度升級為數據驅動的智能調度，實現(xiàn)全局效率最大化

基于實時大數據與預測模型，為每次運輸任務規(guī)劃經濟、安全、高效的最優(yōu)路徑。

• 自動規(guī)避交通擁堵、事故、施工及惡劣天氣影響區(qū)域
• 支持復雜場景下的多點取送貨智能排序，優(yōu)化區(qū)域配送動線
• 通過持續(xù)的數據反饋進行模型訓練，使路徑規(guī)劃日益精準

提前發(fā)現(xiàn)風險，提前預防

• 運輸前風險評估
• 貨物特性風險分析
• 路線環(huán)境風險識別
• 讓風險在掌控之中

有備無患，遇事不慌

• 各種突發(fā)情況預案
• 應急物資常備不懈
• 應急團隊隨時待命
• 讓問題及時得到解決

實時監(jiān)控，及時預警

• 風險指標實時監(jiān)測
• 異常情況自動報警
• 預警信息及時推送
• 讓風險無處遁形

從數據中學習，持續(xù)改進

• 風險事件統(tǒng)計分析
• 風險趨勢預測分析
• 風險防控效果評估
• 讓風險管理更科學