sf logistics の「fengzhi」大型モデルにより、サプライチェーンの意思決定が簡素化される
2024-09-21
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
写真の説明:ガオ・レイ
丁雅志記者
物流サプライチェーンの複雑かつ高度に専門化された分野では、大規模モデルの適用が加速しています。 sf expressは、サービス見本市で、8月に発表したばかりの独自研究開発の画期的な成果、大規模物流意思決定モデル「fengzhi」と業界初のフルリンク物流二酸化炭素排出量管理システム「fenghe sustainable development」を披露した。プラットフォーム「」。
「fengzhi」大型モデルは 3 つのモジュールに分割できます。 sfインテリジェントアルゴリズムのチーフエンジニア、ガオ・レイ氏は、1つ目はサプライチェーンインテリジェントエージェントで、主に顧客がサプライチェーンを分析、診断し、最適化するのを支援すると語った。不足が販売に影響を与える場合、sf technology のサプライ チェーン インテリジェンスは迅速に対応し、不足の原因と市場の変化に対応する対応する改善戦略をユーザーに通知します。
同時に、sf technology は、マルチモーダル大規模モデルに基づいて、顧客が将来のニーズをより正確に予測できるようにするために、マルチスケールおよびマルチチャネルの予測モデルをさらに構築し、それによって計画の精度とリソース効率を向上させました。
3 番目のモジュールは、大規模な物流意思決定モデルです。 「chatgpt などのモデルによるテキスト生成プロセスが、実際には単語ごとのテキスト シーケンスを生成するプロセスであることはわかっており、物流における多くの問題は実際にはシーケンス生成の問題と見なすことができます。たとえば、次のようにします。現在 100 店舗の場合、最低コストで配送を完了するには、最初に a に移動し、次に b に移動するというパスを計画する必要があるため、大規模言語と同じ基盤テクノロジーのいくつかを使用できます。モデルを使用して物流ルートを直接生成することで、元のモデル言語のモーダル制限を打ち破り、ユーザーの中核となる物流意思決定の問題に直接対処できるようになりました」と gao lei 氏は述べています。実際のアプリケーションでは、大規模モデルにより企業の梱包最適化と輸送ルート計画の計算効率が大幅に向上し、企業が全体的な履行適時性と輸送コストに対する最適なソリューションを達成できるようになりました。
さらに、sf expressは、標準的な炭素管理システムを構築し、梱包、輸送、輸送、配送をカバーするグループ全体の炭素排出量と炭素排出削減データを統合する独自のデジタル炭素管理プラットフォーム「豊和持続可能開発プラットフォーム」を開発しました。複数のステージを待ちます。
gao lei 氏は、「sf express の多くのパートナー、対象顧客、同業他社も社会的責任を強く感じています。持続可能なプラットフォームが商用化された後、より多くの企業が炭素管理を最適化し、炭素排出量を削減し、排出量を達成できるようになることを期待しています」と述べた。削減目標」▲#百家快播#
