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需求与供应匹配
在过去五年中，美国的卡车运输能力以 1% 的速度增长，而吨位则以 1.2% 的速度增长，在数量和地理分布上表现出显著的波动。为了将运力定位在有需求的地方，承运人和业主经营者尽可能利用装载板，否则就空载。尽管装载板在现货市场上大量存在，但碎片化、可见性有限和手动流程限制了装载板的吸引力和有效性。有趣的是，据普遍估计，所有卡车运输里程中有三分之一是空载的。

数字货运匹配是一种人工智能功能，可通过端到端数字化简化货运流程。负载容量匹配过程根据货运需求（OD 对、卡车类型、保险、服务）通过机器学习实现自动化，招标过程通过通信技术（EDI、API）实现自动化，并通过跟踪实现执行过程中的实时可见性。人工智能还可以预测未来的需求，促进容量定位以满足需求，并根据可用负载设计连续移动。可用容量与需求的更好匹配可最大限度地提高资产利用率，最大限度地减少空载里程，并改善容量重新定位。

动态预计到达时间 (ETA)
估算卡车的预计到达时间 (ETA) 是一项复杂的工作，受装载延误、交通、天气、道路封闭、故障和人为错误的影响，导致一系列临时行动和次优性能。预测的准确性在下游流程的许多步骤中都至关重要，例如管理场馆预约、码头卸货、分配、库存履行、仓库中的劳动力分配以及在繁忙的生产部门中的执行。虽然延误是不可避免的，但提高 ETA 的准确性对于保持产品的有效流动至关重要。

虽然系统仍在向实时更新发展，但人工智能 (AI) 正在通过动态计算预计 斯里兰卡电子邮件列表 到达时间 (ETA) 来帮助缓解这种转变，使用科学方法通过复杂的算法进行实时预测。人工智能使用各种实时数据输入，包括但不限于历史模式跟踪、GPS 信息、车载计算机 (OBC) 数据、驾驶员数据、EDI 更新、设备性能和维护信息。由于数据非常具体，人工智能模型可以得出更准确、更相关的预测，根据库存模式、驾驶员行为、卡车时间和地理位置数据等调整不同的运营地点。随着季节或模式的变化，人工智能将调整模型并提供切合实际的预测和计算，并通过不断从实时数据流中学习来不断改进。

CSCS LLC（云供应链解决方案）创始人兼首席执行官 Mansoor Khan 表示：“这些基于人工智能的动态 ETA 计算提高了收货效率、出站履行波次运行的准确性、。”

随着自动驾驶卡车、物联网 (IoT)、无人机配送和区块链领域令人兴奋的进步即将取得突破并商业化，未来是光明的。