Unisys đã tiết lộ 'Unisys Logistics Optimization'™, một giải pháp hỗ trợ lượng tử mới được thiết kế để giúp các tổ chức giải quyết các thách thức tối ưu hóa hậu cần phức tạp trong vài giây. Khi chi phí hậu cần tiếp tục tăng, các công ty đang khẩn trương cố gắng xác định lại quy trình vận chuyển để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, giảm chi phí và tăng thêm doanh thu.
Đây là lúc Unisys Logistics Optimization™ bước vào. Với những hiểu biết chuyên sâu về từng ngành, giải pháp này thúc đẩy sự kết hợp giữa điện toán lượng tử, phân tích nâng cao và trí tuệ nhân tạo (AI) để thúc đẩy kết quả kinh doanh.
Công ty sẽ ra mắt Unisys Logistics Optimization™ trong một sự kiện ra mắt ảo vào ngày 17 tháng 10 và bất kỳ ai muốn tham dự đều được khuyến khích đăng ký trước. Những người tham dự sẽ có cơ hội xem phần trình diễn giải pháp và lắng nghe ý kiến từ các nhà lãnh đạo trong ngành.
Unisys Logistics Optimization™ sử dụng các mô hình được đào tạo trước để tạo ra câu trả lời cho các truy vấn phức tạp trong vài giây. Điều này thể hiện một bước nhảy vọt đáng kể vì sự thay đổi nhanh chóng này là không thể trước đây. Các công cụ tính toán truyền thống sẽ cần nhiều năm để thu thập và học hỏi từ dữ liệu vận hành để tạo ra kết quả tương tự. Giải pháp này cung cấp cho các công ty hậu cần, chẳng hạn như các hãng vận tải hàng không, một kế hoạch tối ưu để đóng gói, lưu trữ và định tuyến các lô hàng trên nhiều phương tiện một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.
Thí điểm giải pháp mới nhằm theo đuổi bước đột phá tiếp theo trong tối ưu hóa hậu cần là đơn vị vận chuyển hàng hóa của Tập đoàn Hàng không Malaysia (MAG), MAB Kargo Sdn Bhd (MASkargo), phục vụ gần 100 điểm đến trên toàn thế giới. Hiện tại, những người lập kế hoạch chuyến bay của hãng hàng không này dành một khoảng thời gian đáng kể để lựa chọn và chỉ định từng lô hàng theo cách thủ công cho các thiết bị tải đơn vị (ULD), dẫn đến chi phí hoạt động cao. Unisys sẽ triển khai một giải pháp an toàn và đáng tin cậy nhằm cung cấp cho người lập kế hoạch chuyến bay MASkargo một kế hoạch vận chuyển hàng hóa bằng đồ họa được điều chỉnh để tối đa hóa sức chứa hàng hóa, lợi nhuận và khả năng quản lý các chuyến hàng ưu tiên đáp ứng mong đợi của khách hàng.
Mark Jason Thomas, Giám đốc điều hành của MASkargo nhận xét: "MASkargo không ngừng tìm cách nâng cao hiệu quả, cải thiện trải nghiệm và điểm tiếp xúc của khách hàng". “Sự hợp tác của chúng tôi với Unisys thể hiện một phần trong hành trình số hóa của MASkargo bằng cách sử dụng điện toán lượng tử, trí tuệ nhân tạo và học máy để tối ưu hóa các quy trình, hỗ trợ lập kế hoạch mạng và đảm bảo truyền đạt thông tin chính xác, rõ ràng, đáng tin cậy.”
Unisys có bề dày thành tích trong việc phục vụ và đổi mới cho các công ty hậu cần và vận tải trong hơn 30 năm, đưa công ty vào vị thế độc nhất để cung cấp kiến thức chuyên môn phong phú trong ngành. Không giống như các giải pháp khác trên thị trường, Unisys Logistics Optimization™ không yêu cầu bất kỳ hoạt động đào tạo dữ liệu bổ sung nào để bắt đầu triển khai và không nâng cấp cơ sở hạ tầng hoặc hoạt động CNTT hiện có – cung cấp giá trị ngay lập tức và liên tục cho khách hàng vì độ chính xác của nó tự cải thiện theo thời gian hàng ngày nên nó không bao giờ lỗi thời.
Chris Arrasmith, phó chủ tịch cấp cao, Giải pháp máy tính doanh nghiệp tại Unisys cho biết: “Việc kiềm chế chi phí hậu cần là nhiệm vụ quan trọng và các công ty đang tìm kiếm giải pháp đáp ứng nhu cầu quan trọng đó”. "Chúng tôi đã xây dựng tầm nhìn xa thực sự về hoạt động bằng cách tích hợp các phân tích nâng cao, học máy tăng cường và kiến trúc điện toán lượng tử cổ điển và mới tốt nhất, cho phép chúng tôi nâng cao giá trị gần như theo thời gian thực cho khách hàng."
UnisysLogistics Optimization™ được xây dựng cho hàng hóa hàng không, người xử lý mặt đất và người giao nhận hàng hóa và được thiết kế để giúp các công ty logistics tối ưu hóa theo ba cách:
• Công suất: Giải pháp đánh giá chiến lược chất hàng của các công ty bằng cách dự đoán và đưa ra các kịch bản cho việc xây dựng pallet và ULD, cho phép khởi hành nhiều ngày vận chuyển hơn. Nó cũng giúp xác định các cơ hội tăng thêm doanh thu cho nhà cung cấp dịch vụ bằng cách phát hiện không gian chưa sử dụng.
• Hàng tồn kho: Giải pháp có thể dự đoán và quy định các vị trí và yêu cầu đóng gói đối với hàng tồn kho cũng như số lượng hàng tồn kho vàvận chuyển hàng hóanhạy cảm. Điều này giúp giảm thời gian đóng gói và xây dựng, giảm thiểu thiệt hại hoặc hư hỏng do vận chuyển hàng hóa, ngăn ngừa các khiếu nại tốn kém.
• Định tuyến: Giải pháp đánh giá tất cả các tuyến đường tiềm năng và kết hợp các bộ dữ liệu động, chẳng hạn như thời tiết và thời gian di chuyển, để tối ưu hóa và xác định các tuyến hậu cần đi và về lý tưởng.
