Solutions Logistiques Alimentées par l'IA
Nos solutions logistiques alimentées par l'IA optimisent les opérations de la chaîne d'approvisionnement, renforcent la sécurité, et améliorent la planification des itinéraires, garantissant une gestion efficace et sécurisée du transport.
Applications Réelles
Chargement
Trouvez la stratégie de chargement optimale pour tout conteneur ou pour les navires contenant plusieurs conteneurs En fonction de la taille, du poids, du facteur de forme, de la compatibilité du contenu, du facteur de risque, etc...
Sécurité
Effectuez un traitement d'image en temps réel des rayons X de conteneur pour identifier les éventuels objets menaçants et déclencher immédiatement des actions de confinement pertinentes.
Nous avons l'expertise pour construire sur mesure de telles solutions en fonction des exigences uniques du client.
Optimisation du Voyage / Mission / Itinéraire
- Optimisation multi-objectif du voyage complet pour les compromis entre le coût le plus bas et la livraison la plus rapide
- Gestion et optimisation complète de flotte
- Utilisez des Algorithmes Génétiques et des Modèles de Réseau Neuronal de Substitution pour trouver des solutions en temps réel
Pourquoi Choisir Nos Solutions IA pour la Logistique?
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Planification Avancée de l'Itinéraire et de la Mission
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Mesures de Sécurité Renforcées
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Solutions 100% personnalisées
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Stratégies de Chargement Optimisées
En intégrant nos solutions d'IA, vous pouvez réaliser une plus grande efficacité, sécuritéet adaptabilité dans vos opérations logistiques.
Technologies Propriétaires
Réseaux neuronaux
Réseaux petits et agiles adaptés pour :
- Classification
- Développement de substitution
- Prévision
- Reconnaissance des modèles
Traitement d'Image
Des réseaux convolutionnels plus grands adaptés pour :
- Classification d'images
- Segmentation d'image
- Suppression de l'arrière-plan
- Algorithmes Génétiques
Algorithmes Génétiques
Outils d'optimisation évolutionnaire hybride utilisant plusieurs techniques de croisement / mutation / évolution adaptées pour:
- Optimisation multi-paramètre multi-objectif globale
Publications
- Michael Blaize, Doyle Knight, Khaled Rasheed, 1998. Conception optimale d'entrée de missile au moyen d'optimisation numérique automatisée (sur toute la mission). Actes de la Réunion de l'RTO.
Services IA personnalisés
