杉数科技2018第二届AI大师圆桌会在沪顺利举办

◆★◆杉数科技(北京)有限公司成立于2016年7月,总部位于北京,是一家基于大数据分析、为企业提供技术决策方案的服务型公司,专注于建模及优化算法,提供对海量数据的分析,帮助企业提供最佳解决方案,为企业带来收益及成本端的显著变化。2018年7月26日,由杉数科技主办的2018第二届AI大师圆桌会在上海如期举行,会议以“从链到网”:数字赋能零供新关系为主题,围绕最新政策与趋势、供应链转型、新零售、互联网+物流等行业热门话题展开讨论。现场汇聚了UCLA杰出教授Chris Tang、美国工程院院士Peter Glynn、明尼苏达大学副教授王子卓、纽约大学助理教授陈溪等多位业界顶尖的专家学者,聚焦科技与产业的前沿领域,精选最具代表性的行业案例,共同探索未来供应链行业发展的主流大势和无限可能。◆★◆

------------

数字赋能零供新关系,杉数科技AI大师圆桌会在沪顺利举办

2018年7月26日,由杉数科技主办的「2018第二届AI大师圆桌会」在上海如期举行,与会嘉宾们就此展开了一场重量级的智慧碰撞。现场汇聚了UCLA杰出教授Chris Tang、美国工程院院士Peter Glynn、明尼苏达大学副教授王子卓、纽约大学助理教授陈溪等多位业界顶尖的专家学者,聚焦科技与产业的前沿领域,精选最具代表性的行业案例,共同探索未来供应链行业发展的主流大势和无限可能。


本次会议特别讨论了杉数科技智慧选址系统,目前,该系统已经在某大型零售企业中验证其可行性、落地性,以及创新性,杉数科技以海量基础数据为支撑,总结出信息与规律,有效地利用运筹学的工具,其选择出来的布局点位大部分能够与其旗下有经验的拓展人员媲美,甚至更好。系统推荐的点位90%以上能够获得有经验拓展人员的认可,而新店精准营收预测模型能够将预测误差控制在12%以内,也就是日均营收10000元的店铺误差在1200元以内。


除了选址环节,物流作为供应链环节中的重要基石,也开始向渠道多元化、经营专业化、信息多样化、模式自动化等方向发展。这个过程离不开对智慧供应链能力的养成,因为链条的整体效率对企业市场竞争力的影响越来越直观,其中,对物流环节的影响尤其明显。现在的物流企业形态越来越多元化,未来的物流供应链企业将普遍具有科技+多行业的特点,建立智慧运输网络成为了最优选择。


在物流行业中,最常遇见的三类运筹学问题是:区域的划分和选址(哪个车队负责哪个区域,物流枢纽怎样才能是效率最高和成本最低等问题)、收益管理与定价(如何根据不同服务制定产品线)及运输优化问题。其中,运输优化作为物流行业最基础和重要的一环,在需求产生后,如何在考虑多种业务约束条件和满足客户服务水平的前提下,全局统筹规划所有资源,解决企业面临的运输问题,变成了物流企业亟待解决的情况。杉数为企业提供多维度,多目标,多场景的配送任务分配以及路线规划建议,能有效实现10-25%的物流配送成本节省,极大提高了效率。


对此,杉数科技融合优化算法和机器学习两个人工智能领域的核心技术推动供应链局部优化带动的全面优化,减少周转重复环节,降低人力成本。在过去的两年时间里,各种黑科技以最快的速度融入中国物流,但物流的基本从未改变,即便在新的变革时代,对消费者不断变换的需求和供应链效率的追逐依旧是每个物流企业把握的核心。未来,科技带来的改变将不再局限于某个行业的某个场景,而是供应链整个链条的方方面面。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,319评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,801评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,567评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,156评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,019评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,090评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,500评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,192评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,474评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,566评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,338评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,212评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,572评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,890评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,169评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,478评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,661评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容