MIT CTL i Mecalux opracowują symulator AI do optymalizacji zapasów między magazynami

Zdjęcie: AI do optymalizacji zapasów między magazynami


Instytutu Technologicznego Massachusetts (MIT) Centrum Transportu i Logistyki wraz z firmą Mecalux opracowało symulator oparty na sztucznej inteligencji, który optymalizuje dystrybucję zapasów pomiędzy różnymi magazynami w ramach jednej sieci logistycznej. Platforma o nazwie Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS) wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego do analizy tysięcy możliwych scenariuszy oraz symulowania optymalnego poziomu...