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KuWeather受邀參加云棲大會,首次展示RWIS路網(wǎng)信息系統(tǒng)

2018-09-21 17:32 8175
作為最具影響力的科技展會之一,本屆云棲大會集結(jié)了全球200多家企業(yè)的頂尖科技。大會主題是“驅(qū)動數(shù)字中國”,全球64個國家共6萬多名嘉賓云集云棲小鎮(zhèn)分享數(shù)字科技創(chuàng)新成果。KuWeather受邀參加智慧物流分論壇,首次發(fā)布RWIS路網(wǎng)信息系統(tǒng)。

杭州2018年9月21日電 /美通社/ -- 作為最具影響力的科技展會之一,本屆云棲大會集結(jié)了全球200多家企業(yè)的頂尖科技。大會主題是“驅(qū)動數(shù)字中國”,全球64個國家共6萬多名嘉賓云集云棲小鎮(zhèn)分享數(shù)字科技創(chuàng)新成果。

KuWeather受邀參加智慧物流分論壇,首次展示RWIS路網(wǎng)信息系統(tǒng)。KuWeather副總裁李方星從優(yōu)化物流出清和創(chuàng)造新物流需求兩個角度分享了氣象AI如何助力智慧物流。

分論壇現(xiàn)場座無虛席
分論壇現(xiàn)場座無虛席

KuWeather認為,助力智慧物流的前提是了解智慧物流。技術(shù)類型的公司往往存在認知高傲,擁有了頂級技術(shù)或者解決方案后就像手里握有一把鐵錘,看見什么問題都覺得問題應(yīng)該是個釘子,想去錘一下。最后卻發(fā)現(xiàn)真正的需求與技術(shù)根本不匹配。

“智慧物流目前的主要發(fā)展階段一是不斷利用新平臺、新應(yīng)用等優(yōu)化出清的速度、規(guī)模和效益,二是通過新制造、新零售等上下游將智慧物流拓展為對需求進行創(chuàng)造。氣象AI助力智慧物流也應(yīng)該從這兩個角度展開?!?/p>

李總談到,目前智慧物流在優(yōu)化上有個巨大的缺口:交通意外帶來的損失每年高達1000億。并且鑒于物流領(lǐng)域一般使用貨車這種特殊性交通工具,交通意外往往連帶著生命的逝去甚至很多個家庭的不幸。

KuWeather副總裁李方星分享氣象AI如何助力智慧物流
KuWeather副總裁李方星分享氣象AI如何助力智慧物流

而KuWeather發(fā)現(xiàn),40%的這類交通事故是因為道路表面出現(xiàn)積冰、凝霜、積水,或者前方出現(xiàn)團霧和低能見度。

KuWeather推出RWIS(路網(wǎng)信息系統(tǒng))來專門解決這個需求。通過認知型深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),RWIS精準預(yù)測未來48小時的積水積冰、融冰融雪、濕滑、團霧、低能見度等等。物流企業(yè)可以結(jié)合該系統(tǒng)預(yù)報和自身的車輛調(diào)度運營平臺進行排除高危、提高效益的二次調(diào)度。

通過對物流運行安全性的提高,運營效率的提升,RWIS將至少能為物流行業(yè)減少400億的損失?!巴瑫r,這也減少了許多生命的逝去和家庭的不幸。我們認為,人的生命,尊貴,無價?!?KuWeather 副總裁李方星講道。

KuWeather副總裁李方星分析智慧物流在創(chuàng)造需求方面的應(yīng)用
KuWeather副總裁李方星分析智慧物流在創(chuàng)造需求方面的應(yīng)用

在智慧物流創(chuàng)造需求方面,KuWeather思路與馬云老師分享的新制造、新零售不謀而合。DWS產(chǎn)品全面而優(yōu)秀的預(yù)報能力可以在幾個角度應(yīng)用在此場景。

夏季白色家電的制造周期長,但近年來氣候變化劇烈。偏熱時貨量不足,偏涼時庫存成本巨大,完全可以使用KuWeather的氣候預(yù)報進行生產(chǎn)計劃的安排。同時,也可以在逐周級別上使用周預(yù)報進行倉儲調(diào)配安排。最后還可以依據(jù)逐日預(yù)報進行零售環(huán)節(jié)的最優(yōu)定價安排。

此外,KuWeather副總裁李方星還分享了在高價值經(jīng)濟作物的天氣身份方面的嘗試。通過對經(jīng)濟作物的生長經(jīng)歷過程中的所有氣象要素進行記錄,可以為細化到每一塊田的作物進行質(zhì)量智能評價。更為突出的是,完全可以利用預(yù)報能力提前判斷產(chǎn)出質(zhì)量與數(shù)量,展開高價值作物的智慧預(yù)售。

未來,智慧物流的發(fā)展將與氣象AI結(jié)合的越來越緊密。在物流行業(yè)普遍以價格戰(zhàn)、超載、多拉快跑為傳統(tǒng)競爭方式的背景下,RWIS的推出為物流開啟了另一條更安全、更快的賽道。氣象能力也為新制造和新零售提出了更多的發(fā)展可能。

消息來源:KuWeather(心中有數(shù))
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