定时达在进行环球化计策发展中，面临着一系列寻衅，例如：中国制造企业迁居导致外洋供应链繁芜度增加、环球采购协同困难、不同地区海关政策的差异以及跨境运输链路的延迟等问题。
内部成分：1.采购层面：质料/零部件环球采购，供应商很多，供需不愿定，采购协同比较困难。2.运输层面：环球采购，运输模式多样，链路长，须要折衷多方承运商；关务追踪时效慢：环球的采购物料流转的运输关务环节多，无法实时掌控进度。3.仓储层面：仓储模式有多种；库存本钱高：采购周期长，库存高；无动态库存管理：无法明确是否知足生产操持。
外部成分：第一，环球经济一体化和国际贸易关系的不断深化，导致了制造业外移的普遍发生。第二，制造业利润降落，成本离开中国，探求本钱更低的地方比如移往东南亚国家。
办理方案
参与创新场景50的评比
为了应对这些寻衅，定时达研发了供应链进项物流管理平台。其一，平台利用OpenAI公司的ChatGPT智能大措辞模型技能，结合开源的LangChain等大措辞开拓框架，将大措辞模型与定时达供应链进项物流管理平台结合，构建了定时达智能AI助手JusAI，帮助客户用自然措辞的对话的办法，获取自己的运输信息，追踪运输状态，以更加人性化更加便捷的办法实时掌控供应链状态。
其二，定时达与宁波（中国）供应链创新学院互助，通过机器学习、人工神经网络等技能，以中美航线为例，深入研究海运动态ETA，机器学习和人工神经网络可以通过利用船舶历史航行数据对长间隔海运中的目的地及相对应的 ETA 进行预测。预测模型有助于改进港口运营方案，有效管理多式联运中的航运风险，提升海运贸易剖析准确性。船舶估量目的地和 ETA 的有效预测能够有助于有效方案和调度港口业务。
一方面，事情职员可以对付航行中的船舶提前干预，减少在港口等待韶光乃至避免港口拥堵。另一方面，船舶和卡车的周转韶光将会减少，码头的装卸作业效率提高，同时也避免了闲置泊位，减少资源摧残浪费蹂躏。对付货主而言，提前知道船舶 ETA 同样至关主要。这将有助于其作出干系决策以减少风险。例如，货主可根据船舶 ETA 判断是否调度运营策略，以减少耽误或提前到达所造成的丢失。此外，还可以改进运营方案或将减少船舶碳排放量，减少污染。
其三，定时达与浙大互助，利用前沿的AI算法模型，如DeepAR、LSTM、Transformer、MQRNN等深度学习模型，实现供应链场景的需求预测，从而优化库存管理及补货策略，提升库存康健度，降落库存本钱和缺料风险。
成效
通过前沿技能研究发明海运场景下的动态ETA，该平台课助力企业能更加及时、真实的知道货色运抵韶光以及可能发生的风险，通过信息驱动，提前避规潜在风险。
定时达凭借其丰富的企业出海履历，已经将供应链进项物流管理平台推广至1000多家客户运用，帮助客户实现高效和低本钱的外洋拓展。
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