Logistieke efficiëntie stimuleren: ChainCargo en Enjins maken gebruik van de kracht van Machine Lear

CtrlChain is niet alleen een snel groeiend logistiek bedrijf, maar ook een pionier op het gebied van groene logistiek, die zich toelegt op duurzaamheid. Om onze processen efficiënter te maken, hebben we erkend dat Machine Learning een krachtig middel is om ons bedrijf vooruit te helpen. Daarom zijn we een samenwerking aangegaan met Enjins, een toonaangevende leverancier van Machine Learning (ML)-oplossingen, om samen een data- en ML-platform te ontwikkelen waarmee we data uit verschillende bronnen kunnen ophalen, combineren, ermee kunnen interageren, deze kunnen onderzoeken en visualiseren.

Dit platform stelt ons in staat om waardevolle AL-use cases te ontwikkelen om onze activiteiten te optimaliseren, klantenbinding te verbeteren en de algehele efficiëntie te verhogen. Bovendien stelt het ons in staat om de benodigde ML-modellen sneller en op schaal in te zetten. Deze strategische integratie van ML-technologie is een belangrijke motor van ons succes en draagt bij aan ons streven naar duurzame logistieke praktijken.

Naarmate CtrlChain zich uitbreidt, worden gegevens cruciaal voor geïnformeerde besluitvorming en procesoptimalisatie. Door gebruik te maken van data kan CtrlChain effectief inspelen op de uitdagingen van snelle groei en schaal.

Doordat we toegang hebben tot een enorme hoeveelheid gegevens, kunnen we onze activiteiten optimaliseren en het gebruik van bestaande middelen maximaliseren, waardoor het aantal ‘lege’ kilometers uiteindelijk tot een minimum wordt beperkt. Door gebruik te maken van Enjins kunnen we deze gegevens efficiënt verzamelen en organiseren, zodat ze laagdrempelig en begrijpelijk zijn. Met de geavanceerde mogelijkheden van Enjins om gegevens te verzamelen kunnen we belangrijke statistieken analyseren, patronen identificeren en waardevolle inzichten verkrijgen die ons in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen en strategieën te implementeren die onze efficiëntie en duurzaamheid verder verbeteren.

De samenwerking tussen Ctrlchain en Enjins levert opmerkelijke voordelen op voor onze klanten, waarbij de focus op optimalisatie ligt. We begrijpen hoe belangrijk het is om zowel operationele als technische processen gelijktijdig aan te pakken om optimale resultaten te behalen. Daarom beginnen we met het in kaart brengen van de belangrijkste problemen binnen onze operationele processen en onderzoeken we vervolgens hoe Machine Learning (ML) een oplossing kan bieden.

ML is een methode, geen doel op zich. Enjins deelt dit perspectief en werkt nauw samen met CtrlChain om ML-oplossingen te ontwikkelen die een zinvolle impact hebben op onze activiteiten. Samen nemen we weloverwogen beslissingen bij het automatiseren van processen binnen ons systeem, zodat onze klanten kunnen profiteren van gestroomlijnde en geoptimaliseerde logistieke operaties.

De samenwerking tussen Enjins en CtrlChain richt zich op het implementeren van belangrijke ML-use cases om bedrijfsprocessen te optimaliseren en de efficiëntie te verhogen. Zo helpen prijsvoorspellingen voor Spot-ramingen op basis van historische gegevens CtrlChain om waardevolle inzichten te krijgen in markttrends en klantgedrag, waardoor we processen kunnen optimaliseren en nauwkeurige beslissingen kunnen nemen.

Daarnaast biedt ML voordelen voor belanghebbenden door snellere reactietijden en een betere zichtbaarheid in het logistieke proces mogelijk te maken. Met ML-gestuurde systemen kunnen verladers snel inspelen op hun behoeften, doordat de beschikbaarheid en kosten direct zichtbaar zijn. Dankzij deze zichtbaarheid kunnen verladers weloverwogen besluiten nemen op basis van realtime gegevens, waardoor ze verzekerd zijn van optimale verzendopties en kosteneffectiviteit.

Voor vervoerders leidt de implementatie van ML tot gerichte aanvragen voor daadwerkelijke zendingen op basis van hun beschikbaarheid en sterke punten. In plaats van simpelweg tarieven te onderzoeken, ontvangen vervoerders specifieke offerteaanvragen die aansluiten bij hun mogelijkheden. Deze gerichte aanpak stroomlijnt niet alleen het proces, maar verhoogt ook de algehele efficiëntie binnen de sector.

Bovendien stelt deze gerichte aanpak ons in staat om het probleem van lege capaciteit aan te pakken door deze effectief te koppelen aan geschikte ladingen. Door gebruik te maken van ML-algoritmen kunnen we vervoerders in kaart brengen en verbinden met backloads die aansluiten op hun routes en schema's. Deze symbiotische afstemming van lege capaciteit op beschikbare ladingen optimaliseert niet alleen het gebruik van hulpbronnen, maar vermindert ook de verspilling van lege kilometers, in lijn met onze missie om duurzaamheid te bevorderen en de milieu-impact van transport te minimaliseren.

Een ander belangrijk aspect van de samenwerking is de aggregatie en transformatie van gegevens voor de dashboards van CtrlChain. Enjins werkt nauw samen met CtrlChain om gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen, op te schonen, te integreren en te visualiseren. Dit stelt CtrlChain in staat om belangrijke prestatie-indicatoren te monitoren, verbeterpunten te identificeren en in realtime datagestuurde beslissingen te nemen.

Naast deze eerste use cases onderzoeken Enjins en CtrlChain voortdurend nieuwe mogelijkheden. Met de expertise van Enjins kunnen ML en data science worden ingezet voor routeoptimalisatie, vraagvoorspelling, voorspellend onderhoud etc. Dit partnerschap zorgt voor operationele efficiëntie, duurzame groei en een revolutie binnen de logistieke sector.

CtrlChain erkent de noodzaak om weloverwogen beslissingen te nemen bij het automatiseren van processen binnen ons systeem, met name processen die een aanzienlijke hoeveelheid data en rekenkracht vereisen. Het implementeren van deze complexe besluitvormingsprocessen binnen ons bestaande systeem kan echter leiden tot prestatieproblemen en een grotere complexiteit van de codebase, wat niet ideaal is.

Enjins biedt verschillende belangrijke ingrediënten voor succes. Allereerst vindt er een ML-audit plaats, om te beoordelen hoe CtrlChain ML-oplossingen kan creëren en binnen het bedrijf kan inzetten. Een goed ML-model dat bij de productie wordt gebruikt, is afhankelijk van de onderliggende gegevens, of het een probleem oplost en welk datateam nodig is om het goed te laten werken.

Op de tweede plaats werkt ons productteam nauw samen met Enjins om ML-modellen naadloos te integreren binnen ons bestaande systeem. Dit omvat het ontwerpen en implementeren van de essentiële infrastructuur en pipelines die nodig zijn voor efficiënte gegevensverwerking en modelinferentie, waarbij optimale prestaties worden gegarandeerd en de complexiteit van de codebase wordt geminimaliseerd.

Bovendien werkt Enjins nauw samen met CtrlChain om de schaalbaarheid van onze ML-infrastructuur en -processen te garanderen naarmate we grotere datavolumes verwerken. Op basis van deze samenwerking kunnen we effectief tegemoetkomen aan de toegenomen werklast met behoud van optimale prestaties. Hierdoor kan CtrlChain opschalen en aan de eisen van onze groeiende activiteiten voldoen terwijl duurzame logistieke praktijken worden gestimuleerd.

Door de ML-expertise van Enjins te combineren met de domeinkennis van CtrlChain, zorgt de samenwerking voor een revolutie op het gebied van logistieke operaties. Dit resulteert op zijn beurt in meer efficiëntie, kostenbesparingen en een grotere klanttevredenheid.