解决方案

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为了应对这些挑战，准时达研发了供应链进项物流管理平台。其一，平台使用OpenAI公司的ChatGPT智能大语言模型技术，结合开源的LangChain等大语言开发框架，将大语言模型与准时达供应链进项物流管理平台结合，构建了准时达智能AI助手JusAI，帮助客户用自然语言的对话的方式，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方式实时掌控供应链状态。

其二，准时达与宁波（中国）供应链创新学院合作，通过机器学习、人工神经网络等技术，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距离海运中的目的地及相对应的 ETA 进行预测。预测模型有助于改善港口运营规划，有效管理多式联运中的航运风险，提升海运贸易分析准确性。船舶预计目的地和 ETA 的有效预测能够有助于有效规划和调度港口业务。

一方面，工作人员可以对于航行中的船舶提前干预，减少在港口等待时间甚至避免港口拥堵。另一方面，船舶和卡车的周转时间将会减少，码头的装卸作业效率提高，同时也避免了闲置泊位，减少资源浪费。对于货主而言，提前知道船舶 ETA 同样至关重要。这将有助于其作出相关决策以减少风险。例如，货主可根据船舶 ETA 判断是否调整运营策略，以减少延误或提前到达所造成的损失。此外，还可以改善运营规划或将减少船舶碳排放量，减少污染。

其三，准时达与浙大合作，使用前沿的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，提升库存健康度，降低库存成本和缺料风险。