AI 기반 배차
AI 기반의 알고리즘과 클라우드 기반 최적화된 배차를 빠르게 (10분 이내) 제공
- 배차요건차량 최적화, 적재율 최적화, 비용 최적화, 용차 활용, 거리,기사 경험, 추천 배차 등
- 배차 옵션다이나믹 권역, 고정 배차, 고정 권역, 고정 노선, 다회차
- 배송지 옵션지정차량, 지정시간 등 고객 요구사항 반영
- Customizing고객 원하는 배차 정책 추가
VROONG TMS의 도입효과
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빅데이터 분석을 통한 빠르고 정확한 의사결정
여러 채널로부터 실시간으로 수신되는
다양한 현장 데이터와 기존 마스터 데이터를
통합하여 정제, 분석 및 개선합니다.
이러한 빅데이터 기술은 전통적 시스템과는 달리
다각적이고 정확한 수행 결과를 도출할 수 있으며,
실적 분석 및 지표화의 기반 자료를 생성하고
가시화하여 운영자의 빠르고 정확한
의사결정을 돕습니다. -
물류 운영 최적화를 통한 생산성 개선
매번 사람에 의해 현장에서 내려진 의사 결정을
AI를 통해 배차 자동화를 실현하고 수배송 네트워크를 최적화하며, 다양한 배송 요건을 반영하여 이를 관리지표로 추적할 수 있습니다.
따라서 현 물류 운영의 성과를 보다 쉽게 관리하고
개선이 필요한 부분은 즉시 반영하여 물류 운영을
최적화합니다. -
수배송 비용 절감
다양한 수배송 요건을 지원하여 높은 고객 만족도를 보장함과 동시에
AI 기반의 알고리즘과 클라우드 방식을 통해 최적화된 배차를 빠르게
(10분 이내) 제공합니다.
최적화된 배차는 용차 사용량을 감소시키며
경로 또한 최적화하기 때문에 유류비 등의 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.
VROONG TMS의 주요기능
데이터 지표 시각화
수집된 데이터를 기반으로 의미있는 지표를 제공하여
물류 효율성 및 생산성을 향상
- 실시간 대시보드
- 운송 생산성 지표차량별 생산성 지표 / 센터별 생산성 지표
- 운송 효율성 지표차량 가동율 (용차 사용율) / 평균 착지수 등
- 운송 품질 지표정시배송률 / 온도관제 등
데이터 수집 및 관제
차량의 이동경로나 배송 지연 이슈 등을 실시간으로
체크하여 수배송 대응력을 높임
- 실시간 차량 추적 (FMS/IoT, DTG 등 연계)
- 기사앱 통한 위치정보 수집
- 실시간 경로 시각화
- 실시간 예상 도착 시간
- Geo-fencing 출도착 자동 보고
실적 정산
수행 데이터를 기반으로 정확한 실적 정산을 제공
- 물류센터 실적
- 기사 실적
- 운송사 실적
- 용차 사용 실적
운수사별 용차비용 / 거점별 용차비용 / 화주사별 용차비용
Driver App
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운송주문 확인
기사님이 당일 수행해야 할 오더의 목록과 Route를 확인 할 수 있다.
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운송주문 상세
현재 수행하고 있는 주문에 관한
상세한 운송정보를 확인 할 수 있습니다. -
바코드 상/하차
상, 하차 수행 시 App내
바코드 리더기를 통해 빠르게
상, 하차할 수 있습니다. -
지도
도착지 위치를 지도기반으로 안내하여
기사님들의 수월한 운송을 지원합니다.
Driver App
빅데이터 기술 적용
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다양한 형태의 데이터를 수집
대용량의 다른 형태의 데이터들을 효과적으로 보관하여,
통합 분석이 용이한
데이터 기반을 제공 Data Lake -
다양한 데이터의 정제
Outlier Detection 뿐만 아니라, 다른 데이터간의 크로스체크를
통한 데이터 정합도
분석 및 정제를 진행 Data Cleaning -
데이터 처리 자동화
반복되는 데이터 통합,
정제, 분석의 작업들을 일관되게 관리할 수 있으며, 자동화 할 수 있음 Data Pipeline -
정확한 수행 결과 도출
A.I. 기술들을 통해 데이터를 해석 후 정확한 수행결과를 도출하여,
실적 분석 및 지표화의
기반 자료를 생성 Artificial Intelligence
