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傳統(tǒng)物流模式下，企業(yè)在選倉配運(yùn)時常常左右為難：哪個倉庫調(diào)貨最近？選最快的還是最便宜的物流公司？人工憑經(jīng)驗選倉如何保證效率？運(yùn)費(fèi)、時效不透明，成本如何把控？這種落后的數(shù)據(jù)孤島式?jīng)Q策方案，長期制約著物流效率與成本優(yōu)化，成為行業(yè)普遍痛點(diǎn)。

AI破局：10秒以內(nèi)生成最優(yōu)方案

近日，這一行業(yè)難題在日日順上線的“AI智能尋倉”系統(tǒng)中找到了解決方案：工作人員在點(diǎn)擊發(fā)貨訂單后，僅在10秒以內(nèi)，AI智慧系統(tǒng)便能在整合全平臺多家物流信息后，通過比較時效、價格、運(yùn)輸路線狀況等因素，自動生成包括“價格最優(yōu)+時效最優(yōu)”在內(nèi)的多條物流方案，處理訂單的速度提升30%左右，擺脫了行業(yè)人員長期處于經(jīng)驗依賴、成本模糊、效率低下的決策困境。

山東安丘的一家家電企業(yè)也印證了這一轉(zhuǎn)變：“過去我們常依據(jù)地理距離優(yōu)先發(fā)貨，但在日日順智能尋倉系統(tǒng)全局計算幫助決策后，所提供的方案都更具成本效益?！睂?shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)顯示，采用系統(tǒng)推薦方案的近千家客戶物流成本每單平均降本10元以上，整個發(fā)件決策過程省時2分鐘左右。

整合物流資源實(shí)現(xiàn)復(fù)雜決策自動化

日日順AI智能尋倉的這一效率躍升實(shí)質(zhì)源于對各類物流資源以及多個AI模型協(xié)同處理信息的整合運(yùn)用。例如，它能根據(jù)數(shù)十億成功運(yùn)單數(shù)據(jù)自動識別和修正用戶可能輸錯的地址信息，靈活操作；動態(tài)計算不同倉庫到目的地的成本和所需時間，提供預(yù)測精確到小時的運(yùn)輸時效；綜合實(shí)時運(yùn)費(fèi)進(jìn)行多方比價生成方案，并監(jiān)控運(yùn)輸過程中的潛在風(fēng)險；還能智能捕抓同一地址多個訂單進(jìn)行合并優(yōu)化成本等。

這套“組合拳”能同步分析全網(wǎng)庫存狀態(tài)、商品存放時長、路線效率等十余項復(fù)雜參數(shù)，科學(xué)尋倉，全面比價，提供傳統(tǒng)人工經(jīng)驗或單一決策平臺無法實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)方案組合，通過AI重塑客戶體驗與效率。

引入AI大模型驅(qū)動自主學(xué)習(xí)

據(jù)悉，目前日日順智能尋倉1.0版本上線實(shí)現(xiàn)了客戶下單后即時獲取多維度排序方案的能力，同時，日日順將引入大模型與更先進(jìn)的AI算法構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)，在地址信息增強(qiáng)、庫存與庫齡信息、用戶習(xí)慣信息等方面進(jìn)一步做出提升，進(jìn)行新版本迭代。

日日順的這次探索，不僅反映出物流行業(yè)決策邏輯從依賴經(jīng)驗向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變趨勢。同時，也驗證著唯有真正以解決用戶、客戶實(shí)際痛點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn)，技術(shù)的應(yīng)用才具有持久的生命力。