Die auf einem genetischen Algorithmus basierende Plattform schlägt optimale Lagerbestände und Transportstrategien vor
Mit der Lösung lassen sich verschiedene taktische Szenarien durchspielen und Kosten minimieren, ohne dass es zu Fehlbeständen kommt
Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics und Mecalux haben einen auf künstlicher Intelligenz basierenden Simulator entwickelt, der die Verteilung des Lagerbestands zwischen verschiedenen Lagern innerhalb eines Logistiknetzwerks optimieren kann.0 Die Plattform mit dem Namen Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS) nutzt moderne Machine-Learning-Modelle um Tausende mögliche Szenarien zu analysieren und zu simulieren, welches der optimale Lagerbestand in jedem Lager ist und wann eine
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