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疫情沖擊之下，面對(duì)高昂物流成本，又在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)節(jié)節(jié)敗退的中小品牌們，已經(jīng)退到了懸崖邊。而不斷收緊的政策，又進(jìn)一步加劇了這些廠商們的焦慮
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的優(yōu)化，提高物流的速度、效率和質(zhì)量，降低物流成本?！ 』趥}(cāng)儲(chǔ)物流流程數(shù)據(jù)的完整性和實(shí)時(shí)性，可以進(jìn)行“流程挖掘”，從數(shù)字化中挖掘優(yōu)化的潛能。所謂
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數(shù)據(jù)，也就是建立系統(tǒng)的數(shù)字影像（Digital Shadow）。通過(guò)透明化可以實(shí)現(xiàn)流程的優(yōu)化，提高物流的速度、效率和質(zhì)量，降低物流成本
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外地的生鮮進(jìn)入農(nóng)村集市流通需要經(jīng)過(guò)幾層經(jīng)銷商才能抵達(dá)，除去物流成本，生鮮商品損耗大，導(dǎo)致最后的成交價(jià)格無(wú)法下壓，再加上農(nóng)村市場(chǎng)體量小，
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，利用人工智能算法優(yōu)化物流配送路線，根據(jù)訂單分布、交通路況、物流成本等因素，規(guī)劃最優(yōu)的配送路線，提高物流配送效率，降低物流成本。同時(shí)
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的連續(xù)性。同時(shí)，依據(jù)物流配送數(shù)據(jù)對(duì)配送路線、倉(cāng)儲(chǔ)布局等進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，能夠降低物流成本，提高配送效率，實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)鏈條的降本增效。例如
