Logistify AI est conçu pour automatiser les processus logistiques et de chaîne d'approvisionnement, supprimant ainsi le besoin de managers ou d'analystes de données supplémentaires. Il utilise des techniques avancées d'IA pour automatiser la prévision de la demande, la planification et générer des rapports automatisés. La plateforme propose également une vérification automatisée des stocks pour les entrepôts et les usines grâce à la technologie de vision par ordinateur, réduisant ainsi efficacement les pertes d'inventaire dues aux erreurs humaines. Cela permet aux entreprises de se concentrer sur des tâches cognitives plus élevées tout en garantissant l'efficacité opérationnelle et l'exactitude dans la gestion de leurs chaînes d'approvisionnement.

Transmetrics fournit une plateforme IA à la pointe de la technologie adaptée à la logistique. Cette plateforme utilise l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique pour optimiser la planification des transports, améliorer la gestion des actifs et augmenter l'efficacité globale. Elle s'intègre aux systèmes TMS, ERP et de gestion des actifs existants pour fournir des prévisions précises sur la demande, l'offre et le positionnement, réduisant ainsi les coûts et l'impact environnemental.

Leman Logistics intègre l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Les caractéristiques clés comprennent le suivi des expéditions en temps réel, la gestion automatisée des stocks, l'analyse prédictive pour les prévisions de demande et l'optimisation des itinéraires. Ces capacités avancées aident les managers logistiques à prendre des décisions éclairées, à réduire les coûts et à améliorer les niveaux de service. En exploitant l'IA, Leman Logistics transforme le paysage logistique, garantissant des livraisons à temps et améliorant la satisfaction globale des clients.

L'environnement Beer Game fournit une simulation en temps discret d'une chaîne d'approvisionnement en bière à quatre étapes — détaillant, grossiste, distributeur, fabricant — avec une interface OpenAI Gym. Les agents reçoivent des observations incluant le stock en main, le stock en pipeline et les commandes entrantes, puis produisent des quantités de commande. L'environnement calcule les coûts par étape pour la détention d'inventaire et les retards, et supporte des distributions de demande et des délais de livraison personnalisables. Il s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines3, permettant aux chercheurs et éducateurs de benchmarker et former des algorithmes sur des tâches d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.