随着人工智能技术的突破，还实施了大型模型（例如DeepSeek）在物流行业中的应用。尤其是在国有企业代表的物流领域，大型模型已成为促进行业成本降低并通过重建业务流程，优化资源分配以及提高决策效率的主要机器。许多物流公司希望通过这项技术实现“一步”的智能转型，该技术认为，通过简单地部署大型模型，他们可以解决长期疾病点，例如高劳动力成本，过程中低效率和决策。但是，大型ISIT的成功应用并不意味着简单的技术堆积，而这种过度的希望通常忽略了技术实施的基本逻辑。业务的数字成熟度和业务水平是确定大型模型是否可以真正释放其价值的基本要求。大型模型需要适应业务方案，但是许多物流公司的当前数字构建水平有限，系统数据并不能实时准确反映业务状况。业务流程的标准化不足和依赖员工经验也徒劳地产生了公司数据资产的价值。因此，如果一家企业未能完成重建业务的数字管理和过程，而没有大型模型的塔罗介绍只会加剧业务扰动。如果企业具有数字和业务标准化条件的基础知识，那么诸如Deptseek之类的大型模型的引入和应用将是自然的。在对许多最高国有企业的物流客户的深入研究之后，G7 Yiliu结合了实施五种大型型号的主要应用程序的场景，涵盖了整个链条OM管理决策的一线运作，以及痛苦点和传统辩论的有效破裂。跨系统合作和优化业务流程的障碍。在传统的工作过程中，跨系统数据和协作的转移经常在手动操作中，尤其是分支机构上的许多物流链公司。例如，取消票证后，仍可以交付或改进流量​​或订单，并且上游和流动的业务状态不同步。尽管可能会发现此类问题，但传统解决方案需要大量能量来组织所有异常状态的字母和逻辑，以及级别之间的不同规则。技术系统的转换通常会持续数月，并且不能及时处理。由于AI能够以自然语言设计业务政策，因此企业可以使用他们正在构建的工作流编辑器来描述其业务poli用自然语言的CIE。在MSUDDEN模型中找到这些政策后，它们可以将其更改为实际的业务实施过程。它允许商业人员不再体验“计划开发测试的需求报告产品”的漫长周期。通过与DeepSeek进行沟通，AI可以将自然语言转换为系统流程以供业务人员使用，从而缩短了最初持续1个月至10分钟以产生业务流程的自定义的系统，同时，它可以解决自定义需求并显着提高效率和灵活性。方案2。对业务数据研究的分析数据：解决决策决策声明决策声明声明，据说AI技术已显着改善了TRI计划计划计划计划计划的科学和灵活性，传统BI工具的限制也将被销毁和破坏。目前，整个散装物流行业的运费相对L哦。原因是，在传统的手动计划模型下，总体物流货物通常是一千吨，运输公司需要全面考虑多维信息，例如线路运输能力，季节性波动，价格差异，例如，从Urumqi到Jiangsu的运输是必要的，在直接高线，铁路，铁路，铁路运输计划之间是必要的。传统的Manu -Manu -Planning受到诸如单一铁路流向Xinjiang的因素的限制，并在中间站进行了变化。急剧的计划时期长达一个月或更长时间，而pagassociation是实际能力变化的背后。连接到DeepSeek之后，AI可能包括动态信息，例如国家线路货运率，货运率，港口吞吐量，天气风险等，以及快速开发的多模式比较解决方案，以解决低效率问题和-ADAP较差传统的Manu -Manuong计划。在业务数据评估级别上，先前业务管理数据分析对特定业务主题的需求（例如提高负载和删除特定仓库商品的效率）通常会导致决策或由于长期旋转而导致的经验酌处权的延迟。 AI模型可以根据NE RequestSpripipation进行动态生产自定义的审核报告，自动包含大量系统数据，例如运输，仓库和强度 - 安排，进行钻井评估和特殊结论的输出。 Halimbawa，Ang Mga动态na serbisyo ng pagsusuri na ibinigay sa ibinigay sa isang sa sa pagmamanupaktura ng kemikal ng kemikal，bilang tugon sa hindi na pagbabagu-bago na ang anng anng kangahusayan sa pag nag nag kahusayan sa pag-ing ng Kabilang Ang Makasayang Buwan-sa-buwan，Paghahambing sa Rehiyon，位于Nakakaimpluwensya sa mga kadahilanan na na na na na na na na na na na na na na na naabuo sa tunay na oras, pagpapalit ng manu-manong data retrieval at pag-uulat ng pag-unlad, pagpapabuti ng suporta sa Decision-making from "monthly response" to "real-time perspective" ,,, the points of the solitude and solitude "in" real-time perspective "the dimensions of traditional decision making, and providing an accurate path-driven data for businesses to压倒性的成本并提高效率。通过报告和批准的过程处理情况，一般的业务流程无限扩展。在传统模型下，由于上升和流动伙伴关系的不同步，商业异常是玛德拉斯​​依靠事后统计数据来发现很难及时看到流程。 AI模型可以实时监控跨系统数据，并以每月和每年的年度测量进行研究，以准确确定异常的业务实施情况，从而实现从“治疗后的性能”到“实时预防和控制”，开发出固定线路，以为业务安全和业务安全线路开发实心线路。方案4。智能客户服务：通过manu -manu响应的瓶颈休息并提高服务效率。在调查过程中，我们发现，大型中央业务的物流客户服务团队的原始工艺范围高达100％。从客户服务流的角度来看ESS手机，客户服务需要手动检查客户信息，项目开发，历史记录和其他内容问题，每次呼叫需要2-3分钟；接听电话后，应在客户服务系统中重做大量输入工作，并且表格填写约3-4分钟，因此很难提高人类效率。通过删除大型Deptseek模型，企业自动化干预率的速度可以高达70％。大型模型通过理解语义来实时捕获客户历史数据和项目开发。例如，当客户询问“乌鲁姆奇（Urumqi）至江苏（Jiangsu）票务状态”时，AI会自动将订单号，运输开发和异常记录联系起来。同时，AI将在呼叫期间自动开发工作单，并将与业务系统合作。客户服务处理的一天（到日期）将大大改善，能源效率会加倍。场景5。业务知识手册：解决知识管理困境并降低培训成本。在业务知识管理领域，AI完全改变了传统的商业模式，该模型通过建立智能知识基础来依赖“旧员工经验”。在实施过程中，业务人员需要在业务规格，系统运营和其他文件中查询，但疾病的要点是，用户问题可以扩散到文档中的许多文档或许多地方。 NA信息的益处的征用持续了很长时间，并且需要在使用前遵守复杂的材料。一方面，通过删除大型Deptseek模型，AI可以按业务类型和细分市场存储知识文档；另一方面，当用户需要时，大型模型可以在整个文档中收集和分类所有相关的知识点，提取和输出用户所需的信息，从而大大提高知识使用。在此基础上，它真正实现了“经验和知识实现的说明”。以信息为例，以信息为例，因为它涉及大量的条款和复杂的信息，只有少数年长的员工应付过去的复杂术语，而初学者则必须发音数千页的规则手册几个月。现在，在充分说明保险单，计算公式和案例的AI知识库之后，业务人员只需要输入货物运输的要求，并且大型模型可以自动为合规条款，适当的计算公式和基于知识渊博的基础政策提供计算结果。 MANU -PROFER READING仅需要大量校对，大大减少了业务困难，并使新手员工在简单培训后能够胜任原始的复杂工作。自然的强大过程，与多系统和场景碎片属性的接触降低矿山很难直接适应其复杂需求的伟大大型模型 - 如果这是一种决策，导致跨系统数据的变化产生了一种垂直模型，该模型被深入整合到他们自己的业务中。但是，大型模型的成功实现并不意味着“插件”。主要的基础是，如果该公司完成了基本功能的构建，例如数字基础构建，业务流程标准化和数据管理功能。因此，当企业建立自己的知识基础时，大型AI模型是否真的包括物流业务的“毛细血管”，从“人类适应系统”到“了解人的系统”的过渡，并成为物流智能机器，并成为一台可以理解业务，保持底线并计算成本的物流智能机器，并最终从经验丰富的智能决策中实现了工业跃升。