Η παράδοση κατά τη διάρκεια συγκεκριμένων χρονοθυρίδων ή η παραλαβή του δέματος ως μέρος της αντίστροφης εφοδιαστικής έχουν αντίκτυπο στην παράδοση του τελευταίου μιλίου. Υπάρχει όλο και λιγότερος χρόνος για την οργάνωση των δρομολογίων, ενώ οι μεταβλητές που πρέπει να ληφθούν υπόψη αυξάνονται.
Το λογισμικό μηχανικής μάθησης προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα από αυτή την άποψη. Για παράδειγμα, επιτρέπει την καλύτερη εκτίμηση των χρόνων παράδοσης, βελτιώνοντας την παρακολούθηση των δεμάτων.
Το λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιεί διάφορους τύπους μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία μοντέλων ικανών να αναπαράγουν τη λειτουργία των ανθρώπινων αισθήσεων. Τα συστήματα υπολογιστικής όρασης, έξυπνης πλοήγησης ή αναγνώρισης φωνής χρησιμοποιούν τη μηχανική μάθηση για να βελτιώσουν τον βαθμό ακρίβειάς τους.
Η μηχανική μάθηση αποτελεί μέρος των συστημάτων που εφαρμόζονται σε αυτοματοποιημένες αποθήκες. Για παράδειγμα, τα κινητά ρομπότ είναι σε θέση να ανιχνεύουν εμπόδια στο δρόμο και να αντιδρούν αυτόνομα.
Ο υπολογισμός του σημείου αναπαραγγελίας αποτελεί βασικό στοιχείο της διαχείρισης αποθεμάτων: το υπερβολικά μεγάλο απόθεμα ασφαλείας αυξάνει το κόστος, ενώ το υπερβολικά μικρό απόθεμα ασφαλείας αυξάνει τον κίνδυνο θραύσης του αποθέματος. Πώς να επιτύχετε ισορροπία; Μέχρι τώρα, οι εξισώσεις υπονοούσαν μάλλον σταθερές μεταβλητές, αλλά αυτό δεν ανταποκρίνεται στην πραγματικότητα.
Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων χωρίς να θεωρείται τίποτα δεδομένο. Αλλάζοντας συνεχώς τις παραμέτρους υπολογισμού (ζήτηση, χρόνοι παράδοσης, διαθέσιμο απόθεμα, κόστος κ.λπ.), οι αλγόριθμοι προσαρμόζουν αυτόματα τη λειτουργία τους και, μετά από επαναλαμβανόμενους υπολογισμούς, εμφανίζουν νέα πρότυπα που συμβάλλουν στη βελτιστοποίηση των αποθεμάτων.
