Logic 拥有唯一一个利用收集自供应链各个方面的统一数据的模型，这使我们下一代操作系统能够积极发展。
Logic的AI实时生成机器人的任务和路线，优化旅行时间，避免运营交通拥堵，通过进行持续的循环盘点管理库存，并减少各设施的能源使用。
动态路径规划和负载平衡，基于预测的存储需求和交付/分配计划，提供无与伦比的仓库组织。
基于预测的可用性、位置和交通，整合仓库间的货物转移，特别是在时间敏感和任务关键的情况下。逻辑驱动的仓库享有行业中最短的从码头到库存的时间。
对设施内或途中的货物进行主动监控，以防止盗窃并减少货物变质和浪费。Logic基于重量的库存管理可以全程识别和跟踪物品。
Logic的AI分析运营数据以识别瓶颈，提供可采取的见解以改进工作流程。该模型预测未来需求，并调整机器人舰队的运营以满足预期需求。
一个物理信息神经网络模型持续监控来自机器人的传感器数据，以执行预期与实际的分析。该模型的输出是对组件剩余寿命的预测，然后这些预测被用来主动安排维护，减少停机时间。
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