Développement de modèles ML

Détection et correction automatisées des erreurs dans les manifestes d’expédition

Les manifestes d’expédition contiennent souvent des erreurs et des incohérences qui nécessitent des corrections manuelles. Un mauvais étiquetage peut entraîner le paiement de droits erronés et empêcher les douaniers d’identifier correctement les marchandises entrantes. La révision manuelle de ces données est longue et sujette aux erreurs. Pour remédier à ce problème, un modèle a été développé afin de détecter et de corriger automatiquement les problèmes courants dans les données d’expédition. Cette solution réduit la charge de travail manuelle, améliore la précision et augmente la transparence à travers la chaîne d’approvisionnement. Elle établit également une base solide pour des améliorations évolutives de la qualité des données maritimes.

BlueNode

BlueNode automates the enrichment of intermodal logistic data with an AI-powered cleansing and integration engine that helps streamline logistics and facilitates carbon emission measurement and reporting. BlueNode aligns the flow of information with the flow of goods to deliver improved data transparency, reliability, and availability, powering confidence that underpins time-sensitive strategic decision-making.