智能算法助力提升大仓/门店选址效率，在确定选址对象、选址目标区、成本函数以及约束条件的前提下，以总物流成本更低或总服务水平更优或社会效益更大化为目标，确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构，包括仓库新建数量、容量大小、位置等决策建议。

物流动态路由通过AI大数据分析，对人、车、货进行合理调度，以实现对这些影响配送计划的因素做出快速反应(比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等)，制定合理的配送线路，从而达到降本增效的目的。同时还支持门店/前置仓的补货计划和调拨计划，帮助企业以更低成本实现业务目标。

智能算法引擎可以为干线物流运输配送提供配送任务分配、配送路径规划等优化服务，实现以更低的运营成本、更快的响应速度、更短的配送运输时间，把货物运至用户手中。

提供多种灵活易用的数据对接方式，可快速与多个系统进行数据关联，实现对订单、车辆、地点、费率等多个维度数据的便捷管理。同时，也能够对算法策略配置数据进行灵活管理。

智能算法引擎可以为城市物流配送提供配送任务分配、配送路径规划等优化服务，实现人、车、订单的更优配置，多维度提升调度效率，节省配送里程、时间和成本。

算法引擎的各种功能都可灵活配置，企业可以根据客户业务场景的变化快速调整，包括车辆装载、多点提卸、订单分区、费率组合优化等约束。

梳理并诊断客户现有的仓网结构，通过运筹优化建模把供应链关键KPI（例如总成本更低，时效更高等）抽象为数学表达式，并在一定业务约束下（入库容量约束，运力运输等）通过数学方法将KPI优化至更大或更低，以得到更优的供应链网络解决方案。

基于智能规划系统，企业可根据仓库物流运作的业务特点建立数字化模型，在追求仓库人员和面积成本更优的目标之下，满足厂房基建、货架类型、物流标准等约束，实现在不同条件下仓库的库位布局规划更加合理。

仓库运作优化算法套件（包含上架策略、拣货策略、理货策略、码头指派等优化模块）可以直接与企业现有的WMS 对接，通过底层算法全局统筹仓内任务与资源，并通过合理的任务分发提升仓内资源利用率