DHL немесе DPD жөнелтілімін қадағалау табылмады ма? 17TRACK API қадағалау сәттілігінің көрсеткіштерін жақсарту үшін AI-ды қалай пайдаланады

Неліктен бір бақылау нөмірі бір платформада нәтиже бермейді, ал басқа платформада толық бақылау тарихын көрсетеді?

Кәсіпорындар DHL Tracking Not Found немесе DPD Tracking Not Found сияқты мәселелерге тап болғанда, олар көбіне бақылау нөмірі жарамсыз немесе тасымалдаушы өз жазбаларын әлі жаңартпаған деп ойлайды.

Іс жүзінде бақылау нөмірін API-ге жіберу бақылау оқиғалары қайтарылады дегенді білдірмейді.

Бақылау ақпаратын алу ең алдымен тасымалдаушыны дұрыс анықтауға және сұрауды дұрыс деректер көзіне жіберуге байланысты. Егер тасымалдаушы қате анықталса, сәлемдеме қалыпты қозғалып жатса да, сұрау Not Found нәтижесін қайтаруы мүмкін.

Мәселе үлкен көлемде жұмыс істегенде айқынырақ көрінеді. Мысалы, DHL Tracking API және DPD Tracking API екеуін де пайдаланатын кәсіпорын әр бақылау нөмірін қай API қабылдауы керектігін алдымен анықтауы тиіс.

17TRACK API кәсіпорындарға алдын алуға болатын тасымалдаушы сәйкессіздіктерін азайтуға және бақылаудың сәтті орындалу көрсеткіштерін жақсартуға көмектесу үшін ішкі AI сәйкестендіру моделін, ережеге негізделген сәйкестендіруді және тұрақты мониторингті біріктіреді.

1. Неліктен бақылау нөмірі бақылау оқиғаларын қайтармауы мүмкін?

Бақылау нөмірлерінің әмбебап пішімі жоқ. Әр тасымалдаушы өз нөмірлеу ережелерін қолданады, сондықтан бақылау нөмірінің өзі тасымалдаушыны анықтау үшін жеткілікті ақпаратты қамтымауы мүмкін.

1.1 Ұқсас бақылау нөмірі пішімдері тасымалдаушыларды анықтауды қиындатады

Әртүрлі тасымалдаушылар ұзындығы бірдей, префикстері немесе әріптер мен цифрлар үлгілері ұқсас бақылау нөмірлерін қолдануы мүмкін.

Бір бақылау нөмірі бірнеше тасымалдаушының нөмірлеу пішіміне сәйкес келуі мүмкін. Дәстүрлі ережеге негізделген сәйкестендіру ұзындықты, префикстерді және таңба үлгілерін қарастырады. Бұл ережелер қабаттасқанда, дұрыс тасымалдаушыны анықтау үшін тек пішім жеткіліксіз болуы мүмкін.

Нөмірі пішіміне сәйкес келетін тасымалдаушы тек ықтимал кандидат болып табылады. Сәлемдемені іс жүзінде басқа тасымалдаушы өңдеуі мүмкін.

Сәйкессіздік сұраудың қате деректер көзіне жіберілуіне және Not Found жауабының қайтарылуына әкелуі мүмкін.

1.2 Жіберілген тасымалдаушы туралы ақпарат қате болуы мүмкін

Кәсіпорындар жөнелтілім туралы ақпаратты ERP, WMS, OMS немесе басқа тапсырыстарды басқару жүйелері арқылы жиі жібереді.

Бұл жүйелер бір тасымалдаушыны оның ресми атауымен, қысқартылған атауымен немесе ішкі кодымен көрсетуі мүмкін. Жазбада жарамды бақылау нөмірі болғанымен, тасымалдаушы өрісі қате болуы ықтимал.

Егер бақылау жүйесі толығымен жіберілген тасымалдаушы туралы ақпаратқа сүйенсе, ол қате деректер көзін сұрауды жалғастыруы мүмкін.

Сондықтан бақылау жүйесі тасымалдаушыларды анықтап, сәйкестіктерді тексеріп, сәйкессіздіктерді түзетуі қажет.

1.3 Халықаралық жөнелтілімдерде деректер бірнеше тасымалдаушыға бөлінуі мүмкін

Халықаралық тасымалдау әдетте алып кетуді, магистральдық тасымалды, кедендік рәсімдеуді және соңғы миль жеткізуін қамтиды.

Сәлемдемені бірнеше тасымалдаушы кезекпен өңдеуі мүмкін, әрі жол бойында онымен байланыстырылған соңғы миль бақылау нөмірі тағайындалуы ықтимал.

Осы тасымалдаушылардың біреуіне ғана сұрау жіберу ішінара тарихты қайтарып, сәлемдеме жолында бос орындар қалдыруы мүмкін.

Тасымалдаушыларды кеңінен қамтумен қатар, жүйе дұрыс деректер көздерін анықтап, бақылау деректерін біріктіруі керек.

Бақылаудың сәтті орындалуы API қолжетімділігіне, бақылау нөмірінің сапасына, тасымалдаушыны анықтауға, деректер көзінің қолжетімділігіне және бақылау оқиғаларының жасалған-жасалмағанына байланысты.

2. 17TRACK API тасымалдаушыны анықтау дәлдігін жақсарту үшін AI-ды қалай пайдаланады?

Нөмір пішімдері қабаттасқанда немесе жіберілген тасымалдаушы туралы ақпарат қате болғанда, бекітілген ережелер қате сәйкестіктерге әкелуі мүмкін.

AI мұндай белгісіз сәйкестіктерді шешуге көмектеседі.

17TRACK ішкі AI моделін дәстүрлі ережеге негізделген сәйкестендірумен біріктіреді. Ол ең ықтимал тасымалдаушыны анықтау және қате деректер көзі сұралғандықтан сәтсіз аяқталатын іздеулерді азайту үшін көпжылдық логистикалық деректерге сүйенеді.

2.1 Бекітілген ережелерді AI көмегімен сәйкестендірумен біріктіру

Дәстүрлі тасымалдаушыны анықтау негізінен нөмір ұзындығы, префикстері және таңба үлгілері бойынша кандидат тасымалдаушыларды сәйкестендіретін алдын ала белгіленген ережелерге сүйенеді.

Бұл тәсіл нөмірлеу ережелері бір-бірінен анық ерекшеленгенде жақсы жұмыс істейді. Тасымалдаушылардағы ұқсас ережелер немесе толық емес бақылау нөмірі туралы ақпарат белгісіз нәтижелерге әкелуі мүмкін.

17TRACK ықтимал деректер көзін анықтау үшін бақылау нөмірінің сипаттамалары мен қолжетімді тасымалдаушы ақпаратын пайдаланып, AI сәйкестендіруді және ережеге негізделген сәйкестендіруді біріктіреді.

Жүйе анықтаған тасымалдаушы кәсіпорын ұсынған тасымалдаушыдан өзгеше болса, сәйкестікті қосымша тексеруге болады.

Мысалы:

• Кәсіпорын тасымалдаушы ретінде DHL-ді жібереді.
• Жүйе бақылау нөмірінің үлгісіне сүйеніп, басқа кандидатты анықтайды.
• Жүйе тасымалдаушы туралы қате ақпаратқа байланысты іздеудің сәтсіз болу қаупін азайту үшін екі сәйкестікті де тексере алады.

Бұл тасымалдаушыны қолмен таңдауға тәуелділікті азайтып, бақылау нөмірлерінің үлкен топтамалары бойынша қайталама тексерулерді қысқартады.

2.2 Көпжылдық логистикалық деректер негізінде құрылған ішкі AI моделі

AI арқылы сәйкестендіру нәтижелілігі оқыту деректеріне, олар қамтитын мысалдар ауқымына және модельдің қалай жетілдірілетініне байланысты.

17TRACK 2010 жылдан бері жаһандық жөнелтілімдерді бақылауға бағытталған. Қазір ол 3 500-ден астам тасымалдаушыны қамтиды және ай сайын логистикалық деректердің едәуір көлемін жинақтайды.

Осы деректерді пайдалана отырып, 17TRACK өзінің сәйкестендіру моделін оқытады және жетілдіреді. Үздіксіз оқыту мен баптау модельге тасымалдаушыға тән бақылау нөмірі үлгілерін үйренуге және күрделі жағдайларда сәйкестендіруді жақсартуға көмектеседі.

Тасымалдаушылар ұқсас нөмірлеу ережелерін қолданғанда және оларды дәстүрлі сәйкестендіру арқылы ажырату қиын болғанда, AI қосымша белгілер бере алады.

Бұл тәсіл бекітілген ережелерді қолмен жүргізу жұмысын азайтып, жаңадан қосылған тасымалдаушылар мен күрделі тасымалдау сценарийлері үшін икемдірек сәйкестендіруді ұсынады.

2.3 Сәйкессіздіктерді азайту үшін AI сәйкестендіруді қосарлы тіркеумен біріктіру

17TRACK кандидат тасымалдаушы анықталғаннан кейін бақылаудың сәтті орындалуын жақсарту тәсілін де ұсынады.

Егер жүйе жіберілген тасымалдаушыдан өзгеше тасымалдаушыны анықтаса, қосарлы тіркеу қосылған кәсіпорындар AI анықтаған тасымалдаушыға да сұрау жібере алады.

Мысалы:

Кәсіпорын DHL деп белгіленген жөнелтілімді жібереді, бірақ жүйе басқа тасымалдаушыны ықтималдығы жоғары сәйкестік ретінде анықтайды.

Қосарлы тіркеу қосылған кезде жүйе бастапқы сұрауды орындаумен қатар, анықталған тасымалдаушыдан бақылау оқиғаларын алуға әрекет жасай алады.

Бұл кәсіпорын бастапқыда қате тасымалдаушыны ұсынған болса да, дұрыс бақылау деректерін алу мүмкіндігін береді.

Бірге қолданылғанда, бұл мүмкіндіктер тасымалдаушылар арасындағы сәйкессіздіктерден туындайтын алдын алуға болатын іздеу сәтсіздіктерін азайтуға көмектеседі.

3. Not Found нәтижелерінің себептерін зерттеу

Тасымалдаушы дұрыс анықталғанның өзінде, кейбір сұраулар бастапқыда бақылау оқиғаларын қайтармауы мүмкін.

Бақылау нөмірі жақында жасалған болуы және тасымалдаушы сәлемдемені әлі қабылдауды күтіп отыруы мүмкін. Тасымалдаушының бақылау қызметі де уақытша қолжетімсіз болуы ықтимал. Екі жағдай да Not Found нәтижесіне әкелуі мүмкін.

Not Found нәтижесінің өзі сәлемдеме әлі жөнелтілмеген немесе жоғалған деген қорытынды жасауға жеткіліксіз.

Бақылаудың сәтті орындалу көрсеткіштерін жақсарту үшін себепті анықтап, тиісті әрекет жасау қажет.

3.1 Қажетсіз іздеулерді болдырмау үшін себепті анықтау

Not Found нәтижелерінің немесе сәтсіз іздеулердің кең таралған себептері:

Мәселе түрі	Ықтимал себеп	Ұсынылатын әрекет
Тасымалдаушының қате сәйкестендірілуі	Нақты тасымалдаушы таңдалған тасымалдаушыға сәйкес келмейді.	Тасымалдаушыны қайта анықтап, растаңыз.
Бақылау ақпаратының қате болуы	Бақылау нөмірі қате немесе қажетті параметрлер жоқ.	Бақылау нөмірі мен сұрау параметрлерін тексеріңіз.
Қолжетімді бақылау жаңартулары жоқ	Бақылау нөмірі жасалған, бірақ тасымалдаушы алғашқы бақылау оқиғасын әлі ұсынбаған.	Тасымалдаушы бақылау ақпаратын жаңартқанша күтіңіз.
Деректер көзі қатесі	Тасымалдаушы API қатесі, қызмет шектеулері немесе басқа мәселелер.	Тасымалдаушы API күйін бақылап, ерекше жағдайларды зерттеңіз.

Әр себеп әртүрлі әрекетті талап етеді.

Тасымалдаушы сәйкессіздігі жағдайында тасымалдаушыны қайта анықтап, деректер көзін тексеру мәселені шешуі мүмкін. Егер тасымалдаушы алғашқы бақылау оқиғасын әлі жасамаған болса, қайталама іздеулер жаңа ақпарат бермеуі мүмкін.

Осы сценарийлерді ажырату қажетсіз сұраулар мен қайталама ақауларды жоюды азайтады.

3.2 Мәселелерді ерте анықтау үшін тасымалдаушы деректерін бақылау

Жеке іздеу сәтсіздіктерімен қатар, кәсіпорындар жөнелтілім топтарына әсер ететін мәселелерді де бақылауы қажет.

Егер тасымалдаушы әдетте бақылау оқиғаларын қайтарса, бірақ кенеттен көптеген жөнелтілім Not Found күйін көрсетсе, келесі қадам тасымалдаушының API интерфейсін, веб-сайттағы бақылау қызметін немесе деректерді алу процесін тексеру болып табылады.

17TRACK тасымалдаушы деректерінің өнімділігін үздіксіз бақылайды. Өнімділіктің төмендеуін немесе әдеттен тыс ауытқуларды анықтағанда, ол ескерту жасап, клиенттерге хабарлайды.

Бұл кәсіпорындарға тасымалдаушы жағындағы мәселелерді ертерек көруге мүмкіндік береді, осылайша клиенттердің шағымдары көбеймей тұрып іздеу және өңдеу рәсімдерін реттей алады.

Тасымалдаушыны анықтау, ақауларды жою және дереккөздерді бақылау топтарға Not Found нәтижелерін зерттеп, олар бойынша әрекет етуге мүмкіндік береді.

4. Бақылаудың сәтті орындалу көрсеткіштері жақсарған клиенттер мысалдары

Нақты операциялардағы бақылау нәтижелері AI арқылы сәйкестендіру мен Not Found жағдайларын басқарудың әсерін көрсетеді.

Бақылаудың сәтті орындалу көрсеткіштері клиентке қарай өзгереді және тасымалдаушыларды қамту, бақылау нөмірінің сапасы, іздеу стратегиясы және деректер көзінің қолжетімділігі сияқты факторларға байланысты.

17TRACK клиенттерінің екі мысалы:

1-мысал: Жаһандық жылдам сән индустриясының жетекші платформасы

• Ауқымы: Күніне орта есеппен ондаған миллион тапсырысты бақылайды.
• Бақылаудың сәтті орындалу көрсеткіші: 44,25%-дан 93,29%-ға өсті.

2-мысал: АҚШ-тағы сатып алғаннан кейінгі электрондық коммерцияны қорғау платформасы

• Ауқымы: Әлем бойынша 5 000-нан астам жетекші брендке қызмет көрсетеді.
• Бақылаудың сәтті орындалу көрсеткіші: 85%-дан 95%-ға өсті.

Бұл нәтижелер клиенттердің жалпы бақылау операцияларындағы жақсаруларды көрсетеді. Оларды тек AI-ға жатқызуға немесе DHL не DPD үшін тасымалдаушыға тән сәттілік көрсеткіштері ретінде пайдалануға болмайды.

Халықаралық тапсырыстардың үлкен көлемін өңдейтін кәсіпорындар үшін бақылаудың жоғары сәттілік көрсеткіштері тапсырыстарды басқаруға, клиенттерді қолдауға және сатып алғаннан кейінгі операцияларға арналған пайдалануға жарамды жөнелтілім деректерінің көбірек болуын білдіреді.

Әр жарамды нөмір үшін дұрыс бақылау оқиғаларын алу мүмкіндігін арттыру

Бақылау іздеуі нөмірді енгізу сияқты қарапайым көрінуі мүмкін. Алайда оның артында тасымалдаушыны анықтау, деректер көзін сәйкестендіру, деректерді алу және үздіксіз мониторинг процестері жатыр.

Нөмір пішімдерінің қабаттасуы, тасымалдаушы туралы ақпараттың толық болмауы және тасымалдаушылар арасындағы тапсырулар нәтижеге әсер етуі мүмкін, әсіресе халықаралық тасымалдауда.

17TRACK API кәсіпорындарға алдын алуға болатын деректер көзі сәйкессіздіктерін азайтуға және бақылау деректерін тиімдірек алуға көмектесу үшін AI негізіндегі тасымалдаушыны анықтауды, ішкі логистикалық деректер моделін, қосарлы тіркеуді және Not Found жағдайларын үздіксіз басқаруды біріктіреді.