利用機器學習、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對歷史分單的數(shù)據(jù)進行分析和學習，通過訂單的緊急程度、車型、路線、裝載情況、成本最優(yōu)、距離最短等優(yōu)先原則，對銷售訂單進行智能組合、分配、調(diào)度操作，實現(xiàn)訂單最優(yōu)分配，運輸效率最優(yōu)化，資源匹配最優(yōu)化。目前，項目已在北京奔馳實施，分單效率較傳統(tǒng)模式提升75%。