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運輸和交付是供應鏈中重要的成本中心。低程式碼人工智慧可以透過處理即時交通數據、天氣狀況和送貨窗口來優化送貨路線。這可以減少油耗、加快交貨時間並提高客戶滿意度。可以對物流計劃進行快速調整，因為低程式碼應用程式可以靈活地更新演算法，而無需進行大量編碼。

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用於客戶服務的智慧聊天機器人
在供應鏈管理中，與客戶的溝通至關重要。 阿聯酋電報 使用低程式碼平台建立的智慧聊天機器人可以幫助處理客戶有關訂單狀態、交貨時間和退貨的查詢。這些人工智慧驅動的聊天機器人提供快速、一致的回應，可以改善客戶體驗，同時減輕客戶服務代表的這些日常任務。

製造流程自動化
透過低程式碼人工智慧可以提高製造流程的效率。人工智慧可以分析生產線數據以預測和識別瓶頸，從而實現預先維護或流程調整。低程式碼開發平台可以快速迭代和部署此類人工智慧模型，確保製造設施始終以最高效率運作。

即時供應鏈可見性
供應鏈的完整可見性對於及時決策至關重要。低程式碼人工智慧平台可以匯集來自各種來源（例如 GPS、RFID 和物聯網設備）的數據，以提供運輸中和倉庫中庫存的即時視圖。這種程度的監督對於管理風險和快速應對幹擾至關重要。

這些只是低程式碼人工智慧如何改變供應鏈的幾個例子。隨著這些先進功能變得越來越容易使用，企業可以在快速變化的市場中保持敏捷性和競爭力。作為這場革命的參與者，AppMaster憑藉其無程式碼平台，促進了創新應用程式的創建，這些應用程式利用人工智慧的力量進行供應鏈管理的各個方面，甚至使那些沒有技術背景的人也能利用這些先進技術。

實施低程式碼人工智慧的挑戰和注意事項