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최적화 출하 효율에 서비스를 포장 3d 빈은 우리는 당신에게 개발의 수천 시간을 절약 면적, 부피, 포장 중량 용기 우발적 손해의 위험.

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You can onboard integration within 3 clicks instead of solving N dimensional bin packing problem. 가져 오기 access to state of the art of machine learning and

기계 학습과의 예술의 상태에 대한 액세스 권한을 얻기 기계 최적의 포장 솔루션을위한 학습

우리는 빈 포장 dnn 훈련 진짜 단어 시뮬레이션의 수백만을 통해 배운 방법을 최적화 공간 효율성 및 용량.

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용기 (또는 "빈")에서 특정 수의 항목을 배치

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단순히 문제는 때 가장 경제적 공간을 사용하는 방법입니다했습니다. 모델

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공간

전자 ​​상거래 출하량은 포장

굉장 일들이 작은 패키지에 와서

Api가 시도

화물 컨테이너 loadouts가

소프트웨어는 계획 및 피팅 상자를 단순화

온라인 데모

트럭 부하 계획

Boxify 온라인과 부하 계획 소프트웨어 계산기

3d bin packing 계산기

3d 빈 포장의 특징

우리는 개발자를위한 세계적 수준의 인프라를 제공하면 이렇게 응용 프로그램을 구축 시간을 보낼

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수 있습니다. 직관적 인 멀티 용기 포장

Single or Multi bin 3d/4d packing algorithm as a service. 가져 오기 high a fidelity utilization of your shipments.

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확장 성 및 보안 api

전자 ​​상거래에 대한 서비스를 포장 3d 빈 컨테이너에 대한 유전자 알고리즘, wareho 기계 학습과의 예술의 상태로 확장 API 액세스 사용 및 물류

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쉽고 효율적 항목 클러스터링

응용 프로그램 개발자를위한 문제 공간을 단순화하는 멀티 빈 시뮬레이션에 솔루션

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우리는을 완벽하게 인간과 컴퓨팅 수천 시간을 보냈다. 사고 피해 감소

빈 패킹 문제 (bpp) 물류 창고 시스템의 문제 고전하고 중요한 최적화입니다. 독점 n 차원 항목 클러스터링 알고리즘의 위치를 ​​최적화하고 손상의 위험을 줄여 아웃

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API calls/month 100 100,000 10m +
컴퓨팅 클러스터 크기 1 공유 장치 10-125 단위 10-10000 단위
정의 recalibration
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전제 고정 표시기 컨테이너에

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