当前物流现状
为什么物流 依然如此复杂？
信息孤岛
3PL、货主和仓储中心之间的数据完全割裂。决策延误已成常态。
手动流程
基于Excel的管理、电话和邮件沟通 → 错误和低效不断重复。
单一视角
现有解决方案只服务于一方。端到端优化根本不可能实现。
Thinkago解决方案
三大核心价值 革新物流
互联 Connect
将3PL、货主和仓储中心连接到单一平台。实现实时数据共享和协作。
AI自动化
用自然语言下达指令，AI来执行。通过Function Calling和Knowledge RAG自动化复杂业务。
SaaS扩展
多租户SaaS架构。无需前期投资即可立即启动，随业务增长灵活扩展。
三方集成平台
一个平台， 三个视角
3PL、货主和仓储中心各自所需的一切，都在一个统一平台上解决。
多仓库统一管理
在单一视图中实时管理3PL的所有仓库。
AI自动出库指令
通过自然语言命令自动生成并执行出库指令。
实时配送状态整合
在一个界面中统一追踪所有承运商的配送状态。
货主绩效分析
AI驱动的绩效报告，分析盈利能力和运营效率。
데이터 플로우
管理仓库数量
无限制
自动化率
85%+
AI功能
AI优化物流 的每一个环节
超越简单自动化，AI分析数据，为每项运营提供最优决策支持。
AI自动订单分类
AI按商品类型、配送类型和优先级自动分类多渠道订单。
AI需求与库存预测
学习按季节、客户和地区的需求模式，预测最优库存水平。
AI拣货路径优化
分析仓库布局和订单列表，为每位工作人员计算最优动线。
AI最优承运商选择
综合分析成本、速度和可靠性，为每个订单自动选择最优承运商。
AI货位优化
分析出库频率和商品特性，自动分配和优化存储位置。
技术架构
基于企业级 技术栈构建
Spring Boot 3.x、Java 21、React 18、Apache Kafka、pgvector — 经过验证的技术，保障物流平台的可扩展性与可靠性。
系统架构
核心技术栈
Spring Boot 3.x
高性能后端框架
Java 21
最新LTS，虚拟线程
React 18
响应式前端框架
PostgreSQL + pgvector
向量检索 + 多租户RLS
Apache Kafka
实时事件流处理
Spring AI
OpenAI · Claude集成
多租户SaaS
PostgreSQL行级安全策略在租户间完全隔离数据。从单一实例安全地为无限客户提供服务。
AI原生架构
基于Spring AI的Function Calling和Knowledge RAG内置于核心。自然语言指令直接连接业务逻辑。
事件驱动设计
Apache Kafka处理OMS、WMS、TMS模块间的实时事件。松耦合实现高可扩展性和故障隔离。
关于我们
引领物流行业 AI转型的平台
Vision
引领物流行业AI转型的平台
Mission
将物流生态系统的所有参与者连接为一体，构建AI替代人工的世界
核心价值
创新 (Innovation)
用AI和技术突破传统物流的局限。将不可能变为可能的不断挑战是我们的DNA。
连接 (Connection)
将分散的物流生态系统整合为一。创建3PL、货主和仓储中心实时协作的环境。
信任 (Trust)
数据安全和服务稳定是我们的首要任务。为客户提供安心专注于业务的基础保障。
效率 (Efficiency)
消除不必要的流程，聚焦核心业务。通过AI自动化最大化物流运营生产力。