AUSTIN, Texas, 20 januari 2026 (GLOBE NEWSWIRE) — AutoScheduler. AI, een toonaangevende AI-gedreven Beslissingsagent die warehousebesluitvorming samenbrengt en automatiseert, kondigde de benoeming aan van Jon Veschio als Vice President Verkoop. In deze rol zal Veschio de verkoopstrategie overzien en samenwerken met klanten om AutoScheduler’s Warehouse Decision Agent toe te passen op uitdagingen rondom arbeidskrachten, voorraadbeheer, laadkadeplanning en uitvoeringvariabiliteit. Veschio brengt meer dan 20 jaar expertise mee in magazijnoperaties, logistieke technologie, verkoopleiderschap, klantenservice en softwarecommercialisering, met een focus op het helpen van distributie- en fulfilmentorganisaties om technologie om te zetten in meetbare operationele resultaten. Zijn ervaring versterkt de capaciteit van AutoScheduler. AI om tastbare waarde te leveren via AI-oplossingen. “Jon begrijpt magazijnen van binnenuit, ” zei Keith Moore, CEO van AutoScheduler. AI. “Hij weet waar de uitvoering falend, hoe beslissingen invloed hebben op arbeid, voorraad en kraailadingsoperaties, en hoe technologie onder echte omstandigheden effectief moet functioneren. Deze inzichten zijn essentieel terwijl onze klanten streven naar snellere processen, minder verstoringen en verbeterde besluitvorming. ” Voorheen was Veschio Vice President Verkoop Noord-Amerika bij Lucas Systems, waar hij nauw samenwerkte met distributieteams om intelligente magazijntechnologieën te implementeren die de productiviteit, nauwkeurigheid en betrokkenheid van de arbeidskrachten verhoogden. Zijn rol vereiste nauwe samenwerking met leiders in de operatie om technologie af te stemmen op operationele realiteiten. Vóór Lucas Systems was Veschio Vice President Business Development bij Truefit, waar hij startups en ondernemingen adviseerde over softwareontwerp, ontwikkeling en commercialisering, onder andere via hun partnerschap met Infor. Eerder bekleedde hij senior leiderschapsrollen bij NEP Group, Inc. , waar hij brede ervaring opdeed in verkoopleiderschap, operatie, fusies en overnames, en marktstrategieën binnen dit wereldwijde technologiebedrijf. “Bij elke fase in mijn loopbaan heb ik me gericht op het leveren van operationele besparingen voor distributienetwerken, ” aldus Veschio.

“Magazijnen hebben geen gebrek aan systemen, maar aan trage, onsamenhangende beslissingen die zonder volledige zichtbaarheid worden genomen. AutoScheduler’s Warehouse Decision Agent lost dit op door complexe besluitvorming te vereenvoudigen in continu opnieuw geoptimaliseerde plannen die meerdere keren per uur worden vernieuwd. Ik kijk ernaar uit klanten te helpen deze capaciteit te benutten. ” Veschio heeft een bachelordiploma in psychologie met een minor in bedrijfskunde van Grove City College, wat zijn mensgerichte aanpak bij technologie-adoptie en operationele transformatie vormgeeft. In tegenstelling tot traditionele systemen die vaste taken uitvoeren, beoordeelt AutoScheduler’s Warehouse Decision Agent voortdurend de omstandigheden, afwegingen en prioriteiten tussen systemen, en past dynamisch de uitvoering plannen aan in realtime. Het adresseert trage, onsamenhangende besluitvorming in magazijnen door data te harmoniseren over arbeidskrachten, voorraad, automatisering en laadkade systemen, en beslist automatisch. Over AutoScheduler. AI AutoScheduler. AI stelt supply chains in staat met een agentiële AI-Beslissingsagent die naadloos integreert met bestaande WMS, LMS, YMS of andere oplossingen om arbeidskrachten, voorraadbeheer, automatisering en laadkadeplanning in realtime te optimaliseren. Door data uit verschillende systemen te harmoniseren en taken intelligent te sequencen, past AutoScheduler zich continu aan veranderende omstandigheden aan en automatiseert beslissingen om de dienstverlening te verbeteren, de doorvoer te verhogen en operationele kosten te verlagen. Meer informatie op: http://www. AutoScheduler. AI. Contact: Becky Boyd MediaFirst PR Becky@MediaFirst. Net Mobiel: (404) 421-8497 Een gerelateerde foto is beschikbaar op https://www. globenewswire. com/NewsRoom/AttachmentNg/d04f60c2-4631-439a-aae1-94494908a62c