在人工智能(AI)不斷發(fā)展的能力的推動(dòng)下，全球物流業(yè)正在經(jīng)歷一場重大變革。人工智能被定義為機(jī)器模仿人類智能的能力，它正在從根本上重塑物流格局。人工智能處理大量數(shù)據(jù)、做出明智決策和預(yù)測(cè)結(jié)果的能力，使其在物流領(lǐng)域至關(guān)重要。人工智能幫助物流自動(dòng)化和簡化流程，增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，提高供應(yīng)鏈系統(tǒng)的整體效率。正如麥肯錫報(bào)告所概述的那樣，早期采用者有效地實(shí)施了人工智能支持的供應(yīng)鏈管理，取得了令人印象深刻的進(jìn)步。其中包括物流成本降低15%，庫存水平優(yōu)化35%，服務(wù)水平顯著提高65%，超過了行動(dòng)緩慢的競爭對(duì)手。通過研究以下具體用例并分析其影響，本文旨在揭示人工智能為物流行業(yè)帶來的令人興奮的未來。
需求預(yù)測(cè)和庫存優(yōu)化
利用龐大的數(shù)據(jù)集和先進(jìn)的算法，人工智能正在改變需求預(yù)測(cè)和庫存優(yōu)化。通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)，包括銷售數(shù)據(jù)、天氣模式和社交媒體趨勢(shì)，人工智能算法被證明善于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)需求。同樣，通過分析來自客戶、供應(yīng)商、制造商和分銷商的數(shù)據(jù)，人工智能工具使公司能夠優(yōu)化庫存水平，最大限度地減少缺貨并降低成本。例如，mahindra&mahindra通過Blue Yonder的人工智能解決方案將預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高了10%。同樣，Shell和Equinor的“ Shell庫存優(yōu)化器”利用歷史數(shù)據(jù)和分析來優(yōu)化備件庫存，從而導(dǎo)致流入量減少13%，并節(jié)省大量成本。
城市物流與路線優(yōu)化
基于人工智能的路線規(guī)劃使運(yùn)輸和物流公司能夠無縫整合數(shù)據(jù)，并根據(jù)交通、天氣和車輛容量等實(shí)時(shí)因素優(yōu)化旅行路線。這種智能方法減少了燃料消耗和排放，為更可持續(xù)的未來做出了貢獻(xiàn)。UPS的動(dòng)態(tài)道路集成優(yōu)化和導(dǎo)航(ORION)技術(shù)就是一個(gè)很好的例子，該技術(shù)利用先進(jìn)的算法、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來提供準(zhǔn)確的ETA、增強(qiáng)的可靠性和響應(yīng)能力。
倉儲(chǔ)和配送業(yè)務(wù)
人工智能將倉庫轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化中心，配備計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器人在復(fù)雜的環(huán)境中無縫導(dǎo)航，精確識(shí)別物品，并加速揀選和包裝。這種自動(dòng)化提高了準(zhǔn)確性，加快了流程，減少了體力勞動(dòng)，使工人能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)。例如，阿里巴巴的菜鳥使用了100多輛自動(dòng)充電、配備wi - fi的agv，利用人工智能實(shí)現(xiàn)更智能、更快速的配送。此外，他們的許多設(shè)施都部署了協(xié)作機(jī)器人，促進(jìn)了人機(jī)協(xié)作。同樣，亞馬遜的人工智能“Kiva”系統(tǒng)采用了零件到揀選者的系統(tǒng)，大大縮短了配送時(shí)間。
風(fēng)險(xiǎn)管理
進(jìn)一步降低風(fēng)險(xiǎn)，人工智能分析使主動(dòng)管理成為可能。像DHL這樣的平臺(tái)監(jiān)控?cái)?shù)百萬在線/社交媒體帖子，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理來識(shí)別即將發(fā)生的供應(yīng)鏈中斷——從在線對(duì)話中提取的材料短缺、訪問問題和供應(yīng)商狀態(tài)變化。同樣，聯(lián)邦快遞采用了“SenseAware”，這是一種人工智能系統(tǒng)，利用傳感器和算法實(shí)時(shí)跟蹤包裹狀況(溫度、濕度等)，確保敏感物品的最佳遞送。
端到端可見性和透明度
人工智能對(duì)供應(yīng)鏈透明度至關(guān)重要，為企業(yè)和客戶賦權(quán)。由人工智能平臺(tái)提供的實(shí)時(shí)貨運(yùn)更新，讓您安心并了解貨物的旅程。集裝箱和卡車中的嵌入式傳感器可以跟蹤位置、狀況以及溫度和濕度等環(huán)境因素，從而實(shí)現(xiàn)前瞻性問題預(yù)測(cè)和產(chǎn)品完整性維護(hù)。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的透明度促進(jìn)了所有利益相關(guān)者之間的協(xié)作和信任，最終提高了供應(yīng)鏈效率。
客戶關(guān)系管理
人工智能可以個(gè)性化送貨體驗(yàn)，預(yù)測(cè)顧客的偏好，并提供靈活的選擇，如時(shí)間段和地點(diǎn)。它還通過人工智能聊天機(jī)器人和虛擬助手簡化了客戶支持。一個(gè)典型的例子是“Marie”，這是BearingPoint和DHL的合資企業(yè)，它利用人工智能自動(dòng)化聊天查詢。這減少了客戶的等待時(shí)間，并為更復(fù)雜的問題騰出了時(shí)間。類似的人工智能聊天機(jī)器人也出現(xiàn)在BigBasket、Blinkit和Zepto等快速商務(wù)平臺(tái)上。
前方的路
隨著技術(shù)的進(jìn)步，如區(qū)塊鏈(BC)、數(shù)字孿生(DT)和擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)(ER)的出現(xiàn)，人工智能在物流中的創(chuàng)新應(yīng)用將蓬勃發(fā)展。它的優(yōu)勢(shì)在于分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)，并在不同的環(huán)境中提出適應(yīng)性的解決方案。然而，人類的專業(yè)知識(shí)對(duì)于解決具體問題、理解社區(qū)需求和提供具有文化敏感性的服務(wù)仍然至關(guān)重要。因此，將人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力與人類的同理心相結(jié)合，可以優(yōu)化物流部門的效率和有效性。請(qǐng)注意，對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全的擔(dān)憂與人工智能的數(shù)據(jù)密集型性質(zhì)有關(guān)。成功取決于戰(zhàn)略性的人工智能整合，促進(jìn)人機(jī)協(xié)作，并積極解決倫理問題。在這方面，負(fù)責(zé)任的人工智能應(yīng)用可以釋放提高物流效率、可持續(xù)性和客戶滿意度的潛力。然而，負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)和部署需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理框架，使其成為當(dāng)前的需求。
