人工智慧如何徹底改變全球物流和供應鏈管理

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人工智慧在全球物流和供應鏈管理方面正在加快步伐。根據運輸行業的一些高管，預計這些領域將經歷更重大的轉型。在像人工智慧，機器學習，和類似的新技術技術領域正在加快進化腳步，這些行業內即將引領創新帶來的潛力。人工智慧帶有計算技術，有助於選擇從物流和供應鏈收集的大量數據。您可以使用這些方法，並且可以對它們進行分析以獲得可以啟動流程和複雜功能的結果。

許多公司現在受益於人工智慧的投資。由於按照Adobe，目前，15％已經開始使用AI，而其他31％的計劃讓他們在2019年實施的一些從中可以產生收入的領域是研發，產品創新，供應鏈運營和客戶服務。

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人工智慧在物流中的作用，預測能力將上升。

通過人工智慧功能，公司在網路規劃和預測需求方面的效率得到了提高。通過提供可以幫助進行容量規劃和準確的需求預測的工具，公司可以變得更加主動。當他們知道市場的預期時，他們可以快速將車輛轉移到需求更多的地區，從而降低運營成本。

為了避免風險，預測事件並提出解決方案，現在技術人員正在使用數據。這些數據可以幫助公司以正確的方式使用他們的資源以獲得最大的利益，而人工智慧可以幫助他們更準確，更快速地使用資源。

機器人。

如果不提及機器人技術，你就無法談論人工智慧。儘管機器人被認為是一種未來的技術概念，但供應鏈已經在利用它。它們用於跟蹤，定位和移動倉庫內的庫存。這種機器人帶有深度學習演算法，可幫助機器人自主決定倉庫中執行的不同流程。

大數據。

除了機器人，人工智慧也是關於大數據的。對於物流公司而言，大數據有助於優化未來業績並比以往更好地預測準確的前景。當大數據的見解與人工智慧一起使用時，它有助於改善供應鏈的不同領域，如供應鏈透明度和路線優化。

對於物流行業的人工智慧來說，提供乾淨的數據是一個巨大的進步，如果沒有這些可用的數據，他們就無法實現。由於數據來自不同來源，因此衡量效率並不容易。在源級別，不可能改進這樣的數據，因此演算法用於分析數據，提高數據質量，識別問題以獲得可用於商業利益的透明度。

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計算機視覺。

當您將貨物運送到世界各地時，最好有一雙眼睛進行監控，最好採用最先進的技術。現在，您可以通過使用基於人工智慧的計算機視覺以新的方式查看物流。

自動駕駛汽車。

自動駕駛汽車是人工智慧為供應鏈提供的下一個重要因素。擁有無人駕駛卡車可能需要一段時間，但物流行業現在正在利用高科技駕駛來提高效率和安全性。預計該行業在輔助制動，車道輔助和公路自動駕駛方面將發生重大變化。為了實現更低的燃油消耗，正在推出更好的駕駛系統，以便將多輛卡車組合在一起進行編隊。計算機控制著這樣的編隊，他們也相互聯繫。據說這種配置有助於卡車明顯節省燃料。

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供應鏈中人工智慧（AI）的影響，AI提供上下文智能。

AI為供應鏈提供了上下文智能，可供他們使用以降低運營成本和管理庫存。上下文信息可幫助他們快速回復客戶。

公司利用人工智慧和機器學習來獲得對倉庫管理，物流和供應鏈管理等不同領域的新見解。這些領域中使用的一些技術是基於人工智慧的目視檢查，通過使用特殊攝像頭和智能機器人分類來對貨物進行托盤化運輸，包裹和快件的分類，通過拍攝貨物照片來識別損壞並進行必要的修正。

AI提供了提高生產力的見解。

通過在供應鏈管理中使用AI，可以分析其性能並提出影響同一區域的新因素。為了找到影響供應鏈績效的因素和問題，AI結合了強化學習，無監督學習和監督學習等不同技術的能力。

AI通過分析大量數據來幫助預測需求。

AI可以衡量和跟蹤所有可以在需求預測中提供準確性的因素。根據天氣，實時銷售和其他因素，它可以循環提供連續預測。這種信息有助於自動分揀，改善倉庫管理，庫存系統的自我管理和自動駕駛的叉車。

AI可以幫助改善供應商的選擇及其有效性。

人工智慧可以分析與供應商相關的數據，如審計，完整交付績效，信用評分，評估以及基於提供可用於做出未來決策的信息。這種步驟有助於公司作為供應商做出更好的決策，並努力改善客戶服務。

AI有助於改善客戶體驗。

根據Pega的統計，38％的消費者認為人工智慧可以增強客戶服務。AI使客戶與物流提供商的關係個性化。客戶現在可以使用基於語音的服務來跟蹤他們的貨件。如果客戶被重定向到客戶服務團隊時出現任何問題。

AI改進了工廠調度和生產計劃。

隨著AI的引入，公司現在可以致力於加強工廠調度和生產計劃。他們可以繼續分析不同的問題，然後對其進行優化。由於AI具有平衡約束的能力，因此可以自動適用於按訂單生產的情況。

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人工智慧在交通運輸中的作用。

當基於受人為錯誤，交通或事故影響的可預測模式難以形成系統行為時，就會出現運輸問題。在這種情況下，人工智慧可以幫助你。AI根據數據分析預測決策。人工智慧現在已經在運輸行業以多種方式實施。

公司決策。

通過使用AI方法，傳輸系統可以利用預測方法來了解其體積，以簡化運輸公司的規劃。此外，可以設計一些可以由AI運行的決策工具。對AI的這種投資將以更好的方式幫助未來的公司。

改善公共安全。

通過實時跟蹤城市地區的犯罪數據，可以確保使用公共交通工具的人們的安全。警方可以利用這類數據使其巡邏工作高效，並努力確保人民的安全。

自動駕駛汽車。

在過去的許多年裡，自動駕駛的汽車和卡車一直是人們感興趣的。為了提高生產率並減少高速公路上的事故，Elon Musk和Uber開發了自動駕駛卡車。

行人安全。

通過預測騎自行車者和行人的路徑，可以減少傷害和交通事故。測量交通信息可以減少總體排放和各種運輸使用。

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交通模式。

據說交通流量會顯著影響交通。當通過使用AI將與流量相關的數據用於流量管理時，可以使用這些信息來顯著減少流量擁塞並簡化流量。今天，許多基於AI的解決方案被用於構建更智能的流量解決方案，據說他們可以有效地發揮作用。

總結

隨著最近大數據和機器學習演算法等技術的突破，未來人工智慧可以在供應鏈，物流和運輸行業中找到不尋常的解決方案。

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