AI人工智能如何改變倉儲物流和供應鏈

一、人工智能在航運和物流中的應用

需求預測：需求預測依賴于歷史數據，使用人工智能可以進一步加強對歷史和實時數據的分析，提供準確的需求預測。有了更準確的需求預測，托運人可以優化庫存管理、分派和勞動力計劃，從而提高服務水平。麥肯錫在一份報告中表示，人工智能預測方法可以將供應鏈網絡中的錯誤減少30-50%。 

供應計劃：應計劃是物流的重要組成部分。人工智能可以幫助基于實時數據的需求分析。企業可以動態調整其供應計劃參數，以優化供應鏈流程，提高效率，并增加盈利能力。 

倉儲自動化: 由于當前全球形勢，供應鏈中對非接觸式流程的需求不斷增加，似乎推動了高級自動化業務流程的必要性。人工智能有可能徹底改變倉儲領域的自動化。將機器人技術與人工智能相結合，機器人可以跟蹤和定位庫存，并執行通常需要額外勞動力來完成的挑選和包裝功能。自動化帶來了高效的資源分配，使勞動力能夠做更多有價值的活動，而不是手工瑣事。深度學習進一步促進了這些機器人的學習，使它們能夠在部署它們的場景中自主地做出活動決定。 

智能計算機視覺: 深度學習和人工智能使先進的掃描、監控和自動化技術能夠通過圖像和視頻可視化許多物流場景，并進行相應的直接操作。這改變了裝貨時貨物的尺寸或破損檢查、標簽和堆疊安排。計算機視覺與深度學習結合在自動駕駛汽車上實現自動和智能導航，現在已成為現實。 

工作流程自動化:工作流自動化是利用人工智能來簡化復雜和手工的后臺操作。在貨運代理中，文檔處理是一項乏味的工作，并且具有使用機器人過程自動化(RPA)和光學字符識別(OCR)進行自動化的巨大潛力。運輸文件并非都采用標準格式，而這正是此類技術能夠自動閱讀和理解打印或手寫文件的地方。這種工作流程自動化可以解放物流人員的大量工作時間，并分配他們做更多的增值活動。 

預測物流:供應鏈上的不同接觸點產生廣泛的數據。更好的機器學習算法可以提取對決策至關重要的物流預測洞察力。人工智能可以幫助做出與產能規劃、預測和網絡優化相關的決策，從而簡化運營并提高整體供應鏈績效。人工智能廣泛應用于動態路線優化、管理交付時間窗口、優化燃油消耗和負載能力利用率等最后一英里交付活動，從而推動供應鏈的數字化。 

增強的貨運跟蹤: 貨運可見性數據對整個供應鏈的績效至關重要。人工智能跟蹤和跟蹤功能有助于準確預測ETAs和ETDs。此外，對供應鏈中斷、延誤和航路風險發出警報的能力可以幫助企業提高靈活性，并采用備份措施，以避免重大損失。機器學習還可以幫助分析歷史數據，以確定航運模式，考慮各種因素，如天氣條件、季節性需求波動、貿易通道擁堵等。隨著語音助手或聊天機器人的廣泛使用，客戶或客服人員可以在幾秒鐘內提取跟蹤信息。 

二、人工智能將如何提升供應鏈管理?

物流已經成為供應鏈和商業模式不可分割的一部分。與過去不同的是，企業現在開始關注于他們所期待的新時代技術的發展。人工智能(AI)就是這樣一種技術，它有潛力利用物流來克服目前的挑戰。零售物流面臨的挑戰最大，因為它直接迎合消費者，并使其更加復雜。物流目前需要預測消費者需求，商品需求，一個更簡單的過程，和流線型的工作流程，以保持不受阻礙和盈利。

人工智能處理文檔（AI+RPA）

過去，世界各地的組織都在努力管理物流文書工作，因為這些文書工作容易出錯，成本高，耗時長。如果采用人工智能，無需人工干預，就可以自行輸入數據和人工智能接口，從而實現過程自動化和節約資金。此外，從這些數據中獲得的見解使公司能夠提高他們的支付和文檔方法，并保持對它們的跟蹤。

預測分析

人工智能的主要優點是對客戶需求的預測分析。將人工智能整合到物流中可以讓制造商和零售商了解消費者的需求。零售商將能夠了解特定時間或地區對特定商品的需求，并據此進行采購。來自零售商的數據將幫助供應鏈中的所有其他實體重新定義它們的庫存。

 加強管理

除了客戶需求，人工智能還可以幫助組織改善物流管理系統，因為這將使他們能夠實時跟蹤自己的資產。從運輸到庫存，一切都可以根據市場需求進行分類。適當的資產評估將使資源和投資最優化。 

籌劃物流

繁瑣和平凡的任務可以轉移到AI界面，每次都能以同樣的效率完成。由于人工智能可以解讀更大的數據集，企業可以獲得更多的投標，并根據它選擇最可靠和最有利可圖的物流合作伙伴。 

三、人工智能如何推動物流行業下一階段的增長?

為什么物流公司正面臨一個前所未有的變化的時代，因為新技術使更高的效率和更多的合作運營模式成為可能。這是物流行業擁抱人工智能的最佳時機，因為數字化已經形成，客戶期望也在不斷發展。

人工智能可以幫助物流行業重新定義今天的行為和實踐，從預測到預測的規劃，從標準化到個性化的服務。它還為物流公司提供了優化網絡協調的能力，這是僅靠人類思維無法達到的效率 

人工智能(AI)越來越多地出現在我們的個人生活中，并迅速被企業用于提高效率和創造新價值。世界各地的許多物流公司都擁抱數字化轉型，從傳統的企業資源規劃系統過渡到高級分析、增加自動化、硬件和軟件機器人以及移動計算。 

在人工智能的幫助下，物流行業可以將其運營從反應性行動轉變為前瞻性和預測性范式，這可以在后臺辦公室、運營和面向客戶的活動中以有利的成本產生更高的洞察力。例如，人工智能技術將使用先進的圖像識別技術來跟蹤貨物和資產的狀況，為運輸帶來端到端自動化，或在世界貨運量出現波動之前預測它們。 

隨著職業世界的數字化，越來越多的公司將人工智能(AI)添加到他們的供應鏈中，以最大限度地利用他們的資源，減少時間和金錢花在決定和何時發送一個包裹到某個地方。

優化庫存

庫存優化是指維持一個特定的庫存水平，可以消除缺貨的情況，同時持有庫存的成本不損害底線。物流在不降低材料成本或過程成本的情況下縮小產品價值方面起著重要作用。該技術還可以確保和管理供應商庫存和可用的卡車數量，并優化物流模式。如果它滿足需求和供給方程，它就成功了。 

簡化經紀流程（AI+RPA）

海關申報嚴重依賴手工流程，涉及法規、行業和客戶的知識。交叉引用和驗證是一個費力的過程。自然語言處理將修改并使人工智能軟件從各種格式的文件中提取相關信息，并提交一份聲明。 

應對不可預見風險

通過訓練，人工智能可以從應急計劃中學習，這可以保證未來的糾正行動。使用人工智能搜索互聯網，觀察趨勢，可以預測某一類產品的需求增長，或提前識別任何風險。 

當涉及到物流業務時，要預料到意外情況，因為一系列的情況可能會影響產品的預期交付日期。颶風和洪水、航空公司破產和員工罷工等自然災害都會影響公司物流工作流程的自然進程。

作者：曾志宏