AI改變物流的六種方式

人工智能正在進(jìn)入可以想象的每個(gè)領(lǐng)域，而物流世界也不甘落后。

獨(dú)立研究公司Tractica預(yù)測(cè)，到2021年，物流和倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人的銷售額將達(dá)到224億美元。

例如，由于對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能的洞察力，供應(yīng)鏈品牌聯(lián)合包裹服務(wù)公司每年節(jié)省了1000萬(wàn)加侖的天然氣。

人工智能技術(shù)已經(jīng)在物流領(lǐng)域帶來(lái)了突破性的創(chuàng)新，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)改變了供應(yīng)鏈。

所有這些技術(shù)都是新的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移（工業(yè)4.0）的一部分，該產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移已經(jīng)顛覆了所有產(chǎn)業(yè)。

甚至在2016年，物流行業(yè)就受到DHL和IBM等眾多公司的興趣和投資激增的影響，他們探索了機(jī)器學(xué)習(xí)流程和AI的影響，因此讓我們看一下AI如何改變物流的六種方式。

1.更好的供需預(yù)測(cè)

需求預(yù)測(cè)是AI將引入物流的最重要的變化之一。

人工智能的預(yù)測(cè)分析方面將使品牌能夠基于AI做出的預(yù)測(cè)對(duì)其運(yùn)營(yíng)模式進(jìn)行積極的改變。

人工智能分析確保效率的因素的能力有助于其需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。它可以根據(jù)各種變量（例如實(shí)時(shí)銷售，天氣等）預(yù)測(cè)模式或趨勢(shì)。

例如，能夠預(yù)測(cè)特定位置的可能銷售數(shù)量或訂單所需的送貨車輛數(shù)量的能力將確保任何業(yè)務(wù)的物流，運(yùn)輸和供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)的無(wú)縫運(yùn)行。

如果與物聯(lián)網(wǎng)一起使用，人工智能甚至可以確定送貨卡車何時(shí)需要維修，從而避免送貨期間發(fā)生故障。

2.準(zhǔn)確的信息驗(yàn)證流程

隨著來(lái)自SaaS領(lǐng)域（包括物流軟件）的云業(yè)務(wù)管理服務(wù)成為常態(tài)，B2B和B2C公司中漂浮著太多的信息，如果不充分識(shí)別和細(xì)分這些信息，將會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。

確保客戶信息正確正確是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

其他方面，例如驗(yàn)證訂購(gòu)的商品，將產(chǎn)品鏈接到特定的客戶以及修復(fù)所有不良訂單也是繁瑣的任務(wù)，但是AI和自動(dòng)化可以簡(jiǎn)化它們。

AI只需幾秒鐘即可驗(yàn)證信息。

它的預(yù)測(cè)功能始終可確保確定最快的路線，以使物品盡快傳遞給客戶。

3.智能倉(cāng)儲(chǔ)

機(jī)器人負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)英國(guó)在線雜貨品牌Ocado的Warehouse。該公司每周使用AI機(jī)器人提起，隔離和移動(dòng)物品的訂單，超過(guò)65，000個(gè)客戶的訂單，然后由人工包裝。

AI通過(guò)在彼此頂部最多放置17個(gè)盒子來(lái)確保最大的空間使用。它是如此的聰明，以至于經(jīng)常訂購(gòu)的物品永遠(yuǎn)不會(huì)放在底部，而是放在頂部。

這使得在下訂單時(shí)很容易獲得此類產(chǎn)品，從而節(jié)省了客戶和員工的時(shí)間。

即使是電子商務(wù)巨頭，亞馬遜也利用名為Kiva的AI機(jī)器人在幾分鐘之內(nèi)將貨物提起并分配到各個(gè)倉(cāng)庫(kù)。

人工智能的自動(dòng)化能力將對(duì)物流產(chǎn)生積極影響，從而創(chuàng)造一個(gè)更加平穩(wěn)，快節(jié)奏的工作環(huán)境。

4.整個(gè)鏈中的即時(shí)解決方案和更正

在物流中，您需要足夠的數(shù)據(jù)來(lái)做出任何決定-例如選擇最佳路線，為每次交付選擇合適的承運(yùn)人以及安排時(shí)間。人工勞動(dòng)對(duì)于此類任務(wù)而言效率很低，并且容易出錯(cuò)。

但是，由于具有數(shù)秒之內(nèi)從眾多數(shù)據(jù)點(diǎn)中提取決策的能力，因此AI具有強(qiáng)大的計(jì)算功能，可以實(shí)現(xiàn)幾乎即時(shí)的最佳解決方案。

它還將設(shè)計(jì)糾正措施以避免負(fù)面情況。

得益于機(jī)器學(xué)習(xí)，隨著遇到不同情況，人工智能將隨著時(shí)間的流逝而增加其知識(shí)，使其更擅長(zhǎng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和應(yīng)對(duì)緊急情況。

不僅可以僅依賴于現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)和情況，還可以通過(guò)數(shù)字雙胞胎來(lái)教授AI ，DHL已經(jīng)探索了這一概念。

5.改進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析

通過(guò)不同渠道累積的大數(shù)據(jù)無(wú)法在未完善的狀態(tài)下使用，但AI算法可以分析這些大量數(shù)據(jù)并連接人類可能會(huì)錯(cuò)過(guò)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

使用AI進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析有助于預(yù)測(cè)出貨量，時(shí)間，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和趨勢(shì)設(shè)計(jì)未來(lái)的銷售計(jì)劃。

幾乎沒(méi)有AI不包含在復(fù)雜的計(jì)算中-甚至考慮到諸如地緣政治景觀和破壞性天氣模式之類的東西，以確保全面的決策過(guò)程。

人工智能還能夠從各個(gè)接觸點(diǎn)收集數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分析并設(shè)計(jì)出模式，以幫助實(shí)現(xiàn)任何品牌物流的積極變化。

由于物流利基市場(chǎng)中有大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此AI進(jìn)行智能組合并將其用于獲利使用的能力至關(guān)重要。

6.簡(jiǎn)化交付

當(dāng)客戶下訂單時(shí)，需要有一個(gè)強(qiáng)大的系統(tǒng)來(lái)確保物品通過(guò)正確的渠道交付，正確密封并告知客戶何時(shí)到達(dá)。

AI可以管理多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)并預(yù)測(cè)訂單定單比任何人都能夠更快地到達(dá)客戶手中，因此交付變得高效并有助于客戶體驗(yàn)。

某些公司甚至開始引入AI無(wú)人機(jī)作為交付物流的一部分。

結(jié)論

AI將給物流業(yè)帶來(lái)的變化是有希望的，并將提供將成為常態(tài)的解決方案。

它將幫助供應(yīng)鏈和運(yùn)輸利基市場(chǎng)中的企業(yè)提高效率，更順暢地工作，提供更簡(jiǎn)化的體驗(yàn)并及時(shí)了解季節(jié)性變化和機(jī)遇。
責(zé)任編輯：YYX