如何利用物流人工智能實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸

　　在人工智能(AI)不斷發(fā)展的推動(dòng)下，全球物流行業(yè)正在經(jīng)歷重大轉(zhuǎn)型。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。人工智能能夠處理大量數(shù)據(jù)、做出明智決策并預(yù)測結(jié)果，因此在物流中至關(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)并提高供應(yīng)鏈系統(tǒng)的整體效率。

　　有效實(shí)施人工智能供應(yīng)鏈管理的早期采用者取得了令人矚目的進(jìn)步。其中包括物流成本降低15%、庫存水平優(yōu)化35%以及服務(wù)水平顯著提高65%，超越了行動(dòng)較慢的競爭對手。通過研究以下具體用例并分析其影響，本文旨在闡明人工智能為物流行業(yè)帶來的激動(dòng)人心的未來。

　　需求預(yù)測和庫存優(yōu)化

　　利用海量數(shù)據(jù)集和先進(jìn)算法，人工智能正在徹底改變需求預(yù)測和庫存優(yōu)化。通過分析大量歷史數(shù)據(jù)(包括銷售數(shù)據(jù)、天氣模式和社交媒體趨勢)，人工智能算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測需求。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)，人工智能工具可以幫助企業(yè)優(yōu)化庫存水平，最大限度地減少缺貨并降低成本。

　　城市物流和路線優(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。這種智能方法可以減少燃料消耗和排放，為更可持續(xù)的未來做出貢獻(xiàn)。UPS以其動(dòng)態(tài)道路綜合優(yōu)化和導(dǎo)航(ORION)技術(shù)為典型示例，該技術(shù)利用先進(jìn)的算法、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來提供準(zhǔn)確的預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間(ETA)、增強(qiáng)的可靠性和卓越的響應(yīng)能力。

　　倉儲和履行操作

　　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

　　人工智能分析可進(jìn)一步降低風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)管理。DHL等平臺監(jiān)控?cái)?shù)百萬條在線/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別即將發(fā)生的供應(yīng)鏈中斷——從在線對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”，這是一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(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交付。

　　端到端可視性和透明度

　　人工智能對供應(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。

　　未來之路

　　隨著技術(shù)的進(jìn)步，例如區(qū)塊鏈(BC)、數(shù)字孿生(DT)和擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)(ER)的出現(xiàn)，人工智能在物流領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用將蓬勃發(fā)展。它的優(yōu)勢在于分析復(fù)雜數(shù)據(jù)、預(yù)測挑戰(zhàn)并在不同情況下提出適應(yīng)性解決方案。然而，人類的專業(yè)知識對于解決具體問題、理解社區(qū)需求和提供文化敏感服務(wù)仍然至關(guān)重要。

　　因此，將人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察力與人類的同理心相結(jié)合，可以優(yōu)化整個(gè)物流部門的效率和效力。請注意，人工智能的數(shù)據(jù)密集型性質(zhì)引發(fā)了對數(shù)據(jù)隱私和安全的擔(dān)憂。成功取決于戰(zhàn)略性的人工智能整合、促進(jìn)人機(jī)協(xié)作以及主動(dòng)解決道德問題。在此，負(fù)責(zé)任的人工智能采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，因此這是當(dāng)務(wù)之急。

　　來源：千家網(wǎng)