在人工智能(AI)不斷發(fā)展的能力的推動下，全球物流業(yè)正在經歷一場重大變革。人工智能被定義為機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據、做出明智決策和預測結果的能力，使其在物流領域至關重要。人工智能幫助物流自動化和簡化流程，增強客戶體驗，提高供應鏈系統(tǒng)的整體效率。正如麥肯錫報告所概述的那樣，早期采用者有效地實施了人工智能支持的供應鏈管理，取得了令人印象深刻的進步。其中包括物流成本降低15%，庫存水平優(yōu)化35%，服務水平顯著提高65%，超過了行動緩慢的競爭對手。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。
需求預測和庫存優(yōu)化
利用龐大的數據集和先進的算法，人工智能正在改變需求預測和庫存優(yōu)化。通過分析大量的歷史數據，包括銷售數據、天氣模式和社交媒體趨勢，人工智能算法被證明善于準確預測需求。同樣，通過分析來自客戶、供應商、制造商和分銷商的數據，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測準確率提高了10%。同樣，Shell和Equinor的“ Shell庫存優(yōu)化器”利用歷史數據和分析來優(yōu)化備件庫存，從而導致流入量減少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)劃使運輸和物流公司能夠無縫整合數據，并根據交通、天氣和車輛容量等實時因素優(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。UPS的動態(tài)道路集成優(yōu)化和導航(ORION)技術就是一個很好的例子，該技術利用先進的算法、人工智能和機器學習來提供準確的ETA、增強的可靠性和響應能力。
倉儲和配送業(yè)務
人工智能將倉庫轉變?yōu)樽詣踊行模鋫溆嬎銠C視覺和機器學習的機器人在復雜的環(huán)境中無縫導航，精確識別物品，并加速揀選和包裝。這種自動化提高了準確性，加快了流程，減少了體力勞動，使工人能夠處理更復雜的任務。例如，阿里巴巴的菜鳥使用了100多輛自動充電、配備wi - fi的agv，利用人工智能實現更智能、更快速的配送。此外，他們的許多設施都部署了協(xié)作機器人，促進了人機協(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)，大大縮短了配送時間。
風險管理
進一步降低風險，人工智能分析使主動管理成為可能。像DHL這樣的平臺監(jiān)控數百萬在線/社交媒體帖子，利用先進的機器學習和自然語言處理來識別即將發(fā)生的供應鏈中斷——從在線對話中提取的材料短缺、訪問問題和供應商狀態(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時跟蹤包裹狀況(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
人工智能對供應鏈透明度至關重要，為企業(yè)和客戶賦權。由人工智能平臺提供的實時貨運更新，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，從而實現前瞻性問題預測和產品完整性維護。這種數據驅動的透明度促進了所有利益相關者之間的協(xié)作和信任，最終提高了供應鏈效率。
客戶關系管理
人工智能可以個性化送貨體驗，預測顧客的偏好，并提供靈活的選擇，如時間段和地點。它還通過人工智能聊天機器人和虛擬助手簡化了客戶支持。一個典型的例子是“Marie”，這是BearingPoint和DHL的合資企業(yè)，它利用人工智能自動化聊天查詢。這減少了客戶的等待時間，并為更復雜的問題騰出了時間。類似的人工智能聊天機器人也出現在BigBasket、Blinkit和Zepto等快速商務平臺上。
前方的路
隨著技術的進步，如區(qū)塊鏈(BC)、數字孿生(DT)和擴展現實(ER)的出現，人工智能在物流中的創(chuàng)新應用將蓬勃發(fā)展。它的優(yōu)勢在于分析復雜的數據，預測挑戰(zhàn)，并在不同的環(huán)境中提出適應性的解決方案。然而，人類的專業(yè)知識對于解決具體問題、理解社區(qū)需求和提供具有文化敏感性的服務仍然至關重要。因此，將人工智能的數據驅動的洞察力與人類的同理心相結合，可以優(yōu)化物流部門的效率和有效性。請注意，對數據隱私和安全的擔憂與人工智能的數據密集型性質有關。成功取決于戰(zhàn)略性的人工智能整合，促進人機協(xié)作，并積極解決倫理問題。在這方面，負責任的人工智能應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，負責任的人工智能開發(fā)和部署需要強大的數據治理框架，使其成為當前的需求。
