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人工智能正在改變所有行業(yè)，物流就是其中之一。物流是對(duì)不同地點(diǎn)之間產(chǎn)品流動(dòng)的管理。供應(yīng)商和客戶的全球網(wǎng)絡(luò)使物流運(yùn)營(yíng)復(fù)雜化，物流公司既包含易于自動(dòng)化的任務(wù)，也包含可以從AI /機(jī)器學(xué)習(xí)算法中受益的復(fù)雜流程。 人工智能對(duì)物流公司意味著什么？該技術(shù)為物流公司提供了從自主機(jī)器到預(yù)測(cè)分析的廣泛功能。根據(jù)麥肯錫的研究，物流行業(yè)主要將人工智能用于4個(gè)業(yè)務(wù)功能，即服務(wù)運(yùn)營(yíng)，產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)，營(yíng)銷和銷售以及供應(yīng)鏈管理。這四個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)覆蓋了物流中87%的人工智能采用率。麥肯錫估計(jì)，通過(guò)將人工智能引入其流程，物流公司每年將產(chǎn)生1.3-2萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 人工智能在物流中的應(yīng)用有哪些？規(guī)劃物流需要重大規(guī)劃，需要協(xié)調(diào)供應(yīng)商、客戶和公司內(nèi)部的不同部門(mén)。機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以促進(jìn)規(guī)劃活動(dòng)，因?yàn)樗鼈兩瞄L(zhǎng)處理場(chǎng)景分析和數(shù)值分析，這兩者對(duì)于規(guī)劃都至關(guān)重要。 需求預(yù)測(cè)AI功能使組織能夠在其預(yù)測(cè)工作中使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。因此，與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法（如 ARIMA、自動(dòng)回歸集成移動(dòng)平均線和指數(shù)平滑方法）相比，AI 驅(qū)動(dòng)的需求預(yù)測(cè)方法可顯著降低錯(cuò)誤率。 隨著需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的提高，
供應(yīng)計(jì)劃人工智能幫助企業(yè)實(shí)時(shí)分析需求，以便組織動(dòng)態(tài)更新其供應(yīng)計(jì)劃參數(shù)，以優(yōu)化供應(yīng)鏈流程。通過(guò)動(dòng)態(tài)供應(yīng)計(jì)劃，企業(yè)使用的資源更少，因?yàn)閯?dòng)態(tài)規(guī)劃可以最大限度地減少浪費(fèi)。 自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)根據(jù)2020年MHI年度行業(yè)報(bào)告，只有12%的企業(yè)在其倉(cāng)庫(kù)中使用AI技術(shù)，但預(yù)計(jì)在6年內(nèi)將達(dá)到60%以上。  資料來(lái)源：MHI/Deloitte 倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人是另一項(xiàng)人工智能技術(shù)，投入巨資以增強(qiáng)企業(yè)的供應(yīng)鏈管理。2016年倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人市場(chǎng)價(jià)值為22.8億美元，預(yù)計(jì)2017年至2022年將以11.8%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。 例如，零售巨頭亞馬遜于2012年收購(gòu)了Kiva Systems，并于2015年更名為Amazon Robotics。如今，亞馬遜有20萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人在他們的倉(cāng)庫(kù)里工作。在亞馬遜175個(gè)運(yùn)營(yíng)中心中的26個(gè)，機(jī)器人幫助人類揀選、分揀、運(yùn)輸和存放包裹。 損壞檢測(cè)/目視檢查損壞的產(chǎn)品可能會(huì)導(dǎo)致客戶不滿意和客戶流失。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)使企業(yè)能夠識(shí)別損壞。企業(yè)可以確定損壞深度，損壞類型，并采取措施減少進(jìn)一步的損壞。 預(yù)測(cè)性維護(hù)預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)分析從機(jī)器中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)工廠中潛在的機(jī)器故障。機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的分析工具增強(qiáng)了預(yù)測(cè)分析并識(shí)別傳感器數(shù)據(jù)中的模式，以便技術(shù)人員可以在故障發(fā)生之前采取措施。 自主事物自主事物是在人工智能的幫助下在沒(méi)有人類交互的情況下工作的設(shè)備。自主事物包括自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人機(jī)和機(jī)器人。我們應(yīng)該期待在物流行業(yè)看到更多的自主設(shè)備，因?yàn)樵撔袠I(yè)對(duì)人工智能的適用性。 自動(dòng)駕駛汽車自動(dòng)駕駛汽車有可能通過(guò)減少對(duì)人類駕駛員的嚴(yán)重依賴來(lái)改變物流。隊(duì)列行駛等技術(shù)支持駕駛員的健康和安全，同時(shí)減少車輛的碳排放和燃料使用。特斯拉，谷歌和梅賽德斯奔馳正在大力投資自動(dòng)駕駛汽車的概念，自動(dòng)駕駛汽車在世界各地的道路上出現(xiàn)只是時(shí)間問(wèn)題。然而，根據(jù)BCG的估計(jì)，到2030年，只有約10%的輕型卡車將自動(dòng)駕駛。 送貨無(wú)人機(jī)對(duì)于產(chǎn)品的物流，當(dāng)企業(yè)將產(chǎn)品運(yùn)送到不可能，安全，可靠或可持續(xù)的地方時(shí)，送貨無(wú)人機(jī)是有用的機(jī)器。特別是在醫(yī)藥產(chǎn)品保質(zhì)期較短的醫(yī)療保健行業(yè)中，送貨無(wú)人機(jī)可以幫助企業(yè)降低浪費(fèi)成本，并防止對(duì)昂貴的存儲(chǔ)設(shè)施的投資。 預(yù)測(cè)、分析動(dòng)態(tài)定價(jià)動(dòng)態(tài)定價(jià)是實(shí)時(shí)定價(jià)，其中產(chǎn)品的價(jià)格響應(yīng)需求，供應(yīng)，競(jìng)爭(zhēng)價(jià)格，子公司產(chǎn)品價(jià)格的變化。定價(jià)軟件主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在真實(shí)團(tuán)隊(duì)中分析客戶的歷史數(shù)據(jù)，以便通過(guò)調(diào)整價(jià)格更快地響應(yīng)需求波動(dòng)。 路線優(yōu)化/貨運(yùn)管理AI模型幫助企業(yè)分析現(xiàn)有路由，跟蹤路由優(yōu)化。路線優(yōu)化使用圖分析學(xué)科中的最短路徑算法來(lái)確定物流卡車的最有效路線。 因此，該企業(yè)將能夠降低運(yùn)輸成本并加快運(yùn)輸過(guò)程。例如，Valerann的智能道路系統(tǒng)是一個(gè)基于AI網(wǎng)絡(luò)的交通管理平臺(tái)，可向自動(dòng)駕駛汽車和用戶提供有關(guān)道路狀況的信息。 后臺(tái)每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)都有后臺(tái)任務(wù)，物流也不例外。例如，有許多與物流相關(guān)的表格，如提單，需要從中手動(dòng)提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大多數(shù)企業(yè)都是手動(dòng)執(zhí)行此操作的。 自動(dòng)執(zhí)行手動(dòng)辦公任務(wù)超自動(dòng)化，也稱為智能業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，意味著使用AI，機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA），流程挖掘和其他技術(shù)的組合，以端到端的方式實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。借助這些技術(shù)，企業(yè)可以自動(dòng)執(zhí)行多個(gè)后臺(tái)任務(wù)，例如
客戶服務(wù)聊天機(jī)器人客戶服務(wù)在物流公司中起著重要作用，因?yàn)榭蛻魧⒕退麄冊(cè)诮桓吨杏龅降娜魏螁?wèn)題與公司聯(lián)系。客戶服務(wù)聊天機(jī)器人能夠處理中低呼叫中心的任務(wù)，例如：
聊天機(jī)器人也是分析客戶體驗(yàn)的寶貴技術(shù)，聊天機(jī)器人分析指標(biāo)使企業(yè)能夠更好地了解他們的客戶，以便他們可以增強(qiáng)他們提供的客戶旅程。 要了解更多AI在客戶服務(wù)中的應(yīng)用，請(qǐng)隨時(shí)閱讀我們的文章：客戶服務(wù)中的11個(gè)AI用例 銷售和營(yíng)銷物流公司的銷售和營(yíng)銷活動(dòng)也可以通過(guò)人工智能來(lái)增強(qiáng)。一些應(yīng)用包括：
by Cem Dilmegani |
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來(lái)自： 智能交通技術(shù) > 《數(shù)字孿生與人工智能AI》
