人工智能可以在物流中解決的 7 大問題

在過去十年中，人工智能 (AI) 已經成為可以改變人類思維和工作方式的東西。 人工智能不僅為多個應用程序和設備提供動力，而且對所有企業都有好處，供應鍊和物流也不例外。 事實上，許多組織已經利用了人工智能投資。

根據一份報告，人工智能是為全球企業帶來巨額收入的領域之一。 隨著供應鍊和物流中數據量的顯著增長，提出更複雜的解決方案的緊迫性變得更加明顯，這並沒有錯。 因此，大量公司正在採用機器學習、深度學習和自然語言處理等人工智能技術。

這些方法可以輕鬆地以有效的方式評估大量數據，以提供複雜的分析、根據分析結果激活功能或事件、提供請求的信息以及完成許多其他多方面的功能。

加速在供應鍊和物流中使用人工智能的趨勢

不斷增長的數據量並不是推動人工智能技術在供應鏈中增長的唯一因素。 事實上，推動這一趨勢的還有許多其他重要特徵，包括計算機能力和速度、算法改進以及提高人工智能係統對大數據的訪問。

計算機的迅速發展使公司能夠將人工智能整合到他們的運營中，因為後者需要在處理能力和效率方面取得重大進展。 例如，其中一項進步是 GPU（圖形處理單元）的開發，它延長了 CPU 的特性功能。

大數據

在產生大量大數據的同時，供應鍊和物流公司利用人工智能來生成大量數據以顯示其全部影響力。 在過去的許多年裡，還出現了一些新的數據類型，除了創造不斷增加的數據量外，人工智能還提供了足夠的材料來發揮其最大潛力。

算法發展

在過去的幾年裡，算法的增長也有所改善。 它能夠發現設計並發現僅靠人類或傳統技術無法找到或無法找到的關聯。 例如，智能算法可以提前提供寶貴的信息，例如可供配送的公交車數量，以便客戶了解價格和預計未來交付的時間範圍。

這些因素共同推動了人工智能的進步，並使其在許多領域成為一種非常可行的技術。 然而，這項技術究竟能在多大程度上改變供應鍊和物流管理還有待觀察。 使用人工智能解決物流問題，是一種相當激動人心的體驗。

以下是物流中人工智能可以解決的7個問題。

1、物流面臨資源限制

• 不言而喻，提供物流的公司由於資源稀缺或有限而面臨許多問題。

解決方案：

人工智能為物流的各個方面提供了新的見解

機器學習和其他人工智能技術的實施為物流和倉庫管理、團隊合作和供應鏈管理等廣泛領域提供了新的理解。

2. 供應鏈績效評估不當

• 由於資源短缺，全球物流公司無法有效評估供應鏈績效。

解決方案：

人工智能提供無與倫比的供應鏈績效評估

人工智能可以提供無與倫比的供應鏈管理績效評估，進而有助於發現影響該績效的新因素。 人工智能集成了三種複雜技術的強大能力——監督學習、無監督學習和強化學習——以識別影響供應鏈績效的重要方面和問題。 例如，監督學習並可以感知身份騙局並做出明智的預測，而加強學習可以通過提供相關數據來實現實時決策。

3. 公司在分析海量數據時面臨障礙

• 物流公司通常面臨的最大挑戰之一是評估大量數據的能力。

解決方案：

人工智能提供了評估大量數據的能力

人工智能能夠分析大量數據，這非常具有挑戰性並且充滿了不確定性。 早在人工智能成為一種趨勢之前，技術就無法提供價值，因為它們沒有考慮到需求方面的消費者特徵等廣泛多樣的因素。 人工智能能夠對提高需求預測精度所需的所有方面進行跟踪和維度分析。 事實上，它提供了一個無限循環的預測，根據實時銷售、天氣和其他因素不斷微調預測。

4、供應商關係管理普遍無效

• 物流公司必須滿足的另一個大問題是缺乏供應鏈專業人員，這使得供應商關係管理幾乎無效。

解決方案：

人工智能提高供應商關係管理效率

供應商相關風險是物流專業人員的主要考慮因素； 如果供應商只犯一個錯誤，公司的聲譽就會受到威脅。 人工智能可以檢查與供應商相關的數據並提供信息以用於未來有關某些供應商的決策。 因此，公司可以做出更好的供應商決策並改善其客戶服務。

5. 公司無法個性化客戶關係

• 對物流公司的普遍抱怨，由於某種原因，他們無法個性化客戶關係。

解決方案：

人工智能提升客戶體驗

人工智能通過個性化改變物流供應商和客戶之間的關係。 個性化客戶體驗的一個很好的例子是 DHL Parcel 與亞馬遜的合作。 這家快遞公司提供了一種基於語音的服務，可以使用亞馬遜的 Alexa 驅動的 Echo 來跟踪包裹並獲取貨運信息。

6. 供應鏈幾乎處於休眠狀態

• 由於大多數公司沒有適當的方法來改進生產計劃，他們面臨著休眠或無效的供應鏈。

解決方案：

人工智能有助於減少供應鏈休眠

以前，公司沒有一流的設備來提高生產計劃和工廠調度的精度。 隨著人工智能的出現，他們能夠做到這一點，因為該技術允許他們檢查廣泛的限制並為他們增加。 這對於按訂單生產的製造商特別有效，因為人工智能可以幫助他們自動平衡限制。 例如，借助人工智能，企業可以減少最流行或高度修改的產品中使用的零件的供應鏈休眠。

7. 預測和改善客戶體驗變得困難

• 資源稀缺使企業難以預測所需商品的數量。

解決方案：

人工智能有助於預測和改善客戶體驗

公司必須預測所需商品的數量。 如果庫存有限但需求高，公司將遭受嚴重損失。 此外，人工智能可以使用算法來預測趨勢。 許多研究聲稱，人工智能算法幾乎總是比人類專家預測得更好。

如今，人工智能讓跟踪和衡量所有重要方面提高了需求預測的準確性。 這些數據有助於簡化倉庫管理。 人工智能還可以為客戶體驗帶來建設性的改變。

結論

人工智能在當今時代的重要性毋庸置疑。 雖然它在某些領域有所欠缺，但它在模式識別和機器學習等其他領域的意義是有根據的。 該技術已經在當今一些尖端的供應鍊和物流解決方案中發揮了巨大的作用，提高了效率和效率，並為供應鏈經理和規劃人員實現了眾多任務的自動化。

事實上，由於最近在大數據方面的高科技突破，人工智能技術在供應鏈中的爆發是不可避免的。