人工智能在徹底改變物流業(yè)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

由于全球化，一切都變得越來(lái)越數(shù)字化；消費(fèi)者開(kāi)始在網(wǎng)上購(gòu)買更多商品，并希望他們的產(chǎn)品或服務(wù)能以更少的錢更快地交付。在當(dāng)今快節(jié)奏的世界中，物流和供應(yīng)鏈必須適應(yīng)快速變化的消費(fèi)者需求。根據(jù)ML新聞，供應(yīng)鏈每天在文書工作上浪費(fèi)數(shù)小時(shí)，導(dǎo)致每年損失超過(guò)170,000美元。在某些工作中使用人工智能是改善問(wèn)題的一種方法。將某些手動(dòng)活動(dòng)轉(zhuǎn)移到機(jī)器上可以幫助緩解紙質(zhì)文書工作的問(wèn)題，同時(shí)還可以提高生產(chǎn)力。在本文中，您將探索人工智能如何為物流行業(yè)做出貢獻(xiàn)。

人工智能對(duì)物流的影響

人工智能從根本上改變了物流和供應(yīng)鏈行業(yè)。以下是人工智能驅(qū)動(dòng)技術(shù)可以幫助企業(yè)增強(qiáng)和創(chuàng)新物流和供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的五種方式。

1.機(jī)器人

機(jī)器人技術(shù)是指在供應(yīng)鏈管理過(guò)程中使用智能機(jī)器。根據(jù)Statista的研究，到2021年，物流服務(wù)機(jī)器人的收入將超過(guò)60億美元。機(jī)器人通?？梢酝瓿山桓丁⑦\(yùn)輸、存儲(chǔ)、揀選、包裝和路由等常規(guī)操作。普通工業(yè)機(jī)器人和人工智能輔助機(jī)器人的主要區(qū)別在于后者可以執(zhí)行更復(fù)雜的工作，而無(wú)需人工干預(yù)。智能機(jī)器人也可以通過(guò)學(xué)習(xí)新任務(wù)和執(zhí)行越來(lái)越復(fù)雜的行為來(lái)進(jìn)化。這意味著該裝備可以部分地，在某些情況下完全取代配送過(guò)程中的人工，使其更具可預(yù)測(cè)性、易于監(jiān)管和成功。例如，無(wú)人機(jī)可以運(yùn)輸一定數(shù)量的負(fù)載，并且可以在陸地或水上飛行或移動(dòng)。RFID（射頻識(shí)別）解決方案可以通過(guò)倉(cāng)庫(kù)自主分類、識(shí)別和交付物品。因此，物流中的機(jī)器人技術(shù)可以提高產(chǎn)量，同時(shí)還可以讓人類更輕松地管理交付的各個(gè)階段。

2.自動(dòng)駕駛汽車

自動(dòng)駕駛汽車具有顯著提高交付效率的潛力。該技術(shù)具有提高可靠性、成本效率和可預(yù)測(cè)性的潛力。盡管我們還沒(méi)有獲得完全自主的送貨車輛，但這只是時(shí)間問(wèn)題。隨著技術(shù)的進(jìn)步，可以想象，在不久的將來(lái)，消費(fèi)者將無(wú)需人工干預(yù)即可收到貨物。根據(jù)麥肯錫的研究，自動(dòng)駕駛汽車，尤其是無(wú)人機(jī)，將交付超過(guò)80%的包裹。通過(guò)克服運(yùn)輸障礙和不便，這項(xiàng)技術(shù)將提高配送過(guò)程的效率。

3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)

每個(gè)視覺(jué)系統(tǒng)都由兩個(gè)主要組件組成：相機(jī)和控制一切的“大腦”計(jì)算機(jī)?；趶?fù)雜的算法，它可以檢測(cè)物體、貨物、特定活動(dòng)、顏色并執(zhí)行操作。該技術(shù)可用于識(shí)別損壞并提高生產(chǎn)過(guò)程中的生產(chǎn)率。例如，亞馬遜采用了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人工智能系統(tǒng)，在30分鐘內(nèi)卸貨一輛拖車，而不是在沒(méi)有拖車的情況下需要幾個(gè)小時(shí)。

此外，支持計(jì)算機(jī)視覺(jué)的系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)損壞，確定損壞的原因及其嚴(yán)重程度，并采取措施防止未來(lái)的貨物事故。產(chǎn)品的裝卸是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的另一個(gè)應(yīng)用。這項(xiàng)技術(shù)不僅可以識(shí)別和定位商店中的物品和包裹，而且還可以自主進(jìn)行。考慮到這一點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)被廣泛用于減少客戶流失、提高供應(yīng)鏈質(zhì)量和提高交付過(guò)程的安全性。

4.預(yù)測(cè)分析

任何物流公司都必須能夠高效運(yùn)作、準(zhǔn)時(shí)交貨并節(jié)省運(yùn)輸費(fèi)用。為此，需要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，以檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)、實(shí)施糾正步驟并生成預(yù)測(cè)。您只能通過(guò)利用預(yù)測(cè)分析來(lái)顯著增強(qiáng)物流運(yùn)營(yíng)、修改運(yùn)輸模式、貨到付款和預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為。MHI2020年度行業(yè)調(diào)查顯示，使用預(yù)測(cè)分析的物流公司比例從2017年的17%猛增至2019年的30%。它不僅可以提高供應(yīng)鏈的可見(jiàn)性，優(yōu)化路線，并使跟蹤和計(jì)劃發(fā)貨變得更加容易，但它也可以識(shí)別意外情況和危險(xiǎn)。如果實(shí)施得當(dāng)，它將大大降低運(yùn)營(yíng)費(fèi)用并幫助企業(yè)做出更明智的決策。

5.大數(shù)據(jù)

與其他所有業(yè)務(wù)一樣，物流會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有維護(hù)良好的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，處理所有這些材料會(huì)更加困難。公司可以通過(guò)從多個(gè)來(lái)源（例如司機(jī)的應(yīng)用程序、設(shè)備和系統(tǒng)）收集數(shù)據(jù)并評(píng)估各種因素如何影響交付過(guò)程來(lái)節(jié)省資金并避免延遲發(fā)貨和交付。您可以深入了解歷史交付統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、司機(jī)評(píng)分，并使用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行更改。根據(jù)這項(xiàng)研究，超過(guò)91%的財(cái)富1000強(qiáng)公司正在投資大數(shù)據(jù)。此外，人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析使企業(yè)能夠考慮諸如車隊(duì)維護(hù)計(jì)劃、車輛傳感器、惡劣天氣和燃料成本等變量。它不僅為司機(jī)提供目的地想法并幫助他們更有效地旅行，而且還允許企業(yè)在逐條路線的基礎(chǔ)上減少物流費(fèi)用。

結(jié)論

通過(guò)在整個(gè)供應(yīng)鏈中引入處理數(shù)據(jù)和改進(jìn)的新方法，人工智能正在改變物流程序。預(yù)測(cè)分析、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛汽車都是可以極大提高物流和供應(yīng)鏈績(jī)效的技術(shù)示例。他們有能力改變倉(cāng)庫(kù)中物品的管理方式，并優(yōu)化最后一英里的交付和物流網(wǎng)絡(luò)?？紤]到這一點(diǎn)，物流和供應(yīng)鏈公司可以將這些技術(shù)視為提高效率和降低成本的一種手段。