利用 AI 構建智能物流系統
物流中的人工智能在大量數據上蓬勃發展，使企業能夠利用他們已經擁有的潛力來提高生產力并降低成本
在當今全球化的世界中，每個企業都成為漫長而日益復雜的鏈條中的另一個節點。隨著合作伙伴和客戶對效率的要求越來越高，競爭不斷加劇，尋找需要改進的領域并采用數據驅動的方法比以往任何時候都更加重要。
據德國領先的物流公司勝斐爾（SSI SCHAEFER）的專家稱，在線服務給該行業帶來了額外的壓力，這些服務向消費者承諾了當日交付和持續的商品供應等好處。這反過來又鼓勵了更頻繁地訂購小批量的趨勢。
在不可預見的情況造成的經濟動蕩時期，靈活性是游戲的名稱。這就是為什么物流中的人工智能作為支持基于寶貴經驗和實時數據的快速決策的技術而獲得動力的原因。
人工智能解決方案正在物流的各個層面實施，從下訂單的那一刻到最后一英里的交付和客戶處理。雖然遠未涵蓋所有可用的專有技術，但這篇文章將焦點轉向當今行業中最具影響力的認知計算應用。
供應鏈中的人工智能
供應鏈成員之間的交換被記錄下來，并成為數據的來源。物流中的人工智能在大量數據上蓬勃發展，使企業能夠利用他們已經擁有的潛力來提高生產力并降低成本。在物料計劃階段可以找到一個很好的例子。人工智能的預測功能可用于增強工廠調度和生產計劃，這對于按訂單生產方法至關重要。
通過計算存儲容量并長時間高精度預測需求，人工智能物流還幫助像Otto這樣的大型零售商避免交付瓶頸并縮短交付時間。這些算法基于數十億個數據點進行訓練，包括以前的訂單和退貨、天氣變化、公共假期和社交媒體趨勢。
通過將這些信息處理成可操作的見解，Otto 可以聯系合適的供應商，調整貨運車輛的數量，并將他們引導到需要它們的位置?？煽康乃拓浄兆尶蛻魸M意，提高零售商的聲譽。退回的包裹更少，帶回的燃料更少，所有這些都對零售商的底線產生了積極的影響。
這里需要注意的是，物流部門的數據通常不完整，并且來自各種來源。供應鏈透明度和隨之而來的干凈數據的缺乏是許多物流公司試圖用數據驅動技術豐富其工作流程的問題。數據清理和數據集成成為物流數字化轉型的先決條件，其次是專門的人工智能解決方案，旨在從不完整和非結構化的記錄中創建可行的數據集。
智能倉儲
倉庫管理已成為人工智能驅動優化的熱點之一。當擴展到整個網絡時，即使是履行或庫存跟蹤中最小的時間和效率收益也會變得顯著。
雖然人工智能工具被用于倉庫設計和勞動力管理，但當今智能倉儲的最大趨勢是機器人技術。自動駕駛機器人定位和移動倉庫中的庫存，跟蹤物品，分類包裹和裝箱客戶訂單。這種系統的復雜性和可訪問性正在增長。機器人能夠以越來越快的速度和靈活性執行復雜的任務，人工智能指導他們的行動，并為貨物的安排和維護創造最佳策略。
在一些地方，機器人被用來執行高風險任務，而不是人類工人。在其他情況下，人工智能與人類一起工作，并使用計算機視覺工具分析他們的活動，以確定最佳實踐并在整個運營中更有效地實施它們。
交通運輸中的人工智能
全自動卡車仍然是一個遙遠的概念，就像貨物運送無人機一樣。然而，交通運輸中的人工智能已經被用于促進駕駛員的日常生活，具有車道輔助、輔助制動和高速公路自動駕駛等功能。
最重要的是，公司受益于在運輸中應用人工智能，以使用天氣和交通狀況數據優化其車隊的路線。例如，僅由于路線優化，UPS 每年就設法節省了 10 萬加侖的燃料。在一種稱為隊列行駛的方法中，技術可幫助多輛卡車在編隊中高效行駛，以避免事故并降低油耗。
在其他地方，DHL正在運輸中使用計算機視覺輔助人工智能來目視檢查包裹。由IBM提供支持的技術安裝在火車軌道上，以評估損壞的火車車廂，確定損壞類型，并即時向維護團隊推薦必要的措施。
人工智能物流的未來
在數字化方面，物流仍然落后于其他行業，但它也是一個變革的成熟行業?？紤]到挑戰的規模和許多公司開始時的數據完整性水平低，物流中的人工智能正是應對這種顛覆的正確技術。
預期物流、自動化倉儲、智能車隊管理和計算機視覺檢測等趨勢將大大提高供應鏈中每個成員的生產力并增加價值。
目前，物流中的人工智能的例子大部分是孤立的，比如供應鏈管理系統中的人工智能。未來，此類系統將變得越來越廣泛和集成，從而創建靈活的基于AI的產品制造商，貨運公司，貨運代理和分銷商的生態系統。