人工智能 (AI) 為綜合物流提供動力的關(guān)鍵方式

　　毫無疑問，人工智能 (AI) 將會徹底改變世界銘記囑托，包括物流事關全面。

　　人工智能越來越多地用于自動化和優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營。 越來越多的人工智能創(chuàng)新和不斷增加的人工成本使得人工智能在物流中的應(yīng)用越來越有吸引力製造業，推動了綜合物流的優(yōu)化發展目標奮鬥。 在供應(yīng)鏈管理的背景下，這種轉(zhuǎn)變(也稱為“平臺變革”)可以改變我們計劃狀態、執(zhí)行和優(yōu)化貨物從一個地點(diǎn)到另一個地點(diǎn)的移動的方式規劃。 更具體地說，通過利用人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的力量更多的合作機會，企業(yè)可以獲得：

　　實時洞察其供應(yīng)鏈運(yùn)營應用前景。

　　準(zhǔn)確預(yù)測需求模式。

　　優(yōu)化庫存水平可以使用。

　　降低運(yùn)輸成本兩個角度入手。

　　改善客戶服務(wù)。

　　高水平的戰(zhàn)略分析和優(yōu)化的財務(wù)報告廣泛認同。

　　更好的安全和風(fēng)險管理進入當下。

　　云和人工智能的綜合物流

　　在數(shù)據(jù)的創(chuàng)建建強保護、存儲和分析方式方面，供應(yīng)鏈也正在變得數(shù)字化積極影響。 多年來對傳感器方法、攝像頭、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和集成部署的投資有助于實現(xiàn)貨物的物理移動數(shù)字化進一步提升，并顯著增加了整個供應(yīng)鏈中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量進行探討。 此外，雖然數(shù)據(jù)傳統(tǒng)上存儲在本地倉庫中(難以訪問提供有力支撐、集成或創(chuàng)新)管理，但我們現(xiàn)在看到基于云的系統(tǒng)的出現(xiàn)。 很快重要手段，利用最新的基于云的技術(shù)架構(gòu)將在供應(yīng)鏈管理中實現(xiàn)人工智能的各種用例穩中求進，使企業(yè)能夠利用集成物流產(chǎn)品并無縫管理海上、陸地和空中的貨物流不折不扣。

　　人工智能即將用于供應(yīng)鏈管理

　　以下是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實施將很快重塑流程和運(yùn)作方式的領(lǐng)域：

　　? 欺詐檢測：這些創(chuàng)新可用于檢測和防止供應(yīng)鏈中的欺詐活動再獲，例如盜竊、偽造和未經(jīng)授權(quán)訪問敏感數(shù)據(jù)最深厚的底氣。

　　? 需求預(yù)測：這些工具可以通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)敢於挑戰、市場趨勢、天氣和可能的中斷來幫助更準(zhǔn)確地預(yù)測需求模式應用擴展。 這可以實現(xiàn)更好的庫存計劃并減少缺貨過程中。

　　? 預(yù)測性維護(hù)：通過實時監(jiān)控設(shè)備和資產(chǎn)，可以在潛在問題發(fā)生之前識別它們建立和完善。 這有助于減少停機(jī)時間和維護(hù)成本特征更加明顯，并提高設(shè)備的整體效率。 這里的具體應(yīng)用與所有優(yōu)化“正常運(yùn)行時間”的資產(chǎn)所有者有關(guān)啟用，例如倉庫所有者、碼頭運(yùn)營商、車隊經(jīng)理等活動上。

　　? 實時供應(yīng)鏈監(jiān)控和調(diào)整：人工智能可以提供從原材料到成品的整個供應(yīng)鏈的實時可見性達到。 這可以幫助識別潛在的瓶頸和延誤，使公司能夠主動采取糾正措施大型。 數(shù)字孿生技術(shù)(物理資產(chǎn)或系統(tǒng)的虛擬的可能性、現(xiàn)實復(fù)制品，如卡車不可缺少、倉庫或供應(yīng)鏈)將有助于提高績效和實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)系列。 數(shù)字孿生模擬可用于可視化供應(yīng)鏈運(yùn)營的績效，管理潛在的中斷充分，并通過對變化的分銷流等場景進(jìn)行建模來對供應(yīng)鏈的彈性進(jìn)行壓力測試結果。 這種對供應(yīng)鏈的可視性將改善風(fēng)險管理戰略布局、決策以及客戶體驗。

　　? 倉庫和運(yùn)輸自動化：通過使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)規則製定，可以實現(xiàn)倉庫和運(yùn)輸操作的自動化和優(yōu)化。 這包括用于預(yù)測引領、庫存管理和路線規(guī)劃的軟件系統(tǒng)表現明顯更佳，以及機(jī)器人、采摘臂優化服務策略、無人機(jī)技術先進、叉車和卡車等自動化資產(chǎn)。 這可以幫助企業(yè)降低成本并提高效率技術節能，同時還可以提高客戶服務(wù)水平提高。 馬士基戰(zhàn)略洞察主管 Jannik Pedersen 表示：“這是一個游戲規(guī)則改變者⊙由?！彼a(bǔ)充道有很大提升空間，“我們目前在堆場、倉庫和碼頭看到了受限的自動駕駛汽車 (AV) 應(yīng)用。 然而認為，我們相信，從 2025 年開始國際要求，我們將開始看到高速公路走廊上的“中心到中心”自動駕駛應(yīng)用將永遠(yuǎn)改變卡車運(yùn)輸紮實，并帶來更好的物流整合”。

　　? 個性化：人工智能可根據(jù)客戶的購買歷史新趨勢、業(yè)務(wù)基本面(例如行業(yè)可能性更大、規(guī)模和價值鏈)搜索歷史和其他數(shù)據(jù)為客戶生成個性化推薦。 通過預(yù)測下一個最佳行動/優(yōu)化想法新體系，這可以幫助改善客戶體驗并增加銷售額使命責任。

　　? 自主流程：通過人工智能和人工智能代理(一種能夠自主執(zhí)行連續(xù)人工智能任務(wù)的人工智能工具，只需一次輸入即可提供多個輸出)的實施方案，具有多源數(shù)據(jù)輸入的整個工作流程追求卓越，以及需要輸入的工作流程 這些進(jìn)程有可能自主運(yùn)行。

　　ChatGPT(和 Auto-GPT)將如何使物流受益?

　　Open AI 出色的 ChatGPT 程序和類似的生成式 AI 模型(例如 AutoGPT 和其他 AI 代理)可用于物流中創新延展，在自動化工作流程和客戶體驗方面具有最具影響力的用例性能。 例如，ChatGPT 能夠用于開發(fā)聊天機(jī)器人哪些領域，為客戶提供實時幫助支撐能力，例如更快地回答查詢、提供訂單更新和解決投訴像一棵樹，從而成倍減少等待和響應(yīng)時間協同控製。 未來不斷創新，這些系統(tǒng)將得到進(jìn)一步開發(fā)，并可能能夠解決目前存在的一些數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)權(quán)限問題體驗區。 這些系統(tǒng)的功能正在呈指數(shù)級發(fā)展去突破，實際用例越來越準(zhǔn)確，可以促進(jìn)問題解決并改善整體客戶體驗提供了遵循。

　　未來的未來

　　馬士基戰(zhàn)略洞察主管 Jannik Pedersen 表示：“人工智能有可能成為物流領(lǐng)域的下一個根本性技術(shù)變革，就像互聯(lián)網(wǎng)和移動技術(shù)改變我們的生活和工作方式一樣±煤?！? 目前參與水平，構(gòu)建人工智能解決方案并利用該技術(shù)自動化日常任務(wù)、降低成本并提高效率正掀起一股淘金熱有望。 隨著新技術(shù)和算法的發(fā)展智能設備，未來我們可以期待在物流行業(yè)看到更先進(jìn)的AI/ML應(yīng)用，這將帶動更大的創(chuàng)新和競爭力服務效率。 事實上不要畏懼，整個供應(yīng)鏈軟件類別都可能成為云軟件的下一個前沿領(lǐng)域之一。 我們看到了建立在這些數(shù)字中間件層之上的新型智能和應(yīng)用層供應(yīng)鏈 SaaS 公司的機(jī)會智慧與合力。 這些類別可能包括：

　　數(shù)字孿生仿真和整體優(yōu)化模型規定。

　　供應(yīng)商/采購情報和管理。

　　脫碳和循環(huán)分析措施。

　　庫存預(yù)測和計劃示範推廣。

　　工作流程自動化和優(yōu)化工具。

　　其他行業(yè)特定的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

　　總之大大縮短，這些人工智能應(yīng)用程序和類型不僅將支持物流規(guī)劃人員提高物流成本，還將通過對實時事件或中斷的更高響應(yīng)能力和敏捷性來增強(qiáng)供應(yīng)鏈的彈性開放要求。

　　附件：可用于物流的人工智能分類

　　? 基于規(guī)則的人工智能：基于規(guī)則的人工智能系統(tǒng)遵循一組預(yù)定義的規(guī)則和決策標(biāo)準(zhǔn)來做出預(yù)測和建議高質量。 例如，基于規(guī)則的系統(tǒng)可用于根據(jù)重量和距離建議貨物的特定運(yùn)輸方式關規定。

　　? 監(jiān)督學(xué)習(xí)人工智能：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法根據(jù)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練更多的合作機會，以對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 例如指導，可以訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)預(yù)測產(chǎn)品需求可以使用。

　　? ETA 預(yù)測和海關(guān)吞吐時間：例如，可以建立預(yù)測模型關註點，根據(jù)跟蹤卡車位置實時信息的運(yùn)輸控制塔的數(shù)據(jù)廣泛認同，對卡車準(zhǔn)時或不準(zhǔn)時的天氣進(jìn)行分類。

　　? 強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能：強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)根據(jù)環(huán)境反饋做出決策。 例如服務好，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可用于優(yōu)化送貨卡車的路線首次，以最大限度地降低運(yùn)輸成本。

　　1.多來源或多模式補(bǔ)貨：當(dāng)您可以使用多種庫存補(bǔ)貨來源時效高化，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以支持決定從負(fù)擔(dān)得起的離岸供應(yīng)中補(bǔ)貨多少生產效率，以及以更高的成本從本地采購多少。 同樣部署安排，它可用于并行組合多種運(yùn)輸模式行業內卷，其中部分貨物使用較慢但碳排放較少的模式運(yùn)輸，部分貨物使用響應(yīng)更快的模式運(yùn)輸科普活動。

　　2.全渠道供應(yīng)鏈：在管理多個渠道的庫存時，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以規(guī)定應(yīng)集中庫存多少產(chǎn)品關鍵技術，以利用庫存池逐漸完善，確保快速交貨有所提升，并建議應(yīng)從哪個倉庫或店面訂單執(zhí)行了解情況。

　　? 自然語言處理人工智能：自然語言處理(NLP)算法用于理解和分析人類語言。 例如法治力量，NLP 算法可用于分析供應(yīng)鏈管理和物流中的客戶反饋和情緒長期間。

　　? 基于代理的人工智能：基于代理的人工智能系統(tǒng)生成基于提示的輸出，然后進(jìn)一步處理并集成到自主生成的任務(wù)中技術研究。 這些系統(tǒng)可以執(zhí)行供應(yīng)鏈中需要生成假設(shè)的任務(wù)是目前主流，例如識別未來趨勢。 例如現場，通過預(yù)測特定區(qū)域的需求便利性，基于代理的人工智能可以自主建議容量獲取策略。

       來源：千家網(wǎng)