AI人工智能如何改变仓储物流和供应链

一、人工智能在航运和物流中的应用

需求预测：需求预测依赖于历史数据，使用人工智能可以进一步加强对历史和实时数据的分析，提供准确的需求预测。有了更准确的需求预测，托运人可以优化库存管理、分派和劳动力计划，从而提高服务水平。麦肯锡在一份报告中表示，人工智能预测方法可以将供应链网络中的错误减少30-50%。 

供应计划：应计划是物流的重要组成部分。人工智能可以帮助基于实时数据的需求分析。企业可以动态调整其供应计划参数，以优化供应链流程，提高效率，并增加盈利能力。 

仓储自动化: 由于当前全球形势，供应链中对非接触式流程的需求不断增加，似乎推动了高级自动化业务流程的必要性。人工智能有可能彻底改变仓储领域的自动化。将机器人技术与人工智能相结合，机器人可以跟踪和定位库存，并执行通常需要额外劳动力来完成的挑选和包装功能。自动化带来了高效的资源分配，使劳动力能够做更多有价值的活动，而不是手工琐事。深度学习进一步促进了这些机器人的学习，使它们能够在部署它们的场景中自主地做出活动决定。 

智能计算机视觉: 深度学习和人工智能使先进的扫描、监控和自动化技术能够通过图像和视频可视化许多物流场景，并进行相应的直接操作。这改变了装货时货物的尺寸或破损检查、标签和堆叠安排。计算机视觉与深度学习结合在自动驾驶汽车上实现自动和智能导航，现在已成为现实。 

工作流程自动化:工作流自动化是利用人工智能来简化复杂和手工的后台操作。在货运代理中，文档处理是一项乏味的工作，并且具有使用机器人过程自动化(RPA)和光学字符识别(OCR)进行自动化的巨大潜力。运输文件并非都采用标准格式，而这正是此类技术能够自动阅读和理解打印或手写文件的地方。这种工作流程自动化可以解放物流人员的大量工作时间，并分配他们做更多的增值活动。 

预测物流:供应链上的不同接触点产生广泛的数据。更好的机器学习算法可以提取对决策至关重要的物流预测洞察力。人工智能可以帮助做出与产能规划、预测和网络优化相关的决策，从而简化运营并提高整体供应链绩效。人工智能广泛应用于动态路线优化、管理交付时间窗口、优化燃油消耗和负载能力利用率等最后一英里交付活动，从而推动供应链的数字化。 

增强的货运跟踪: 货运可见性数据对整个供应链的绩效至关重要。人工智能跟踪和跟踪功能有助于准确预测ETAs和ETDs。此外，对供应链中断、延误和航路风险发出警报的能力可以帮助企业提高灵活性，并采用备份措施，以避免重大损失。机器学习还可以帮助分析历史数据，以确定航运模式，考虑各种因素，如天气条件、季节性需求波动、贸易通道拥堵等。随着语音助手或聊天机器人的广泛使用，客户或客服人员可以在几秒钟内提取跟踪信息。 

二、人工智能将如何提升供应链管理?

物流已经成为供应链和商业模式不可分割的一部分。与过去不同的是，企业现在开始关注于他们所期待的新时代技术的发展。人工智能(AI)就是这样一种技术，它有潜力利用物流来克服目前的挑战。零售物流面临的挑战最大，因为它直接迎合消费者，并使其更加复杂。物流目前需要预测消费者需求，商品需求，一个更简单的过程，和流线型的工作流程，以保持不受阻碍和盈利。

人工智能处理文档（AI+RPA）

过去，世界各地的组织都在努力管理物流文书工作，因为这些文书工作容易出错，成本高，耗时长。如果采用人工智能，无需人工干预，就可以自行输入数据和人工智能接口，从而实现过程自动化和节约资金。此外，从这些数据中获得的见解使公司能够提高他们的支付和文档方法，并保持对它们的跟踪。

预测分析

人工智能的主要优点是对客户需求的预测分析。将人工智能整合到物流中可以让制造商和零售商了解消费者的需求。零售商将能够了解特定时间或地区对特定商品的需求，并据此进行采购。来自零售商的数据将帮助供应链中的所有其他实体重新定义它们的库存。

 加强管理

除了客户需求，人工智能还可以帮助组织改善物流管理系统，因为这将使他们能够实时跟踪自己的资产。从运输到库存，一切都可以根据市场需求进行分类。适当的资产评估将使资源和投资最优化。 

筹划物流

繁琐和平凡的任务可以转移到AI界面，每次都能以同样的效率完成。由于人工智能可以解读更大的数据集，企业可以获得更多的投标，并根据它选择最可靠和最有利可图的物流合作伙伴。 

三、人工智能如何推动物流行业下一阶段的增长?

为什么物流公司正面临一个前所未有的变化的时代，因为新技术使更高的效率和更多的合作运营模式成为可能。这是物流行业拥抱人工智能的最佳时机，因为数字化已经形成，客户期望也在不断发展。

人工智能可以帮助物流行业重新定义今天的行为和实践，从预测到预测的规划，从标准化到个性化的服务。它还为物流公司提供了优化网络协调的能力，这是仅靠人类思维无法达到的效率 

人工智能(AI)越来越多地出现在我们的个人生活中，并迅速被企业用于提高效率和创造新价值。世界各地的许多物流公司都拥抱数字化转型，从传统的企业资源规划系统过渡到高级分析、增加自动化、硬件和软件机器人以及移动计算。 

在人工智能的帮助下，物流行业可以将其运营从反应性行动转变为前瞻性和预测性范式，这可以在后台办公室、运营和面向客户的活动中以有利的成本产生更高的洞察力。例如，人工智能技术将使用先进的图像识别技术来跟踪货物和资产的状况，为运输带来端到端自动化，或在世界货运量出现波动之前预测它们。 

随着职业世界的数字化，越来越多的公司将人工智能(AI)添加到他们的供应链中，以最大限度地利用他们的资源，减少时间和金钱花在决定和何时发送一个包裹到某个地方。

优化库存

库存优化是指维持一个特定的库存水平，可以消除缺货的情况，同时持有库存的成本不损害底线。物流在不降低材料成本或过程成本的情况下缩小产品价值方面起着重要作用。该技术还可以确保和管理供应商库存和可用的卡车数量，并优化物流模式。如果它满足需求和供给方程，它就成功了。 

简化经纪流程（AI+RPA）

海关申报严重依赖手工流程，涉及法规、行业和客户的知识。交叉引用和验证是一个费力的过程。自然语言处理将修改并使人工智能软件从各种格式的文件中提取相关信息，并提交一份声明。 

应对不可预见风险

通过训练，人工智能可以从应急计划中学习，这可以保证未来的纠正行动。使用人工智能搜索互联网，观察趋势，可以预测某一类产品的需求增长，或提前识别任何风险。 

当涉及到物流业务时，要预料到意外情况，因为一系列的情况可能会影响产品的预期交付日期。飓风和洪水、航空公司破产和员工罢工等自然灾害都会影响公司物流工作流程的自然进程。

作者：曾志宏