物流中的人工智能讓運輸更智能

2024-04-12 18:00:41    編輯: robot
導讀 作者:Tanmoy Kundu教授,新德裏國際管理學院運營管理與定量技術助理教授在人工智能(AI)不斷發展的能力的推動下,全球物流業正在經歷一場重大變革。人工智能被定義爲機器模仿人類智能的能力,它正...


作者:Tanmoy Kundu教授,新德裏國際管理學院運營管理與定量技術助理教授

在人工智能(AI)不斷發展的能力的推動下,全球物流業正在經歷一場重大變革。人工智能被定義爲機器模仿人類智能的能力,它正在從根本上重塑物流格局。人工智能處理大量數據、做出明智決策和預測結果的能力,使其在物流領域至關重要。人工智能幫助物流自動化和簡化流程,增強客戶體驗,提高供應鏈系統的整體效率。正如麥肯錫報告所概述的那樣,早期採用者有效地實施了人工智能支持的供應鏈管理,取得了令人印象深刻的進步。其中包括物流成本降低15%,庫存水平優化35%,服務水平顯著提高65%,超過了行動緩慢的競爭對手。通過研究以下具體用例並分析其影響,本文旨在揭示人工智能爲物流行業帶來的令人興奮的未來。

需求預測和庫存優化

利用龐大的數據集和先進的算法,人工智能正在徹底改變需求預測和庫存優化。通過分析大量的歷史數據,包括銷售數據、天氣模式和社交媒體趨勢,人工智能算法被證明善於准確預測需求。同樣,通過分析來自客戶、供應商、制造商和分銷商的數據,人工智能工具使公司能夠優化庫存水平,最大限度地減少缺貨並降低成本。例如,mahindra&mahindra通過Blue Yonder的人工智能解決方案將預測准確率提高了10%。同樣,Shell和Equinor的“ Shell庫存優化器”利用歷史數據和分析來優化備件庫存,從而導致流入量減少13%,並節省大量成本。

城市物流與路线優化

基於人工智能的路线規劃使運輸和物流公司能夠無縫整合數據,並根據交通、天氣和車輛容量等實時因素優化旅行路线。這種智能方法減少了燃料消耗和排放,爲更可持續的未來做出了貢獻。UPS的動態道路集成優化和導航(ORION)技術就是一個很好的例子,該技術利用先進的算法、人工智能和機器學習來提供准確的ETA、增強的可靠性和卓越的響應能力。

倉儲和配送業務

人工智能將倉庫轉變爲自動化中心,配備計算機視覺和機器學習的機器人在復雜的環境中無縫導航,精確識別物品,並加速揀選和包裝。這種自動化提高了准確性,加快了流程,減少了體力勞動,使工人能夠處理更復雜的任務。例如,阿裏巴巴的菜鳥使用了100多輛自動充電、配備wi - fi的agv,利用人工智能實現更智能、更快速的配送。此外,他們的許多設施都部署了協作機器人,促進了人機協作。同樣,亞馬遜的人工智能“Kiva”系統採用了零件到揀選者的系統,大大縮短了配送時間。

風險管理

進一步降低風險,人工智能分析使主動管理成爲可能。像DHL這樣的平台監控數百萬在线/社交媒體帖子,利用先進的機器學習和自然語言處理來識別即將發生的供應鏈中斷——從在线對話中提取的材料短缺、訪問問題和供應商狀態變化。同樣,聯邦快遞採用了“SenseAware”,這是一種人工智能系統,利用傳感器和算法實時跟蹤包裹狀況(溫度、溼度等),確保敏感物品的最佳遞送。

端到端可見性和透明度

人工智能對供應鏈透明度至關重要,爲企業和客戶賦權。由人工智能平台提供的實時貨運更新,讓您安心並了解貨物的旅程。集裝箱和卡車中的嵌入式傳感器可以跟蹤位置、狀況以及溫度和溼度等環境因素,從而實現前瞻性問題預測和產品完整性維護。這種數據驅動的透明度促進了所有利益相關者之間的協作和信任,最終提高了供應鏈效率。

客戶關系管理


人工智能可以個性化送貨體驗,預測顧客的偏好,並提供靈活的選擇,如時間段和地點。它還通過人工智能聊天機器人和虛擬助手簡化了客戶支持。一個典型的例子是“Marie”,這是BearingPoint和DHL的合資企業,它利用人工智能自動化聊天查詢。這減少了客戶的等待時間,並爲更復雜的問題騰出了時間。類似的人工智能聊天機器人也出現在BigBasket、Blinkit和Zepto等快速商務平台上。

前方的路

隨着技術的進步,如區塊鏈(BC)、數字孿生(DT)和擴展現實(ER)的出現,人工智能在物流中的創新應用將蓬勃發展。它的優勢在於分析復雜的數據,預測挑战,並在不同的環境中提出適應性的解決方案。然而,人類的專業知識對於解決具體問題、理解社區需求和提供具有文化敏感性的服務仍然至關重要。因此,將人工智能的數據驅動的洞察力與人類的同理心相結合,可以優化物流部門的效率和有效性。請注意,對數據隱私和安全的擔憂與人工智能的數據密集型性質有關。成功取決於战略性的人工智能整合,促進人機協作,並積極解決倫理問題。在這方面,負責任的人工智能應用可以釋放提高物流效率、可持續性和客戶滿意度的潛力。然而,負責任的人工智能开發和部署需要強大的數據治理框架,使其成爲當前的需求。



標題:物流中的人工智能讓運輸更智能

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