人工智能 (AI) 为综合物流提供动力的关键方式

毫无疑问，人工智能 (AI) 将会彻底改变世界，包括物流。

人工智能越来越多地用于自动化和优化供应链运营。 越来越多的人工智能创新和不断增加的人工成本使得人工智能在物流中的应用越来越有吸引力，推动了综合物流的优化。 在供应链管理的背景下，这种转变(也称为“平台变革”)可以改变我们计划、执行和优化货物从一个地点到另一个地点的移动的方式。 更具体地说，通过利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的力量，企业可以获得：

实时洞察其供应链运营。

准确预测需求模式。

优化库存水平。

降低运输成本。

改善客户服务。

高水平的战略分析和优化的财务报告。

更好的安全和风险管理。

云和人工智能的综合物流

在数据的创建、存储和分析方式方面，供应链也正在变得数字化。 多年来对传感器、摄像头、物联网设备和集成部署的投资有助于实现货物的物理移动数字化，并显着增加了整个供应链中创建的数据量。 此外，虽然数据传统上存储在本地仓库中(难以访问、集成或创新)，但我们现在看到基于云的系统的出现。 很快，利用最新的基于云的技术架构将在供应链管理中实现人工智能的各种用例，使企业能够利用集成物流产品并无缝管理海上、陆地和空中的货物流。

人工智能即将用于供应链管理

以下是人工智能和机器学习的实施将很快重塑流程和运作方式的领域：

• 欺诈检测：这些创新可用于检测和防止供应链中的欺诈活动，例如盗窃、伪造和未经授权访问敏感数据。

• 需求预测：这些工具可以通过分析历史销售数据、市场趋势、天气和可能的中断来帮助更准确地预测需求模式。 这可以实现更好的库存计划并减少缺货。

• 预测性维护：通过实时监控设备和资产，可以在潜在问题发生之前识别它们。 这有助于减少停机时间和维护成本，并提高设备的整体效率。 这里的具体应用与所有优化“正常运行时间”的资产所有者有关，例如仓库所有者、码头运营商、车队经理等。

• 实时供应链监控和调整：人工智能可以提供从原材料到成品的整个供应链的实时可见性。 这可以帮助识别潜在的瓶颈和延误，使公司能够主动采取纠正措施。 数字孪生技术(物理资产或系统的虚拟、现实复制品，如卡车、仓库或供应链)将有助于提高绩效和实现战略目标。 数字孪生模拟可用于可视化供应链运营的绩效，管理潜在的中断，并通过对变化的分销流等场景进行建模来对供应链的弹性进行压力测试。 这种对供应链的可视性将改善风险管理、决策以及客户体验。

• 仓库和运输自动化：通过使用人工智能和机器学习，可以实现仓库和运输操作的自动化和优化。 这包括用于预测、库存管理和路线规划的软件系统，以及机器人、采摘臂、无人机、叉车和卡车等自动化资产。 这可以帮助企业降低成本并提高效率，同时还可以提高客户服务水平。 马士基战略洞察主管 Jannik Pedersen 表示：“这是一个游戏规则改变者。”他补充道，“我们目前在堆场、仓库和码头看到了受限的自动驾驶汽车 (AV) 应用。 然而，我们相信，从 2025 年开始，我们将开始看到高速公路走廊上的“中心到中心”自动驾驶应用将永远改变卡车运输，并带来更好的物流整合”。

• 个性化：人工智能可根据客户的购买历史、业务基本面(例如行业、规模和价值链)搜索历史和其他数据为客户生成个性化推荐。 通过预测下一个最佳行动/优化想法，这可以帮助改善客户体验并增加销售额。

• 自主流程：通过人工智能和人工智能代理(一种能够自主执行连续人工智能任务的人工智能工具，只需一次输入即可提供多个输出)的实施，具有多源数据输入的整个工作流程，以及需要输入的工作流程 这些进程有可能自主运行。

ChatGPT(和 Auto-GPT)将如何使物流受益?

Open AI 出色的 ChatGPT 程序和类似的生成式 AI 模型(例如 AutoGPT 和其他 AI 代理)可用于物流中，在自动化工作流程和客户体验方面具有最具影响力的用例。 例如，ChatGPT 能够用于开发聊天机器人，为客户提供实时帮助，例如更快地回答查询、提供订单更新和解决投诉，从而成倍减少等待和响应时间。 未来，这些系统将得到进一步开发，并可能能够解决目前存在的一些数据访问和数据权限问题。 这些系统的功能正在呈指数级发展，实际用例越来越准确，可以促进问题解决并改善整体客户体验。

未来的未来

马士基战略洞察主管 Jannik Pedersen 表示：“人工智能有可能成为物流领域的下一个根本性技术变革，就像互联网和移动技术改变我们的生活和工作方式一样。” 目前，构建人工智能解决方案并利用该技术自动化日常任务、降低成本并提高效率正掀起一股淘金热。 随着新技术和算法的发展，未来我们可以期待在物流行业看到更先进的AI/ML应用，这将带动更大的创新和竞争力。 事实上，整个供应链软件类别都可能成为云软件的下一个前沿领域之一。 我们看到了建立在这些数字中间件层之上的新型智能和应用层供应链 SaaS 公司的机会。 这些类别可能包括：

数字孪生仿真和整体优化模型。

供应商/采购情报和管理。

脱碳和循环分析。

库存预测和计划。

工作流程自动化和优化工具。

其他行业特定的数字基础设施。

总之，这些人工智能应用程序和类型不仅将支持物流规划人员提高物流成本，还将通过对实时事件或中断的更高响应能力和敏捷性来增强供应链的弹性。

附件：可用于物流的人工智能分类

• 基于规则的人工智能：基于规则的人工智能系统遵循一组预定义的规则和决策标准来做出预测和建议。 例如，基于规则的系统可用于根据重量和距离建议货物的特定运输方式。

• 监督学习人工智能：监督学习算法根据标记数据进行训练，以对新数据进行预测。 例如，可以训练监督学习算法来根据历史销售数据预测产品需求。

• ETA 预测和海关吞吐时间：例如，可以建立预测模型，根据跟踪卡车位置实时信息的运输控制塔的数据，对卡车准时或不准时的天气进行分类。

• 强化学习人工智能：强化学习算法学习根据环境反馈做出决策。 例如，强化学习算法可用于优化送货卡车的路线，以最大限度地降低运输成本。

1.多来源或多模式补货：当您可以使用多种库存补货来源时，强化学习可以支持决定从负担得起的离岸供应中补货多少，以及以更高的成本从本地采购多少。 同样，它可用于并行组合多种运输模式，其中部分货物使用较慢但碳排放较少的模式运输，部分货物使用响应更快的模式运输。

2.全渠道供应链：在管理多个渠道的库存时，强化学习可以规定应集中库存多少产品，以利用库存池，确保快速交货，并建议应从哪个仓库或店面订单执行。

• 自然语言处理人工智能：自然语言处理(NLP)算法用于理解和分析人类语言。 例如，NLP 算法可用于分析供应链管理和物流中的客户反馈和情绪。

• 基于代理的人工智能：基于代理的人工智能系统生成基于提示的输出，然后进一步处理并集成到自主生成的任务中。 这些系统可以执行供应链中需要生成假设的任务，例如识别未来趋势。 例如，通过预测特定区域的需求，基于代理的人工智能可以自主建议容量获取策略

　　图片使用申明：原创文章图片源自‘Canva可画’平台免费版权图片素材；引用文章源自引用平台文章中所使用的原图。