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1.人工智能在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用
由于人工智能技術(shù)的變革潛力，許多行業(yè)都在擁抱人工智能的使用。
在供應(yīng)鏈和物流的背景下，許多公司一直在探索人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案，以提高工作流程效率并克服管理貨物從公司到最終消費(fèi)者的流動(dòng)所涉及的復(fù)雜性。
研究和數(shù)據(jù)洞察公司Gartner在2021年報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，預(yù)計(jì)到2024年，50%的供應(yīng)鏈組織將投資人工智能和分析應(yīng)用程序。
從這一趨勢(shì)的開始來看，隨著疫情的出現(xiàn)，2020年供應(yīng)鏈中對(duì)人工智能的需求急劇上升。全球健康危機(jī)擾亂了經(jīng)濟(jì)、導(dǎo)致制造業(yè)停頓并導(dǎo)致消費(fèi)者行為不穩(wěn)定，此次疫情的爆發(fā)給全球供應(yīng)鏈組織帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。
快速變化的形勢(shì)使許多供應(yīng)鏈運(yùn)營商面臨前所未有的不確定性，因?yàn)殚L期存在的傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理模式被證明不足以應(yīng)對(duì)中斷的規(guī)模和復(fù)雜性。
這種困境迫使各行業(yè)的供應(yīng)鏈組織尋求更多創(chuàng)新工具和技術(shù)。因此，由于該技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，其中相當(dāng)多的人轉(zhuǎn)向了人工智能解決方案。
2.利用人工智能預(yù)測分析解決方案增強(qiáng)需求預(yù)測
需求預(yù)測增強(qiáng)了可預(yù)測性和資源規(guī)劃，進(jìn)而幫助供應(yīng)鏈和物流組織維持消費(fèi)者需求和供應(yīng)之間的微妙平衡。
人工智能技術(shù)擅長通過從廣泛的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫中提取見解來預(yù)測需求。一些大數(shù)據(jù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能預(yù)測工具旨在應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)模型，并從眾多來源中獲取相關(guān)信息，包括過去的銷售記錄、客戶交易、社交媒體提及和流行的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。
除此之外，這些工具還可以通過與供應(yīng)商共享需求預(yù)測數(shù)據(jù)來促進(jìn)供應(yīng)鏈合作伙伴之間更好的協(xié)作。這些功能可幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和交付計(jì)劃，以創(chuàng)建協(xié)調(diào)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。這方面使供應(yīng)鏈組織能夠快速響應(yīng)需求波動(dòng)，從而使他們受益。
更高水平的可預(yù)測性還允許企業(yè)最大限度地減少缺貨、優(yōu)化庫存水平并減少過剩庫存，從而實(shí)現(xiàn)更好的庫存管理、更高的成本節(jié)約和更高的客戶滿意度。
3.人工智能在倉庫自動(dòng)化中的應(yīng)用
人工智能機(jī)器人越來越多地應(yīng)用于供應(yīng)鏈和物流倉庫，以自動(dòng)化一系列任務(wù)，包括揀貨、包裝和補(bǔ)貨。
自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR)正在成為世界各地供應(yīng)鏈倉庫中更流行的工具。這是因?yàn)樗鼈兡軌颡?dú)立運(yùn)作，幾乎不需要人工指導(dǎo)或干預(yù)。通過結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和傳感器融合等先進(jìn)技術(shù)，這些機(jī)器人能夠有效地執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。
此外，AMR能夠適應(yīng)不斷變化的倉庫配置和運(yùn)營需求。在人工智能機(jī)器人可以與人類工人協(xié)作工作的環(huán)境中，這種協(xié)同作用使人類能夠?qū)Ｗ⒂谛枰祟悇?chuàng)造力和解決問題能力的更復(fù)雜的任務(wù)，而機(jī)器人則負(fù)責(zé)重復(fù)性和平凡的任務(wù)。
這種充滿活力的合作伙伴關(guān)系有可能最大限度地提高員工生產(chǎn)力，并提高供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域倉庫運(yùn)營的整體效率。
4.人工智能質(zhì)量控制
支持人工智能的傳感器和分析工具的出現(xiàn)徹底改變了供應(yīng)鏈和物流公司的質(zhì)量控制，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)可以監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量并實(shí)時(shí)檢測缺陷，確保產(chǎn)品在到達(dá)客戶之前符合最高標(biāo)準(zhǔn)。
例如，一些傳感器能夠檢測產(chǎn)品中的劃痕、裂紋和凹痕，而另一些傳感器則經(jīng)過編程來檢查是否有錯(cuò)誤的標(biāo)記或缺失的組件。一些預(yù)測性維護(hù)人工智能模型還用于評(píng)估產(chǎn)品使用情況，并根據(jù)廣泛的使用趨勢(shì)提出建議的維護(hù)計(jì)劃。
在運(yùn)輸中，可以采用人工智能傳感器來監(jiān)控產(chǎn)品的狀況。例如，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)傳感器中的人工智能可用于檢測溫度和濕度變化，以確保易腐爛的貨物保持在正確的溫度。
通過在整個(gè)供應(yīng)鏈和物流流程中整合支持人工智能的傳感器，企業(yè)可以確保只有高質(zhì)量的產(chǎn)品才能到達(dá)客戶手中。這不僅提高了客戶滿意度，還維護(hù)了品牌聲譽(yù)。
5.人工智能可用于簡化采購流程
人工智能有潛力通過自動(dòng)化許多繁瑣的任務(wù)來簡化采購流程，從而改變游戲規(guī)則。例如，人工智能可以幫助公司驗(yàn)證發(fā)票數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)發(fā)票處理自動(dòng)化。
此外，人工智能還可以用于提醒供應(yīng)經(jīng)理有關(guān)待處理發(fā)票的信息，以確保及時(shí)處理它們。除此之外，人工智能功能還可以擴(kuò)展到創(chuàng)建采購訂單并監(jiān)控其進(jìn)度。這種自動(dòng)化水平可能會(huì)顯著減少在這些任務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間和精力。
除了與發(fā)票相關(guān)的功能外，人工智能還可以被編程來分析過去的數(shù)據(jù)并檢測表明采購流程中潛在風(fēng)險(xiǎn)和問題的模式和趨勢(shì)。例如，人工智能可用于識(shí)別供應(yīng)商績效問題或合規(guī)違規(guī)行為。這種方法將有助于先發(fā)制人地避免出現(xiàn)問題并增強(qiáng)流程優(yōu)化。
一些公司已經(jīng)在利用人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的力量來創(chuàng)建更安全、更透明的分布式數(shù)據(jù)庫采購系統(tǒng)。
6.人工智能在供應(yīng)鏈和物流中的應(yīng)用，提供更好的客戶體驗(yàn)
人工智能有潛力以多種方式改變供應(yīng)鏈和物流行業(yè)的客戶服務(wù)。
其中之一是實(shí)現(xiàn)訂單的實(shí)時(shí)跟蹤。此功能可以幫助客戶隨時(shí)了解其貨件的狀態(tài)和位置，讓他們透明且安心。
此外，基于自然語言處理(NLP)的人工智能解決方案可用于自動(dòng)化客戶服務(wù)任務(wù)，減輕人類代表的負(fù)擔(dān)。例如，可以部署人工智能來回答常見問題(FAQ)，從而使人類代理能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的任務(wù)，特別是那些需要人工輸入或?qū)I(yè)知識(shí)的任務(wù)。
這些功能不僅可以縮短對(duì)客戶詢問的響應(yīng)時(shí)間，還可以提高客戶滿意度。
7.人工智能在運(yùn)輸管理和路線優(yōu)化中的應(yīng)用
在供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域，人工智能可以用來分析數(shù)據(jù)并識(shí)別模式，以確定便捷的運(yùn)輸路線。
人工智能解決方案可以利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(例如當(dāng)前交通和天氣狀況)來確定最有效的送貨路線。此類人工智能功能可用于減輕交通擁堵等因素造成的不便，特別是在交通高峰時(shí)段，從而縮短送貨時(shí)間。
人工智能預(yù)計(jì)還會(huì)以其他方式影響該行業(yè)。例如，行業(yè)分析師預(yù)測，依賴該技術(shù)的自動(dòng)卡車的使用在不久的將來將會(huì)增加。由于多種因素的綜合作用，這種轉(zhuǎn)變預(yù)計(jì)會(huì)發(fā)生。
因素之一是車輛背后的技術(shù)正在迅速發(fā)展，而貨運(yùn)需求不斷增加，而熟練的卡車司機(jī)卻短缺。專家表示，隨著該技術(shù)的改進(jìn)和變得更加可靠，它將成為對(duì)企業(yè)有吸引力的選擇。
當(dāng)然，不可能準(zhǔn)確確定自動(dòng)駕駛卡車何時(shí)會(huì)成為主流。然而，在大規(guī)模采用之前必須滿足廣泛的安全標(biāo)準(zhǔn)。
8.人工智能在供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域的未來
人工智能有潛力通過提高效率和降低運(yùn)營成本來徹底改變供應(yīng)鏈和物流行業(yè)。
人工智能在供應(yīng)鏈和物流中的使用有可能徹底改變未來物品的分配、處理和運(yùn)輸方式。自動(dòng)化、預(yù)測分析和其他基于人工智能的技術(shù)旨在優(yōu)化許多供應(yīng)鏈相關(guān)流程。
除了改善庫存管理之外，這些發(fā)展還可能改善需求預(yù)測、實(shí)時(shí)貨運(yùn)跟蹤和車輛路線優(yōu)化。
此外，人工智能可以降低運(yùn)營費(fèi)用、識(shí)別低效率并提高整體客戶響應(yīng)能力。人工智能融入供應(yīng)鏈和物流運(yùn)營有望提高效率，減少浪費(fèi)，并更好地響應(yīng)現(xiàn)代市場不斷發(fā)展的不斷變化的需求。
原標(biāo)題：人工智能如何影響供應(yīng)鏈和物流
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