物流中的人工智能让运输更智能

需求预测和库存优化

利用庞大的数据集和先进的算法，人工智能正在彻底改变需求预测和库存优化。通过分析大量的历史数据，包括销售数据、天气模式和社交媒体趋势，人工智能算法被证明善于准确预测需求。同样，通过分析来自客户、供应商、制造商和分销商的数据，人工智能工具使公司能够优化库存水平，最大限度地减少缺货并降低成本。例如，mahindra&mahindra通过Blue Yonder的人工智能解决方案将预测准确率提高了10%。同样，Shell和Equinor的“ Shell库存优化器”利用历史数据和分析来优化备件库存，从而导致流入量减少13%，并节省大量成本。

城市物流与路线优化

基于人工智能的路线规划使运输和物流公司能够无缝整合数据，并根据交通、天气和车辆容量等实时因素优化旅行路线。这种智能方法减少了燃料消耗和排放，为更可持续的未来做出了贡献。UPS的动态道路集成优化和导航(ORION)技术就是一个很好的例子，该技术利用先进的算法、人工智能和机器学习来提供准确的ETA、增强的可靠性和卓越的响应能力。

仓储和配送业务

人工智能将仓库转变为自动化中心，配备计算机视觉和机器学习的机器人在复杂的环境中无缝导航，精确识别物品，并加速拣选和包装。这种自动化提高了准确性，加快了流程，减少了体力劳动，使工人能够处理更复杂的任务。例如，阿里巴巴的菜鸟使用了100多辆自动充电、配备wi - fi的agv，利用人工智能实现更智能、更快速的配送。此外，他们的许多设施都部署了协作机器人，促进了人机协作。同样，亚马逊的人工智能“Kiva”系统采用了零件到拣选者的系统，大大缩短了配送时间。

风险管理

进一步降低风险，人工智能分析使主动管理成为可能。像DHL这样的平台监控数百万在线/社交媒体帖子，利用先进的机器学习和自然语言处理来识别即将发生的供应链中断——从在线对话中提取的材料短缺、访问问题和供应商状态变化。同样，联邦快递采用了“SenseAware”，这是一种人工智能系统，利用传感器和算法实时跟踪包裹状况(温度、湿度等)，确保敏感物品的最佳递送。

端到端可见性和透明度

人工智能对供应链透明度至关重要，为企业和客户赋权。由人工智能平台提供的实时货运更新，让您安心并了解货物的旅程。集装箱和卡车中的嵌入式传感器可以跟踪位置、状况以及温度和湿度等环境因素，从而实现前瞻性问题预测和产品完整性维护。这种数据驱动的透明度促进了所有利益相关者之间的协作和信任，最终提高了供应链效率。

客户关系管理

人工智能可以个性化送货体验，预测顾客的偏好，并提供灵活的选择，如时间段和地点。它还通过人工智能聊天机器人和虚拟助手简化了客户支持。一个典型的例子是“Marie”，这是BearingPoint和DHL的合资企业，它利用人工智能自动化聊天查询。这减少了客户的等待时间，并为更复杂的问题腾出了时间。类似的人工智能聊天机器人也出现在BigBasket、Blinkit和Zepto等快速商务平台上。

前方的路

随着技术的进步，如区块链(BC)、数字孪生(DT)和扩展现实(ER)的出现，人工智能在物流中的创新应用将蓬勃发展。它的优势在于分析复杂的数据，预测挑战，并在不同的环境中提出适应性的解决方案。然而，人类的专业知识对于解决具体问题、理解社区需求和提供具有文化敏感性的服务仍然至关重要。因此，将人工智能的数据驱动的洞察力与人类的同理心相结合，可以优化物流部门的效率和有效性。请注意，对数据隐私和安全的担忧与人工智能的数据密集型性质有关。成功取决于战略性的人工智能整合，促进人机协作，并积极解决伦理问题。在这方面，负责任的人工智能应用可以释放提高物流效率、可持续性和客户满意度的潜力。然而，负责任的人工智能开发和部署需要强大的数据治理框架，使其成为当前的需求。