人工智能影響供應(yīng)鏈的8大方式解析

1. 人工智能能夠分析大量數(shù)據(jù)，從而增強需求預(yù)測

有了人工智能技術(shù)，企業(yè)通過處理大量的數(shù)據(jù)——例如由傳感器生成的數(shù)據(jù)——以了解現(xiàn)實情況，然后做出合理的決策，已經(jīng)成為可能。的確，當(dāng)供應(yīng)落后于需求時，企業(yè)會蒙受損失。

人工智能的預(yù)測能力有助于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和預(yù)測需求。這使得銷售商能夠變被動為主動。通過了解期望值和需求量，運輸公司可以合理調(diào)整車輛數(shù)量，并將其重點放置在預(yù)計需求最大的位置上，此舉可以幫助降低運營成本。

大數(shù)據(jù)的力量使得物流公司能夠比以往更好地預(yù)測高度準(zhǔn)確的前景，并優(yōu)化未來績效。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以進行預(yù)測和復(fù)雜的情景分析，并可以進行精確的容量規(guī)劃以及供應(yīng)鏈和庫存的優(yōu)化。

2. 人工智能可以提供洞察力以提高生產(chǎn)力

通過自動計算更好的解決方案，人工智能極大地提高了倉庫的生產(chǎn)率，尤其是對于在線零售商而言。

通過在供應(yīng)鏈管理過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以有效地分析供應(yīng)鏈性能并找出影響同一領(lǐng)域的新因素。為了找出影響供應(yīng)鏈績效的因素和問題，人工智能還結(jié)合了強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及監(jiān)督學(xué)習(xí)等不同技術(shù)的能力。

3. 聊天機器人正在重新定義客戶支持服務(wù)

根據(jù)埃森哲（Accenture）公司的調(diào)查結(jié)果顯示，80%的客戶服務(wù)都可以由機器人來處理。人工智能可以個性化客戶與物流供應(yīng)商之間的關(guān)系。

Pega公司也表示，38%的消費者認為人工智能可以增強客戶服務(wù)。

最近的一個個性化客戶體驗示例是DHL公司與亞馬遜公司的合作關(guān)系。通過使用Alexa應(yīng)用程序跟蹤DHL包裹行程，DHL客戶可以要求Alexa與Amazon Echo或Echo Dot智能音箱連接，并確認包裹的狀態(tài)。如果在交互過程中出現(xiàn)任何問題，Echo用戶可以直接與DHL公司聯(lián)系，以尋求其客戶支持團隊的幫助。

4. 智能倉庫管理

在未來幾年內(nèi)，大面積的倉庫管理將會完全實現(xiàn)自動化。人工智能技術(shù)越來越成為不可或缺的組成部分，尤其是在短期和中期預(yù)測方面。

智能倉庫是一個完全自動化的設(shè)施，其中大部分工作是通過自動化或軟件來完成的。在此過程中，繁瑣的任務(wù)得以簡化，操作也變得更具成本效益。

阿里巴巴和亞馬遜公司已經(jīng)通過使用自動化改造了他們的倉庫。亞馬遜公司正在物流中心內(nèi)使用機器替代真人員工，這套自動化的打包生產(chǎn)線名為 CartonWrap（紙箱打包），由意大利公司 CMC 提供。該機器主要由分揀、裁切和打包三個核心模塊，以及打單等輔助模塊組成。據(jù)悉，CartonWrap 每小時可以完成600-700個訂單的打包工作，效率遠超人手打包。CMC 的網(wǎng)站則顯示，該機器在理想狀態(tài)下每小時可以輸出多達1，000個包裹，打包效率獲得了5倍的驚人提升。

阿里巴巴的智能倉庫通過一整套自動化系統(tǒng)，每天可高效處理超百萬級商品，人工僅需在條碼復(fù)核、分揀機監(jiān)護等環(huán)節(jié)投入，貨品的運輸、倉儲、裝卸、搬運等七個環(huán)節(jié)可一體化集成，效率至少提升30%，揀貨準(zhǔn)確率幾乎可達100%。

5. 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是由人工智能提供供應(yīng)鏈的下一個重要產(chǎn)品。擁有無人駕駛卡車可能還需要一段時間，但是物流行業(yè)現(xiàn)在正在利用高科技駕駛來提高效率和安全性。在輔助制動、車道輔助和高速公路自動駕駛方面，預(yù)計該行業(yè)將發(fā)生重大變化。

為了實現(xiàn)更低的油耗，企業(yè)不斷研發(fā)出更好的駕駛系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以將多輛卡車聚集在一起形成編隊。物流公司通過計算機控制這樣的編隊，而且它們之間也相互連接。

6. 遺傳算法正在縮短交貨時間并降低成本

在供應(yīng)鏈中，每一英里和每一分鐘都很重要。企業(yè)可以使用基于遺傳算法（Genetic Algorithms）的路線規(guī)劃器來規(guī)劃交付的最佳路線。

全球快遞服務(wù)商UPS公司正在使用一款名為“Orion”的GPS工具，來幫助駕駛員及時、經(jīng)濟、高效地交貨。據(jù)悉，Orion可以根據(jù)交通狀況和其他因素來實時規(guī)劃和優(yōu)化路線。而這一技術(shù)已經(jīng)幫助UPS公司每年節(jié)省了近5000萬美元。

7. 機器人技術(shù)

如果不提及機器人技術(shù)，那么此次關(guān)于人工智能的討論勢必是不完整的。雖然它們聽起來像是一種未來主義的概念，但事實上它們已經(jīng)嵌入到了供應(yīng)鏈之中。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Tractica Research公司的說法，到2021年底，全球倉儲和物流機器人的銷售額將達到224億美元。

如今，有些倉庫的操作原理已不再為人類觀察者所理解，因為它們是由人工智能管理的。它們的共同特征通常是機器人驅(qū)動，尤其是自動導(dǎo)引車（AGV）。

在倉庫中，產(chǎn)品以混亂的方式存放在各種架子和過道中。對于人類揀選師而言，這就意味著不必要的移動和搜索時間，而這一過程對于自動駕駛機器人來說卻并不存在問題：當(dāng)收到訂單時，第一個可用的自動揀選機將拾取最接近其位置存儲的物品，并將其傳送到倉庫末端的人工包裝工位。

8. 財務(wù)異常檢測

供應(yīng)鏈提供商通常依賴大量的第三方——包括公共航空公司、分包人員、特許航空公司以及其他第三方供應(yīng)商——來運營其業(yè)務(wù)的核心功能。這就給物流會計團隊增加了負擔(dān)，導(dǎo)致他們每年要處理來自數(shù)千家供應(yīng)商、合作伙伴或供應(yīng)商的數(shù)百萬張發(fā)票。

就該問題而言，諸如自然語言處理之類的人工智能技術(shù)，可以從企業(yè)收到的非結(jié)構(gòu)化發(fā)票形式中提取關(guān)鍵信息，例如賬單金額、帳戶信息、日期、地址和相關(guān)方。

例如，咨詢機構(gòu)安永（EY）公司正在采用類似的方法來檢測欺詐性發(fā)票。使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對國際方的發(fā)票進行徹底分類，并識別異常以供專家審核，可以幫助安永公司遵守制裁、反賄賂法規(guī)以及《美國反海外腐敗法》的其他規(guī)定。安永公司的欺詐檢測系統(tǒng)達到了97%的準(zhǔn)確性，并已推廣到了50多家公司。

類似的邏輯還可以應(yīng)用于具有高頻重復(fù)任務(wù)的任何其他業(yè)務(wù)流程中。