因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的變革潛力，很多行業(yè)都在擁抱人工智能的應(yīng)用。在供應(yīng)鏈和物流的背景下，許多公司為了提高工作流程效率，克服從公司到最終消費(fèi)者流動(dòng)的復(fù)雜性，一直在探索人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案。

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。從這一趨勢(shì)開始，隨著COVID-19大流行，2020年供應(yīng)鏈對(duì)人工智能的需求急劇增加。全球健康危機(jī)擾亂了經(jīng)濟(jì)，導(dǎo)致制造業(yè)停頓，導(dǎo)致消費(fèi)者行為不穩(wěn)定。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)。

由于長期存在的傳統(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，許多供應(yīng)鏈運(yùn)營商面臨著前所未有的不確定性。這一困境迫使各行業(yè)的供應(yīng)鏈組織尋求更多的創(chuàng)新工具和技術(shù)。所以，由于這一技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，相當(dāng)一部分人轉(zhuǎn)向了人工智能解決方案。

利用人工智能預(yù)測(cè)分析解決方案增強(qiáng)需求預(yù)測(cè)。

需求預(yù)測(cè)增強(qiáng)了可預(yù)測(cè)性和資源規(guī)劃，從而幫助供應(yīng)鏈和物流組織在消費(fèi)者需求和供給之間保持微妙的平衡。

人工智能技術(shù)擅長從廣泛的數(shù)據(jù)庫中提取意見來預(yù)測(cè)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(cè)工具旨在應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)模型，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)。

此外，這些工具還可以通過與供應(yīng)商共享需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來促進(jìn)供應(yīng)鏈合作伙伴之間更好的合作。這些功能可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和交付計(jì)劃，創(chuàng)建一個(gè)和諧的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。這使得供應(yīng)鏈組織能夠快速響應(yīng)需求波動(dòng)，從而受益。

更高的可預(yù)測(cè)性也允許企業(yè)最大限度地減少缺貨，優(yōu)化庫存水平，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。

人工智能在倉庫自動(dòng)化中的應(yīng)用。

在供應(yīng)鏈和物流倉庫中，人工智能機(jī)器人的應(yīng)用越來越廣泛，包括揀貨、包裝和補(bǔ)貨等一系列自動(dòng)化任務(wù)。

獨(dú)立移動(dòng)機(jī)器人（AMR）它正在成為世界各地供應(yīng)鏈倉庫中更受歡迎的工具。這是因?yàn)樗鼈兛梢元?dú)立工作，幾乎不需要人工指導(dǎo)或干預(yù)。這些機(jī)器人可以有效地執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，如人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺與傳感器融合等先進(jìn)技術(shù)。

此外，AMR可以滿足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合作的環(huán)境中，這種協(xié)作使人類能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的任務(wù)，這些任務(wù)需要人類的創(chuàng)造力和解決問題的能力，而機(jī)器人負(fù)責(zé)重復(fù)和普通的任務(wù)。

在供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域，這種充滿活力的合作伙伴關(guān)系可以最大限度地提高員工的生產(chǎn)力，提高倉庫運(yùn)營的整體效率。

人工智能質(zhì)量控制。

由于人工智能技術(shù)能夠監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量，實(shí)時(shí)檢測(cè)缺陷，保證產(chǎn)品在達(dá)到客戶前達(dá)到最高標(biāo)準(zhǔn)，所以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。

例如，一些傳感器可以檢測(cè)產(chǎn)品中的劃痕、裂紋和凹痕，而另一些傳感器可以通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(cè)性維護(hù)人工智能模型也用于評(píng)估產(chǎn)品的使用情況，并根據(jù)廣泛的使用趨勢(shì)提出建議。

人工智能傳感器可用于運(yùn)輸中對(duì)產(chǎn)品狀況進(jìn)行監(jiān)控。舉例來說，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)人工智能可以用來檢測(cè)傳感器中的溫度和濕度變化，以確保易腐物品保持在正確的溫度。

通過將支持人工智能的傳感器整合到整個(gè)供應(yīng)鏈和物流過程中，企業(yè)可以保證只有優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品才能到達(dá)客戶手中。這不僅提高了客戶滿意度，也維護(hù)了品牌聲譽(yù)。

人工智能可以用來簡化采購流程。

通過自動(dòng)化許多繁瑣的任務(wù)，人工智能有潛力簡化采購流程，從而改變游戲規(guī)則。舉例來說，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)票處理的自動(dòng)化。

此外，人工智能還可以用來提醒供應(yīng)經(jīng)理處理發(fā)票的信息，以確保及時(shí)處理。此外，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)顯著減少這些任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間和精力。

人工智能除了與發(fā)票相關(guān)的功能外，還可以通過編程對(duì)過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和測(cè)試，顯示采購過程中潛在風(fēng)險(xiǎn)和問題的模式和趨勢(shì)。例如，人工智能可以用來識(shí)別供應(yīng)商的績效問題或合規(guī)違規(guī)行為。這種方法將有助于先發(fā)制人，避免問題，加強(qiáng)流程優(yōu)化。

一些企業(yè)已利用人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的力量，創(chuàng)建更加安全、透明的分布式數(shù)據(jù)庫采購系統(tǒng)。人工智能在供應(yīng)鏈和物流中的應(yīng)用，為客戶提供更好的體驗(yàn)，人工智能可以通過多種方式改變供應(yīng)鏈和物流行業(yè)的客戶服務(wù)。其中一個(gè)就是實(shí)現(xiàn)訂單的實(shí)時(shí)跟蹤。這個(gè)功能可以幫助顧客隨時(shí)了解貨物的狀態(tài)和位置，使其透明和放心。

另外，基于自然語言的處理（NLP）人工智能解決方案可以用來自動(dòng)化客戶服務(wù)任務(wù)，減輕人類代表的負(fù)擔(dān)。例如，人工智能可以部署來回答常見問題。(FAQ)，因此，人類代理可以專注于更復(fù)雜的任務(wù)，尤其是那些需要人工輸入或?qū)I(yè)知識(shí)的任務(wù)。這一功能不僅能縮短對(duì)顧客詢問的響應(yīng)時(shí)間，而且能提高顧客滿意度。

人工智能在運(yùn)輸管理和路線優(yōu)化中的應(yīng)用。

人工智能可用于分析數(shù)據(jù)，識(shí)別供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域的模式，以確定方便的運(yùn)輸路線。

人工智能解決方案可以通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如當(dāng)前交通和天氣條件)來確定最有效的交付路線。這種人工智能功能可以用來減少交通擁堵等因素帶來的不便，尤其是在交通高峰期，從而縮短交貨時(shí)間。

人工智能預(yù)計(jì)將以其他方式影響該行業(yè)。例如，行業(yè)分析師預(yù)測(cè)，依賴該技術(shù)的自動(dòng)卡車的使用將在不久的將來增加。由于各種因素的綜合作用，這種變化有望發(fā)生。

其中一個(gè)因素是車輛背后的技術(shù)發(fā)展迅速，而對(duì)貨運(yùn)的需求越來越大，而熟練的卡車司機(jī)卻供不應(yīng)求。專家說，隨著這項(xiàng)技術(shù)的改進(jìn)和可靠性的提高，它將成為一個(gè)吸引企業(yè)的選擇。

自然，不可能準(zhǔn)確地確定自動(dòng)駕駛卡車什么時(shí)候會(huì)成為主流。但是，在大規(guī)模采用之前，必須符合廣泛的安全標(biāo)準(zhǔn)。

未來供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域的人工智能。

通過提高效率和降低運(yùn)營成本，人工智能有潛力徹底改變供應(yīng)鏈和物流產(chǎn)業(yè)。人工智能在供應(yīng)鏈和物流中的使用可能會(huì)徹底改變未來物品的分配、處理和運(yùn)輸方式?；谌斯ぶ悄艿淖詣?dòng)化、預(yù)測(cè)分析等技術(shù)旨在優(yōu)化許多供應(yīng)鏈相關(guān)流程。

這些發(fā)展不僅可以改善庫存管理，還可以改善需求預(yù)測(cè)、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)營成本，識(shí)別效率低下，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)，更好地響應(yīng)現(xiàn)代市場(chǎng)不斷變化的需求。

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標(biāo)簽：人工智能,物聯(lián)網(wǎng),融智能解決方案,物流供應(yīng)鏈