事實(shí)證明，人工智能在物流行業(yè)的變革中扮演著關(guān)鍵角色。

隨著加快全球化進(jìn)程，一切都變得越來越數(shù)字化;消費(fèi)者在網(wǎng)上購買更多商品，并希望他們的產(chǎn)品或服務(wù)能夠更快、更省錢地交付。在當(dāng)今快節(jié)奏的世界中，物流和供應(yīng)鏈必須適應(yīng)快速變化的消費(fèi)者需求。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)的調(diào)查，供應(yīng)鏈每天在紙質(zhì)文書工作上浪費(fèi)數(shù)小時(shí)的時(shí)間，導(dǎo)致物流商損失大量的費(fèi)用。在某些工作中使用人工智能技術(shù)是改善這個(gè)問題的一種方法。將某些人工工作轉(zhuǎn)移到機(jī)器上可以幫助緩解紙質(zhì)文書工作的問題，同時(shí)還可以提高生產(chǎn)力。以下將探索人工智能如何為物流行業(yè)做出貢獻(xiàn)。

人工智能從根本上改變了物流和供應(yīng)鏈行業(yè)的發(fā)展。以下是人工智能技術(shù)可以幫助物流公司增強(qiáng)和創(chuàng)新物流和供應(yīng)鏈運(yùn)營的五種方式。

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1. 機(jī)器人

機(jī)器人技術(shù)是指在供應(yīng)鏈管理過程中使用的智能機(jī)器。根據(jù)Statista公司的研究，到2021年，全球物流服務(wù)機(jī)器人的市場(chǎng)收入將超過60億美元。機(jī)器人通?？梢酝瓿山桓丁⑦\(yùn)輸、存儲(chǔ)、揀選、包裝和路由等常規(guī)操作。普通工業(yè)機(jī)器人和人工智能輔助機(jī)器人的主要區(qū)別在于后者可以執(zhí)行更復(fù)雜的工作，而無需人工干預(yù)。智能機(jī)器人也可以通過學(xué)習(xí)新任務(wù)和執(zhí)行越來越復(fù)雜的行為實(shí)現(xiàn)進(jìn)化。這意味著機(jī)器人可以部分或在某些情況下完全取代配送過程中的工作人員，使其更具可預(yù)測(cè)性、易于監(jiān)管和成功。例如，無人機(jī)可以運(yùn)輸一定數(shù)量的商品，并且可以在快速飛行或移動(dòng)。射頻識(shí)別(RFID)解決方案可以通過倉庫自主分類、識(shí)別和交付物品。因此，物流行業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)可以提高效率，同時(shí)還可以讓工作人員更輕松地管理交付的各個(gè)階段。

2. 自動(dòng)駕駛汽車

自動(dòng)駕駛汽車具有顯著提高交付效率的潛力。該技術(shù)具有提高可靠性、成本效率和可預(yù)測(cè)性的潛力。盡管現(xiàn)在還沒有出現(xiàn)完全自主的送貨車輛，但這只是時(shí)間問題。隨著技術(shù)的進(jìn)步，可以想象在不久的將來，消費(fèi)者將無需人工干預(yù)的情況下即可收到貨物。根據(jù)麥肯錫公司的研究，自動(dòng)駕駛汽車(尤其是無人機(jī))將交付超過80%的包裹。通過克服運(yùn)輸障礙和不便，自動(dòng)駕駛技術(shù)將提高商品配送的效率。

3. 計(jì)算機(jī)視覺

每個(gè)視覺系統(tǒng)都由兩個(gè)主要部分組成：攝像頭和控制一切的“大腦”計(jì)算機(jī)。基于復(fù)雜的算法，它可以檢測(cè)對(duì)象、商品、特定活動(dòng)、顏色并執(zhí)行操作。該技術(shù)可用于在生產(chǎn)過程中識(shí)別損壞并提高生產(chǎn)率。例如，亞馬遜公司采用基于計(jì)算機(jī)視覺的人工智能系統(tǒng)在30分鐘內(nèi)卸載一輛拖車的商品，而在通常的情況下需要幾個(gè)小時(shí)。

4. 預(yù)測(cè)分析

物流公司都希望能夠高效運(yùn)作，按時(shí)交貨，并節(jié)省運(yùn)輸費(fèi)用。為此，他們需要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，以檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，實(shí)施糾正措施，并生成預(yù)測(cè)。通過使用預(yù)測(cè)性分析，物流公司可以極大地增強(qiáng)物流運(yùn)營、修改裝運(yùn)模式、提供交貨服務(wù)以及預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為。根據(jù)MHI公司在2020年的行業(yè)調(diào)查，使用預(yù)測(cè)分析的物流公司的比例從2017年的17%上升到2019年的30%。預(yù)測(cè)分析技術(shù)不僅可以提高供應(yīng)鏈的可視性，優(yōu)化路線，并使跟蹤和規(guī)劃裝運(yùn)更容易，還可以識(shí)別意外情況和危險(xiǎn)。如果實(shí)施得當(dāng)，它將顯著降低運(yùn)營費(fèi)用，幫助企業(yè)做出更明智的決策。

5. 大數(shù)據(jù)

與其他行業(yè)一樣，物流行業(yè)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如果沒有維護(hù)良好的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，處理所有這些數(shù)據(jù)會(huì)更加困難。物流可以通過從多個(gè)來源(如貨車司機(jī)的應(yīng)用程序、設(shè)備和系統(tǒng))收集數(shù)據(jù)，并評(píng)估各種因素如何影響交付過程，從而節(jié)省資金并避免延遲裝運(yùn)和交付。還可以深入了解歷史交付統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、驅(qū)動(dòng)因素評(píng)級(jí)，并使用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行更改。根據(jù)這項(xiàng)研究，財(cái)富1000強(qiáng)企業(yè)中有超過91%的企業(yè)投資于大數(shù)據(jù)技術(shù)。此外，人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析使物流公司能夠考慮車隊(duì)維護(hù)計(jì)劃、車輛傳感器、惡劣天氣和燃油成本等變量。它不僅為司機(jī)提供關(guān)于目的地的想法，幫助他們更安全有效地行駛，而且還允許在原來路線的基礎(chǔ)上減少費(fèi)用。

結(jié)論

通過在整個(gè)供應(yīng)鏈中引入處理數(shù)據(jù)和改進(jìn)的新方法，人工智能正在改變物流程序。預(yù)測(cè)分析、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛汽車都是可以極大提高物流和供應(yīng)鏈績(jī)效的技術(shù)，這些技術(shù)有能力改變倉庫中管理物品的方式，并優(yōu)化最后一公里的交付和物流網(wǎng)絡(luò)?？紤]到這一點(diǎn)，物流和供應(yīng)鏈公司可以將這些技術(shù)視為提高效率和降低成本的一種手段。