許多正在進(jìn)行的技術(shù)進(jìn)步將影響供應(yīng)鏈的未來(lái)，包括自動(dòng)駕駛卡車(chē)的使用以?xún)?yōu)化路線規(guī)劃和運(yùn)輸管理系統(tǒng)(TMS)。

那些對(duì)采用最新技術(shù)持抵觸態(tài)度的公司，尤其是在技術(shù)進(jìn)步快速發(fā)展的背景下，可能會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中落后。供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者和決策者必須探索現(xiàn)有技術(shù)，了解AI和自動(dòng)化如何滿(mǎn)足他們的業(yè)務(wù)需求，從而改善運(yùn)營(yíng)。

在這個(gè)不斷變化的行業(yè)中，許多技術(shù)進(jìn)步正在進(jìn)行中，它們將影響供應(yīng)鏈的未來(lái)，包括自動(dòng)駕駛卡車(chē)的使用以?xún)?yōu)化路線規(guī)劃和TMS。

應(yīng)對(duì)災(zāi)難和復(fù)雜障礙

應(yīng)對(duì)災(zāi)難和復(fù)雜障礙并不是一件簡(jiǎn)單的事。最近的紅海襲擊事件對(duì)行業(yè)產(chǎn)生了重大影響，導(dǎo)致路線時(shí)間和運(yùn)輸成本迅速上升，全球15%的航運(yùn)交通在危機(jī)前經(jīng)常使用的航線受到了長(zhǎng)期的嚴(yán)重干擾。

然而，預(yù)測(cè)顯示，AI將幫助領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)對(duì)不可預(yù)測(cè)的中斷。隨著航運(yùn)旺季的臨近，航運(yùn)費(fèi)用上漲以滿(mǎn)足更高的貨運(yùn)需求，我們正在積極審查AI在支持中斷管理和支援方面的作用，以為全球企業(yè)創(chuàng)造一個(gè)更高效、更安全的環(huán)境。

目前，AI的需求預(yù)測(cè)功能允許企業(yè)調(diào)整貨運(yùn)量，直到像紅海襲擊這樣的情況得到改善。AI可以分析市場(chǎng)，識(shí)別模式轉(zhuǎn)變的機(jī)會(huì)，并根據(jù)市場(chǎng)在類(lèi)似問(wèn)題上的反應(yīng)提供解決方案。

AI對(duì)供應(yīng)鏈人才短缺的影響

勞動(dòng)力短缺是行業(yè)的另一個(gè)主要擔(dān)憂(yōu)，預(yù)計(jì)今年美國(guó)倉(cāng)儲(chǔ)和運(yùn)輸崗位的空缺將達(dá)到170萬(wàn)。通過(guò)自動(dòng)化繁瑣和重復(fù)的任務(wù)，可以重新分配資源，提高生產(chǎn)力和效率，從而加快供應(yīng)鏈中的流程。

盡管對(duì)AI和自動(dòng)化對(duì)工作崗位的影響感到擔(dān)憂(yōu)是自然的，但我們必須專(zhuān)注于這些新技術(shù)如何幫助我們更好地完成工作，輔助我們的工作，而不是取代人類(lèi)的角色。

年輕一代在成長(zhǎng)過(guò)程中始終被技術(shù)包圍，因此他們熟悉并依賴(lài)于生活中不同方面的現(xiàn)代技術(shù)。

AI與自動(dòng)化在貨運(yùn)中的集成

AI的集成已經(jīng)在進(jìn)行中，體現(xiàn)在卡車(chē)運(yùn)輸、貨運(yùn)管理和倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化等領(lǐng)域。我們看到AI的集成通過(guò)多種方式體現(xiàn)出來(lái)，從自動(dòng)駕駛卡車(chē)到路線規(guī)劃優(yōu)化、需求預(yù)測(cè)和運(yùn)輸管理系統(tǒng)的應(yīng)用。

利用數(shù)據(jù)，AI可以在貨運(yùn)管理中提升運(yùn)輸管理系統(tǒng)(TMS)軟件的功能。這使供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者能夠改進(jìn)流程，并幫助決策，從而在使用集成AI的TMS時(shí)提供真正的運(yùn)營(yíng)效益。

機(jī)器人和倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化對(duì)供應(yīng)鏈的影響

倉(cāng)庫(kù)中的自動(dòng)化和機(jī)器人集成已經(jīng)在進(jìn)行中。我們知道，倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化每年增長(zhǎng)超過(guò)10%，預(yù)計(jì)到2030年，機(jī)器人的出貨量每年將大幅增加50%。

在倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，技術(shù)進(jìn)步為操作人員和領(lǐng)導(dǎo)者提供了許多好處。機(jī)器人手臂在完成揀選和包裝任務(wù)時(shí)提供物理幫助，這減少了人為錯(cuò)誤的可能性，提升了工人的安全性，并解決了持續(xù)存在的勞動(dòng)力短缺問(wèn)題。另一方面，AI可以通過(guò)預(yù)測(cè)算法提供戰(zhàn)略支持，例如庫(kù)存管理，有效管理庫(kù)存水平。這些額外的庫(kù)存數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)物流專(zhuān)業(yè)人員非常有價(jià)值，使他們能夠增強(qiáng)運(yùn)輸?shù)目深A(yù)測(cè)性，并通過(guò)集成AI的定位跟蹤和警報(bào)系統(tǒng)，減少庫(kù)存損壞和盜竊的風(fēng)險(xiǎn)。

運(yùn)輸自動(dòng)化 - 卡車(chē)運(yùn)輸

McKinsey & Company最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，完全自動(dòng)駕駛卡車(chē)預(yù)計(jì)將在四到七年內(nèi)成功投入使用。未來(lái)的車(chē)輛預(yù)期將配備傳感器、執(zhí)行器、算法和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，旨在使卡車(chē)在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下安全應(yīng)對(duì)道路上的潛在挑戰(zhàn)。

自動(dòng)駕駛卡車(chē)的預(yù)期好處之一是提升運(yùn)輸時(shí)間，因?yàn)闊o(wú)需考慮人類(lèi)休息如睡眠和進(jìn)食的需求，然而，在自動(dòng)駕駛卡車(chē)能夠完全在道路上使用之前，仍有許多監(jiān)管障礙需要克服。例如，加州去年通過(guò)的第316號(hào)法案規(guī)定，在操作自動(dòng)駕駛的半掛卡車(chē)和大型卡車(chē)時(shí)，必須有經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的人員在場(chǎng)。

盡管電動(dòng)和自動(dòng)駕駛卡車(chē)仍在進(jìn)行必要的發(fā)展，但多式聯(lián)運(yùn)已經(jīng)提供了許多類(lèi)似的好處。多式聯(lián)運(yùn)結(jié)合了多種運(yùn)輸方式(如火車(chē)和卡車(chē))，以最有效且環(huán)保的方式進(jìn)行運(yùn)輸。火車(chē)用于長(zhǎng)途運(yùn)輸，相較于卡車(chē)，具有顯著的燃油效率，在大宗貨物運(yùn)輸中燃油成本更低，且不易受到交通擁堵的影響，提供了成本效益、可靠性和減少碳排放的優(yōu)勢(shì)。