利用 AI 构建智能物流系统
物流中的人工智能在大量数据上蓬勃发展，使企业能够利用他们已经拥有的潜力来提高生产力并降低成本
在当今全球化的世界中，每个企业都成为漫长而日益复杂的链条中的另一个节点。随着合作伙伴和客户对效率的要求越来越高，竞争不断加剧，寻找需要改进的领域并采用数据驱动的方法比以往任何时候都更加重要。
据德国领先的物流公司胜斐尔（SSI SCHAEFER）的专家称，在线服务给该行业带来了额外的压力，这些服务向消费者承诺了当日交付和持续的商品供应等好处。这反过来又鼓励了更频繁地订购小批量的趋势。
在不可预见的情况造成的经济动荡时期，灵活性是游戏的名称。这就是为什么物流中的人工智能作为支持基于宝贵经验和实时数据的快速决策的技术而获得动力的原因。
人工智能解决方案正在物流的各个层面实施，从下订单的那一刻到最后一英里的交付和客户处理。虽然远未涵盖所有可用的专有技术，但这篇文章将焦点转向当今行业中最具影响力的认知计算应用。
供应链中的人工智能
供应链成员之间的交换被记录下来，并成为数据的来源。物流中的人工智能在大量数据上蓬勃发展，使企业能够利用他们已经拥有的潜力来提高生产力并降低成本。在物料计划阶段可以找到一个很好的例子。人工智能的预测功能可用于增强工厂调度和生产计划，这对于按订单生产方法至关重要。
通过计算存储容量并长时间高精度预测需求，人工智能物流还帮助像Otto这样的大型零售商避免交付瓶颈并缩短交付时间。这些算法基于数十亿个数据点进行训练，包括以前的订单和退货、天气变化、公共假期和社交媒体趋势。
通过将这些信息处理成可操作的见解，Otto 可以联系合适的供应商，调整货运车辆的数量，并将他们引导到需要它们的位置。可靠的送货服务让客户满意，提高零售商的声誉。退回的包裹更少，带回的燃料更少，所有这些都对零售商的底线产生了积极的影响。
这里需要注意的是，物流部门的数据通常不完整，并且来自各种来源。供应链透明度和随之而来的干净数据的缺乏是许多物流公司试图用数据驱动技术丰富其工作流程的问题。数据清理和数据集成成为物流数字化转型的先决条件，其次是专门的人工智能解决方案，旨在从不完整和非结构化的记录中创建可行的数据集。
智能仓储
仓库管理已成为人工智能驱动优化的热点之一。当扩展到整个网络时，即使是履行或库存跟踪中最小的时间和效率收益也会变得显着。
虽然人工智能工具被用于仓库设计和劳动力管理，但当今智能仓储的最大趋势是机器人技术。自动驾驶机器人定位和移动仓库中的库存，跟踪物品，分类包裹和装箱客户订单。这种系统的复杂性和可访问性正在增长。机器人能够以越来越快的速度和灵活性执行复杂的任务，人工智能指导他们的行动，并为货物的安排和维护创造最佳策略。
在一些地方，机器人被用来执行高风险任务，而不是人类工人。在其他情况下，人工智能与人类一起工作，并使用计算机视觉工具分析他们的活动，以确定最佳实践并在整个运营中更有效地实施它们。
交通运输中的人工智能
全自动卡车仍然是一个遥远的概念，就像货物运送无人机一样。然而，交通运输中的人工智能已经被用于促进驾驶员的日常生活，具有车道辅助、辅助制动和高速公路自动驾驶等功能。
最重要的是，公司受益于在运输中应用人工智能，以使用天气和交通状况数据优化其车队的路线。例如，仅由于路线优化，UPS 每年就设法节省了 10 万加仑的燃料。在一种称为队列行驶的方法中，技术可帮助多辆卡车在编队中高效行驶，以避免事故并降低油耗。
在其他地方，DHL正在运输中使用计算机视觉辅助人工智能来目视检查包裹。由IBM提供支持的技术安装在火车轨道上，以评估损坏的火车车厢，确定损坏类型，并即时向维护团队推荐必要的措施。
人工智能物流的未来
在数字化方面，物流仍然落后于其他行业，但它也是一个变革的成熟行业。考虑到挑战的规模和许多公司开始时的数据完整性水平低，物流中的人工智能正是应对这种颠覆的正确技术。
预期物流、自动化仓储、智能车队管理和计算机视觉检测等趋势将大大提高供应链中每个成员的生产力并增加价值。
目前，物流中的人工智能的例子大部分是孤立的，比如供应链管理系统中的人工智能。未来，此类系统将变得越来越广泛和集成，从而创建灵活的基于AI的产品制造商，货运公司，货运代理和分销商的生态系统。