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人工智能幫助物流業(yè)的8種方式

2020-08-20 17:43:40 | 來(lái)源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

隨著新技術(shù)的出現(xiàn),尤其是人工智能的出現(xiàn),物流業(yè)已完全改變,它不再是一種奢侈,而是該行業(yè)業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展的必要條件。人工智能正在滲透到可以想象的每個(gè)行業(yè),而物流行業(yè)也不會(huì)落后。市場(chǎng)研究估計(jì),到2021年,倉(cāng)儲(chǔ)和物流機(jī)器人的銷售額將達(dá)到224億美元。人工智能在一個(gè)小眾市場(chǎng)中催生了一個(gè)十億美元的產(chǎn)業(yè)。這是AI如何省錢并改善業(yè)務(wù)流程的真實(shí)示例。

由于大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合,供應(yīng)鏈公司聯(lián)合包裹服務(wù)公司(UPS)每年節(jié)省了1000萬(wàn)加侖的燃油。隨著時(shí)間的流逝,預(yù)計(jì)人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等最新技術(shù)將帶來(lái)更多突破性的創(chuàng)新,這些創(chuàng)新可以完全改變我們現(xiàn)在在物流或其他領(lǐng)域的工作方式。

  #1幫助進(jìn)行需求預(yù)測(cè)

物流中AI最具顛覆性的方面之一是其預(yù)測(cè)需求,優(yōu)化交貨路線和管理網(wǎng)絡(luò)的能力。AI的預(yù)測(cè)分析部分可幫助公司根據(jù)AI挖掘的模式對(duì)其業(yè)務(wù)進(jìn)行重大更改。它客觀地測(cè)量導(dǎo)致效率的因素的能力有助于預(yù)測(cè)需求的準(zhǔn)確性。預(yù)測(cè)不是一次性的事情,它還可以基于天氣,實(shí)時(shí)銷售和其他緊急情況等不同變量來(lái)預(yù)測(cè)趨勢(shì)。

能夠預(yù)測(cè)特定地區(qū)的預(yù)期銷售數(shù)量或所需的送貨卡車數(shù)量,將有助于物流,供應(yīng)鏈和運(yùn)輸計(jì)劃團(tuán)隊(duì)。使用物聯(lián)網(wǎng),它還可以確定車輛何時(shí)需要維修或特定服務(wù),從而在交付中間不會(huì)出現(xiàn)故障。

  #2大數(shù)據(jù)

幾年前,“大數(shù)據(jù)”一詞已經(jīng)成為流行語(yǔ),它為人類造福的方式越來(lái)越多。您從物流中獲取的數(shù)據(jù)并不總是經(jīng)過(guò)精煉,這就是AI通過(guò)使用算法清除數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)揮作用的地方。借助AI的大數(shù)據(jù)可幫助預(yù)測(cè)運(yùn)輸量并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)制定未來(lái)計(jì)劃。它將考慮其他因素,例如天氣,政治環(huán)境等,并做出此類決定。

人工智能使它在擁有大量數(shù)據(jù)的物流市場(chǎng)中極為重要的另一個(gè)方面是,它可以從所有接觸點(diǎn)收集數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行分析,并提出有助于在供應(yīng)鏈管理中進(jìn)行重大更改的模式。AI平臺(tái)接收到許多結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),它可以“智能地”組合所有這些數(shù)據(jù)以很好地使用。

  #3協(xié)助最后一英里的運(yùn)送

最后一英里交付的重點(diǎn)是確保貨物盡快到達(dá)客戶手中。下訂單時(shí),應(yīng)該有一個(gè)系統(tǒng)來(lái)確保產(chǎn)品通過(guò)正確的渠道發(fā)送,正確包裝并告知客戶交貨時(shí)間范圍等。讓人們做到這一點(diǎn)是一項(xiàng)繁瑣的工作,而且成本很高。AI通過(guò)管理不同的數(shù)據(jù)點(diǎn),分配高管以及預(yù)測(cè)訂單最終到達(dá)客戶所花費(fèi)的時(shí)間,使這件事變得異常順利。實(shí)際上,作為最后一英里交付物流的一部分,人工智能無(wú)人機(jī)也已在世界各地使用。

  #4實(shí)時(shí)決策

在物流中,有許多任務(wù)需要數(shù)據(jù)來(lái)做出決策。例如,找到最佳的可能路線,安排并選擇最佳的運(yùn)營(yíng)商。所有這些決定將需要幾分鐘的時(shí)間來(lái)為普通人計(jì)算。但是在AI的幫助下,有一個(gè)即時(shí)解決方案,可以篩選成千上萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。所有這一切僅需幾秒鐘,而準(zhǔn)確率顯然很重要,這正是使AI在該領(lǐng)域更加令人興奮的地方。

  #5制定應(yīng)急計(jì)劃

像生活中的大多數(shù)方面一樣,人們也預(yù)料到事情將完全陷入商業(yè)困境。對(duì)于您無(wú)法控制的緊急情況,很難做好充分的準(zhǔn)備。對(duì)AI進(jìn)行培訓(xùn)的方式不僅可以為緊急情況做準(zhǔn)備,而且可以預(yù)測(cè)解決此類情況的最佳方法。它還可以采取糾正措施,以便將來(lái)可以避免這種情況。當(dāng)AI面對(duì)各種情況時(shí),它變得機(jī)敏,這使它成為非常重要的資產(chǎn),因?yàn)樗梢愿玫仡A(yù)測(cè)事件并幫助應(yīng)對(duì)任何緊急情況。

  #6準(zhǔn)確的信息處理

在B2B公司中,有太多的數(shù)據(jù)在浮動(dòng),以至于如果沒(méi)有正確識(shí)別和細(xì)分這些數(shù)據(jù),將會(huì)造成混亂。例如,確保客戶的信息本身正確是一項(xiàng)艱巨的工作。驗(yàn)證訂購(gòu)的產(chǎn)品,使其與特定的客戶匹配,確保沒(méi)有增加的訂單是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。AI通過(guò)在幾秒鐘內(nèi)驗(yàn)證信息使所有這些變得簡(jiǎn)單。所有文書工作都已完成,您甚至無(wú)法退縮。它的預(yù)測(cè)能力可確保始終找到最快的途徑,以使產(chǎn)品盡快到達(dá)客戶手中。

  #7智能倉(cāng)儲(chǔ)

在線雜貨店Ocado的Andover(英國(guó))倉(cāng)庫(kù)完全由機(jī)器人來(lái)管理。每周執(zhí)行超過(guò)65,000筆訂單(或約350萬(wàn)個(gè)雜貨物品)。機(jī)器人使用AI來(lái)移動(dòng),提升和隔離物品,然后由員工打包。通過(guò)將最多17個(gè)箱子彼此疊放,可確保通過(guò)堆疊較高的箱子來(lái)利用整個(gè)空間。

AI非常聰明,很少訂購(gòu)的物品會(huì)放在底部,而經(jīng)常訂購(gòu)的物品則可以在頂部。這樣可以很容易地獲得現(xiàn)成的訂購(gòu)產(chǎn)品,從而節(jié)省了很多寶貴的時(shí)間來(lái)完成訂單。亞馬遜的Kiva Robots能夠在五分鐘左右的時(shí)間內(nèi)取貨并將其分發(fā)到不同的倉(cāng)庫(kù),并且每天只需要5分鐘即可自行充電。

在不久的將來(lái),人工智能的自動(dòng)化能力將被集成到所有與員工一起工作的倉(cāng)庫(kù)中,以創(chuàng)造更快的環(huán)境。

  #8使用IoT跟蹤運(yùn)動(dòng)

任何知道什么是物聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)的人都將很容易想到關(guān)于如何將其用于物流行業(yè)的一些想法。以下是帶物聯(lián)網(wǎng)的AI可以徹底改變行業(yè)的一些方法。

?幫助您更好地管理車隊(duì)。

?更好地感知您的環(huán)境。

?輕松找到卡車。

?更好的供需平衡。

?發(fā)貨跟蹤

物聯(lián)網(wǎng)基本上是可以在彼此之間共享數(shù)據(jù)的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。它可以在啟用了傳感器的任何地方跟蹤各種數(shù)據(jù)。不確定胎壓?jiǎn)?當(dāng)然,物聯(lián)網(wǎng)可以告訴您是否需要為輪胎充氣。通過(guò)簡(jiǎn)化供應(yīng)鏈管理并盡可能減少人與人之間的交流,這對(duì)物流行業(yè)來(lái)說(shuō)是一場(chǎng)革命。

  結(jié)論:

人工智能將幫助供應(yīng)鏈和運(yùn)輸領(lǐng)域的公司更快,更好,更高效地工作。借助人工智能,物流業(yè)的未來(lái)看起來(lái)非常有希望,并且最終可能會(huì)給我們帶來(lái)非同尋常的解決方案,這些解決方案將很快成為我們的日常工作。人工智能不僅可以增強(qiáng)人的能力,而且還可以完全消除日常工作,從而幫助員工應(yīng)對(duì)核心活動(dòng)。想了解更多關(guān)于人工智能的信息,請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。

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