AI改变物流的六种方式

人工智能实验室 发表于 2020-11-27 11:39:59 收藏 已收藏
赞(0) •  评论(0
400万+工程师在用
400万+工程师在用

AI改变物流的六种方式

人工智能实验室 发表于 2020-11-27 11:39:59

  人工智能正在进入可以想象的每个领域,而物流世界也不甘落后。

  独立研究公司Tractica预测,到2021年,物流和仓储机器人的销售额将达到224亿美元。

  例如,由于对大数据和人工智能的洞察力,供应链品牌联合包裹服务公司每年节省了1000万加仑的天然气。

  人工智能技术已经在物流领域带来了突破性的创新,并通过机器学习和深度学习改变了供应链。

  所有这些技术都是新的产业转移(工业4.0)的一部分,该产业转移已经颠覆了所有产业。

  甚至在2016年,物流行业就受到DHL和IBM等众多公司的兴趣和投资激增的影响,他们探索了机器学习流程和AI的影响,因此让我们看一下AI如何改变物流的六种方式。

  1.更好的供需预测

  需求预测是AI将引入物流的最重要的变化之一。

  人工智能的预测分析方面将使品牌能够基于AI做出的预测对其运营模式进行积极的改变。

  人工智能分析确保效率的因素的能力有助于其需求预测的准确性。它可以根据各种变量(例如实时销售,天气等)预测模式或趋势。

  例如,能够预测特定位置的可能销售数量或订单所需的送货车辆数量的能力将确保任何业务的物流,运输和供应链团队的无缝运行。

  如果与物联网一起使用,人工智能甚至可以确定送货卡车何时需要维修,从而避免送货期间发生故障。

  2.准确的信息验证流程

  随着来自SaaS领域(包括物流软件)的云业务管理服务成为常态,B2B和B2C公司中漂浮着太多的信息,如果不充分识别和细分这些信息,将会带来负面影响。

  确保客户信息正确正确是一项艰巨的任务。

  其他方面,例如验证订购的商品,将产品链接到特定的客户以及修复所有不良订单也是繁琐的任务,但是AI和自动化可以简化它们。

  AI只需几秒钟即可验证信息。

  它的预测功能始终可确保确定最快的路线,以使物品尽快传递给客户。

  3.智能仓储

  机器人负责运营英国在线杂货品牌Ocado的Warehouse。该公司每周使用AI机器人提起,隔离和移动物品的订单,超过65,000个客户的订单,然后由人工包装。

  AI通过在彼此顶部最多放置17个盒子来确保最大的空间使用。它是如此的聪明,以至于经常订购的物品永远不会放在底部,而是放在顶部。

  这使得在下订单时很容易获得此类产品,从而节省了客户和员工的时间。

  即使是电子商务巨头,亚马逊也利用名为Kiva的AI机器人在几分钟之内将货物提起并分配到各个仓库。

  人工智能的自动化能力将对物流产生积极影响,从而创造一个更加平稳,快节奏的工作环境。

  4.整个链中的即时解决方案和更正

  在物流中,您需要足够的数据来做出任何决定-例如选择最佳路线,为每次交付选择合适的承运人以及安排时间。人工劳动对于此类任务而言效率很低,并且容易出错。

  但是,由于具有数秒之内从众多数据点中提取决策的能力,因此AI具有强大的计算功能,可以实现几乎即时的最佳解决方案。

  它还将设计纠正措施以避免负面情况。

  得益于机器学习,随着遇到不同情况,人工智能将随着时间的流逝而增加其知识,使其更擅长预测趋势和应对紧急情况。

  不仅可以仅依赖于现实世界的数据和情况,还可以通过数字双胞胎来教授AI ,DHL已经探索了这一概念。

  5.改进的大数据分析

  通过不同渠道累积的大数据无法在未完善的状态下使用,但AI算法可以分析这些大量数据并连接人类可能会错过的数据点。

  使用AI进行大数据分析有助于预测出货量,时间,并根据历史数据和趋势设计未来的销售计划。

  几乎没有AI不包含在复杂的计算中-甚至考虑到诸如地缘政治景观和破坏性天气模式之类的东西,以确保全面的决策过程。

  人工智能还能够从各个接触点收集数据,对其进行分析并设计出模式,以帮助实现任何品牌物流的积极变化。

  由于物流利基市场中有大量结构化和非结构化数据,因此AI进行智能组合并将其用于获利使用的能力至关重要。

  6.简化交付

  当客户下订单时,需要有一个强大的系统来确保物品通过正确的渠道交付,正确密封并告知客户何时到达。

  AI可以管理多个数据点并预测订单定单比任何人都能够更快地到达客户手中,因此交付变得高效并有助于客户体验。

  某些公司甚至开始引入AI无人机作为交付物流的一部分。

  结论

  AI将给物流业带来的变化是有希望的,并将提供将成为常态的解决方案。

  它将帮助供应链和运输利基市场中的企业提高效率,更顺畅地工作,提供更简化的体验并及时了解季节性变化和机遇。
责任编辑:YYX

打开APP阅读更多精彩内容

收藏

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容图片侵权或者其他问题,请联系本站作侵删。 侵权投诉

相关话题

评论(0)

加载更多评论

分享到

QQ空间 QQ好友 微博
取消