2021-02-06 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
人工智能在全球物流和供應(yīng)鏈管理方面正在加快步伐。根據(jù)運(yùn)輸行業(yè)的一些高管,預(yù)計這些領(lǐng)域?qū)⒔?jīng)歷更重大的轉(zhuǎn)型。在像人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),和類似的新技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域正在加快進(jìn)化腳步,這些行業(yè)內(nèi)即將引領(lǐng)創(chuàng)新帶來的潛力。人工智能帶有計算技術(shù),有助于選擇從物流和供應(yīng)鏈?zhǔn)占拇罅繑?shù)據(jù)。您可以使用這些方法,并且可以對它們進(jìn)行分析以獲得可以啟動流程和復(fù)雜功能的結(jié)果。
許多公司現(xiàn)在受益于人工智能的投資。由于按照Adobe,目前,15%已經(jīng)開始使用AI,而其他31%的計劃讓他們在2019年實施的一些從中可以產(chǎn)生收入的領(lǐng)域是研發(fā),產(chǎn)品創(chuàng)新,供應(yīng)鏈運(yùn)營和客戶服務(wù)。
圖片來自網(wǎng)絡(luò)
人工智能在物流中的作用,預(yù)測能力將上升。
通過人工智能功能,公司在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和預(yù)測需求方面的效率得到了提高。通過提供可以幫助進(jìn)行容量規(guī)劃和準(zhǔn)確的需求預(yù)測的工具,公司可以變得更加主動。當(dāng)他們知道市場的預(yù)期時,他們可以快速將車輛轉(zhuǎn)移到需求更多的地區(qū),從而降低運(yùn)營成本。
為了避免風(fēng)險,預(yù)測事件并提出解決方案,現(xiàn)在技術(shù)人員正在使用數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以幫助公司以正確的方式使用他們的資源以獲得大的利益,而人工智能可以幫助他們更準(zhǔn)確,更快速地使用資源。
機(jī)器人。
如果不提及機(jī)器人技術(shù),你就無法談?wù)撊斯ぶ悄?。盡管機(jī)器人被認(rèn)為是一種未來的技術(shù)概念,但供應(yīng)鏈已經(jīng)在利用它。它們用于跟蹤,定位和移動倉庫內(nèi)的庫存。這種機(jī)器人帶有深度學(xué)習(xí)算法,可幫助機(jī)器人自主決定倉庫中執(zhí)行的不同流程。
大數(shù)據(jù)。
除了機(jī)器人,人工智能也是關(guān)于大數(shù)據(jù)的。對于物流公司而言,大數(shù)據(jù)有助于優(yōu)化未來業(yè)績并比以往更好地預(yù)測準(zhǔn)確的前景。當(dāng)大數(shù)據(jù)的見解與人工智能一起使用時,它有助于改善供應(yīng)鏈的不同領(lǐng)域,如供應(yīng)鏈透明度和路線優(yōu)化。
對于物流行業(yè)的人工智能來說,提供干凈的數(shù)據(jù)是一個巨大的進(jìn)步,如果沒有這些可用的數(shù)據(jù),他們就無法實現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)來自不同來源,因此衡量效率并不容易。在源級別,不可能改進(jìn)這樣的數(shù)據(jù),因此算法用于分析數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,識別問題以獲得可用于商業(yè)利益的透明度。
圖片來自網(wǎng)絡(luò)
計算機(jī)視覺。
當(dāng)您將貨物運(yùn)送到世界各地時,最好有一雙眼睛進(jìn)行監(jiān)控,最好采用先進(jìn)的技術(shù)?,F(xiàn)在,您可以通過使用基于人工智能的計算機(jī)視覺以新的方式查看物流。
自動駕駛汽車。
自動駕駛汽車是人工智能為供應(yīng)鏈提供的下一個重要因素。擁有無人駕駛卡車可能需要一段時間,但物流行業(yè)現(xiàn)在正在利用高科技駕駛來提高效率和安全性。預(yù)計該行業(yè)在輔助制動,車道輔助和公路自動駕駛方面將發(fā)生重大變化。為了實現(xiàn)更低的燃油消耗,正在推出更好的駕駛系統(tǒng),以便將多輛卡車組合在一起進(jìn)行編隊。計算機(jī)控制著這樣的編隊,他們也相互聯(lián)系。據(jù)說這種配置有助于卡車明顯節(jié)省燃料。
圖片來自網(wǎng)絡(luò)
供應(yīng)鏈中人工智能(AI)的影響,AI提供上下文智能。
AI為供應(yīng)鏈提供了上下文智能,可供他們使用以降低運(yùn)營成本和管理庫存。上下文信息可幫助他們快速回復(fù)客戶。
公司利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得對倉庫管理,物流和供應(yīng)鏈管理等不同領(lǐng)域的新見解。這些領(lǐng)域中使用的一些技術(shù)是基于人工智能的目視檢查,通過使用特殊攝像頭和智能機(jī)器人分類來對貨物進(jìn)行托盤化運(yùn)輸,包裹和快件的分類,通過拍攝貨物照片來識別損壞并進(jìn)行必要的修正。
AI提供了提高生產(chǎn)力的見解。
通過在供應(yīng)鏈管理中使用AI,可以分析其性能并提出影響同一區(qū)域的新因素。為了找到影響供應(yīng)鏈績效的因素和問題,AI結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)等不同技術(shù)的能力。
AI通過分析大量數(shù)據(jù)來幫助預(yù)測需求。
AI可以衡量和跟蹤所有可以在需求預(yù)測中提供準(zhǔn)確性的因素。根據(jù)天氣,實時銷售和其他因素,它可以循環(huán)提供連續(xù)預(yù)測。這種信息有助于自動分揀,改善倉庫管理,庫存系統(tǒng)的自我管理和自動駕駛的叉車。
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AI可以幫助改善供應(yīng)商的選擇及其有效性。
人工智能可以分析與供應(yīng)商相關(guān)的數(shù)據(jù),如審計,完整交付績效,信用評分,評估以及基于提供可用于做出未來決策的信息。這種步驟有助于公司作為供應(yīng)商做出更好的決策,并努力改善客戶服務(wù)。
AI有助于改善客戶體驗。
根據(jù)Pega的統(tǒng)計,38%的消費(fèi)者認(rèn)為人工智能可以增強(qiáng)客戶服務(wù)。AI使客戶與物流提供商的關(guān)系個性化??蛻衄F(xiàn)在可以使用基于語音的服務(wù)來跟蹤他們的貨件。如果客戶被重定向到客戶服務(wù)團(tuán)隊時出現(xiàn)任何問題。
AI改進(jìn)了工廠調(diào)度和生產(chǎn)計劃。
隨著AI的引入,公司現(xiàn)在可以致力于加強(qiáng)工廠調(diào)度和生產(chǎn)計劃。他們可以繼續(xù)分析不同的問題,然后對其進(jìn)行優(yōu)化。由于AI具有平衡約束的能力,因此可以自動適用于按訂單生產(chǎn)的情況。
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人工智能在交通運(yùn)輸中的作用。
當(dāng)基于受人為錯誤,交通或事故影響的可預(yù)測模式難以形成系統(tǒng)行為時,就會出現(xiàn)運(yùn)輸問題。在這種情況下,人工智能可以幫助你。AI根據(jù)數(shù)據(jù)分析預(yù)測決策。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)在運(yùn)輸行業(yè)以多種方式實施。
公司決策。
通過使用AI方法,傳輸系統(tǒng)可以利用預(yù)測方法來了解其體積,以簡化運(yùn)輸公司的規(guī)劃。此外,可以設(shè)計一些可以由AI運(yùn)行的決策工具。對AI的這種投資將以更好的方式幫助未來的公司。
改善公共安全。
通過實時跟蹤城市地區(qū)的犯罪數(shù)據(jù),可以確保使用公共交通工具的人們的安全。警方可以利用這類數(shù)據(jù)使其巡邏工作高效,并努力確保人民的安全。
自動駕駛汽車。
在過去的許多年里,自動駕駛的汽車和卡車一直是人們感興趣的。為了提高生產(chǎn)率并減少高速公路上的事故,Elon Musk和Uber開發(fā)了自動駕駛卡車。
行人安全。
通過預(yù)測騎自行車者和行人的路徑,可以減少傷害和交通事故。測量交通信息可以減少總體排放和各種運(yùn)輸使用。
圖片來自網(wǎng)絡(luò)
交通模式。
據(jù)說交通流量會顯著影響交通。當(dāng)通過使用AI將與流量相關(guān)的數(shù)據(jù)用于流量管理時,可以使用這些信息來顯著減少流量擁塞并簡化流量。今天,許多基于AI的解決方案被用于構(gòu)建更智能的流量解決方案,據(jù)說他們可以有效地發(fā)揮作用。
總結(jié)
隨著最近大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的突破,未來人工智能可以在供應(yīng)鏈,物流和運(yùn)輸行業(yè)中找到不尋常的解決方案。
本文題目:人工智能如何徹底改變?nèi)蛭锪骱凸?yīng)鏈管理
標(biāo)題鏈接:http://www.rwnh.cn/news/99550.html
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