https://www.toutiao.com/a6680678498425635340/
圖檔來自網絡
人工智能在全球物流和供應鍊管理方面正在加快步伐。根據運輸行業的一些高管，預計這些領域将經曆更重大的轉型。在像人工智能，機器學習，和類似的新技術技術領域正在加快進化腳步，這些行業内即将引領創新帶來的潛力。人工智能帶有計算技術，有助于選擇從物流和供應鍊收集的大量資料。您可以使用這些方法，并且可以對它們進行分析以獲得可以啟動流程和複雜功能的結果。
許多公司現在受益于人工智能的投資。由于按照Adobe，目前，15％已經開始使用AI，而其他31％的計劃讓他們在2019年實施的一些從中可以産生收入的領域是研發，産品創新，供應鍊營運和客戶服務。
圖檔來自網絡
人工智能在物流中的作用，預測能力将上升。
通過人工智能功能，公司在網絡規劃和預測需求方面的效率得到了提高。通過提供可以幫助進行容量規劃和準确的需求預測的工具，公司可以變得更加主動。當他們知道市場的預期時，他們可以快速将車輛轉移到需求更多的地區，進而降低營運成本。
為了避免風險，預測事件并提出解決方案，現在技術人員正在使用資料。這些資料可以幫助公司以正确的方式使用他們的資源以獲得最大的利益，而人工智能可以幫助他們更準确，更快速地使用資源。
機器人。
如果不提及機器人技術，你就無法談論人工智能。盡管機器人被認為是一種未來的技術概念，但供應鍊已經在利用它。它們用于跟蹤，定位和移動倉庫内的庫存。這種機器人帶有深度學習算法，可幫助機器人自主決定倉庫中執行的不同流程。
大資料。
除了機器人，人工智能也是關于大資料的。對于物流公司而言，大資料有助于優化未來業績并比以往更好地預測準确的前景。當大資料的見解與人工智能一起使用時，它有助于改善供應鍊的不同領域，如供應鍊透明度和路線優化。
對于物流行業的人工智能來說，提供幹淨的資料是一個巨大的進步，如果沒有這些可用的資料，他們就無法實作。由于資料來自不同來源，是以衡量效率并不容易。在源級别，不可能改進這樣的資料，是以算法用于分析資料，提高資料品質，識别問題以獲得可用于商業利益的透明度。
圖檔來自網絡
計算機視覺。
當您将貨物運送到世界各地時，最好有一雙眼睛進行監控，最好采用最先進的技術。現在，您可以通過使用基于人工智能的計算機視覺以新的方式檢視物流。
自動駕駛汽車。
自動駕駛汽車是人工智能為供應鍊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，但物流行業現在正在利用高科技駕駛來提高效率和安全性。預計該行業在輔助制動，車道輔助和公路自動駕駛方面将發生重大變化。為了實作更低的燃油消耗，正在推出更好的駕駛系統，以便将多輛卡車組合在一起進行編隊。計算機控制着這樣的編隊，他們也互相聯系。據說這種配置有助于卡車明顯節省燃料。
圖檔來自網絡
供應鍊中人工智能（AI）的影響，AI提供上下文智能。
AI為供應鍊提供了上下文智能，可供他們使用以降低營運成本和管理庫存。上下文資訊可幫助他們快速回複客戶。
公司利用人工智能和機器學習來獲得對倉庫管理，物流和供應鍊管理等不同領域的新見解。這些領域中使用的一些技術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器人分類來對貨物進行托盤化運輸，包裹和快件的分類，通過拍攝貨物照片來識别損壞并進行必要的修正。
AI提供了提高生産力的見解。
通過在供應鍊管理中使用AI，可以分析其性能并提出影響同一區域的新因素。為了找到影響供應鍊績效的因素和問題，AI結合了強化學習，無監督學習和監督學習等不同技術的能力。
AI通過分析大量資料來幫助預測需求。
AI可以衡量和跟蹤所有可以在需求預測中提供準确性的因素。根據天氣，實時銷售和其他因素，它可以循環提供連續預測。這種資訊有助于自動分揀，改善倉庫管理，庫存系統的自我管理和自動駕駛的叉車。
圖檔來自網絡
AI可以幫助改善供應商的選擇及其有效性。
人工智能可以分析與供應商相關的資料，如審計，完整傳遞績效，信用評分，評估以及基于提供可用于做出未來決策的資訊。這種步驟有助于公司作為供應商做出更好的決策，并努力改善客戶服務。
AI有助于改善客戶體驗。
根據Pega的統計，38％的消費者認為人工智能可以增強客戶服務。AI使客戶與物流提供商的關系個性化。客戶現在可以使用基于語音的服務來跟蹤他們的貨件。如果客戶被重定向到客戶服務團隊時出現任何問題。
AI改進了工廠排程和生産計劃。
随着AI的引入，公司現在可以緻力于加強工廠排程和生産計劃。他們可以繼續分析不同的問題，然後對其進行優化。由于AI具有平衡限制的能力，是以可以自動适用于按訂單生産的情況。
圖檔來自網絡
人工智能在交通運輸中的作用。
當基于受人為錯誤，交通或事故影響的可預測模式難以形成系統行為時，就會出現運輸問題。在這種情況下，人工智能可以幫助你。AI根據資料分析預測決策。人工智能現在已經在運輸行業以多種方式實施。
公司決策。
通過使用AI方法，傳輸系統可以利用預測方法來了解其體積，以簡化運輸公司的規劃。此外，可以設計一些可以由AI運作的決策工具。對AI的這種投資将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的犯罪資料，可以確定使用公共交通工具的人們的安全。警方可以利用這類資料使其巡邏工作高效，并努力確定人民的安全。
自動駕駛汽車。
在過去的許多年裡，自動駕駛的汽車和卡車一直是人們感興趣的。為了提高生産率并減少高速公路上的事故，Elon Musk和Uber開發了自動駕駛卡車。
行人安全。
通過預測騎自行車者和行人的路徑，可以減少傷害和交通事故。測量交通資訊可以減少總體排放和各種運輸使用。
圖檔來自網絡
交通模式。
據說交通流量會顯着影響交通。當通過使用AI将與流量相關的資料用于流量管理時，可以使用這些資訊來顯着減少流量擁塞并簡化流量。今天，許多基于AI的解決方案被用于建構更智能的流量解決方案，據說他們可以有效地發揮作用。
總結
随着最近大資料和機器學習算法等技術的突破，未來人工智能可以在供應鍊，物流和運輸行業中找到不尋常的解決方案。