人工智能如何改变物流

人工智能已经开始对物流业以及供应链产生影响，我们看到了诸如智能道路和自动驾驶汽车等的创新。这里我们将研究物流中五个有前途的AI用例，其中的潜在价值是巨大的。研究表明，在供应链中实施人工智能可以使公司每年从1.3万亿美元增加到2万亿美元。
自动化仓库
人工智能技术改变了许多仓储操作，例如数据收集，库存流程等。结果，公司可以增加收入。仓库自动化中的AI被用于预测特定产品的需求。基于此数据，可以修改订单，可以将需求商品交付到本地仓库。对需求的预测和对物流的提前规划，意味着较低的运输成本。
人工智能可用于预测需求，修改订单，以及在需要时将在途货物重新运输到仓库。物流中的此类计划和敏捷性意味着更好的服务和更低的物流成本。
这些系统提供了许多自动化日常任务的机会。这些系统中使用的**技术是计算机视觉，可以识别并帮助组织清单。另一个有希望的用例是自主控制。这些系统还可以优化仓库之间的库存和运输。
自动驾驶汽车
由于显而易见的原因，无人驾驶汽车***受到了广泛的关注。在物流业中使用自动车辆有望节省时间和金钱，并可以减少事故发生率。仍然有许多工作要做，因为当前，技术和法规允许完全自动驾驶的汽车在没有人工监督的情况下行驶在道路上还需要一段时间。
从仓库地面车辆和无人机到机器人业务流程自动化（RPA）管理的自主业务流程，无人驾驶车辆通常是整个供应链主要趋势的开始。一些公司甚至在自主供应链开创先河，该流程可自动执行传统上由计划人员和管理人员处理的供应链中的许多任务。
自动驾驶技术为物流领域带来了许多明显的好处。无人驾驶车辆可加快交货过程，优化路线，减少人为错误事故，24/7全天候工作等等。
智能道路
物流中的另一个AI用例是智能道路。这项技术的示例包括带有太阳能电池板供电的LED灯的高速公路。太阳能电池板可协助发电，而LED灯则用于警告驾驶员道路状况。此外，太阳能电池板可防止冬季道路打滑。另一个应用是光纤传感器，它可以感应交通量和交通模式，并警告驾驶员前方的路况。他们还可以感知车辆何时离开道路或发生事故，并向适当的紧急服务和当局发出警报。这样可以加快交货速度，提高路况安全性。
后台AI
当谈到物流中的AI时，可能会忘记后台操作。AI和RPA（机器人过程自动化）的结合使员工能够提高工作质量。一些重复的数据相关任务可以通过机器人协助来完成。由于后台操作的自动化，供应链可以节省资金并提高准确性。
认知自动化包括AI和RPA。这些技术为公司提供了节省时间，减少花费，提高生产率和准确性的机会。因此，认知自动化的**终目的是用机器人代替办公室工作人员（例如会计师、人力资源）。用软件机器人代替员工可以消除人为错误，这导致降低成本。
需求预测
影响大多数企业的一项关键业务需求是预测未来所需的供应和商品数量。存货不足意味着销售损失，收入损失以及经常流失可能损害竞争对手产品的客户。
AI提供了各种可以预测趋势的算法。根据某机构的说法，在许多情况下，这些算法可以比人类**更好地预测结果。
如今，AI可以跟踪和测量所有输入和变量，并快速准确地进行，从而提高了预测的准确性。这意味着更低的库存和更简单的仓库管理。
AI还可以通过个性化来改善客户体验，建议专门针对其购买习惯和偏好的产品和定制。
有很多方法可以将AI应用于供应链和物流部门。它改善了物流流程并降低了成本。它还在使日常任务自动化以提高众多后台应用程序的速度和准确性中发挥重要作用。