人們需要了解人工智能影響供應鏈的8種方式。

了解供應鏈

簡單地說，供應鏈包括一系列向客戶提供產(chǎn)品或服務的步驟。企業(yè)與其供應商之間總是有一個網(wǎng)絡(luò)來生產(chǎn)特定產(chǎn)品，并將其交付給最終用戶。這個網(wǎng)絡(luò)包括不同的活動、人員、實體、信息和資源。

供應鏈還表明將產(chǎn)品或服務從原始狀態(tài)提供給客戶所采取的步驟。這些步驟通常包括將原材料轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，并運輸這些產(chǎn)品，最后將它們交付給最終用戶。供應鏈中涉及的實體包括生產(chǎn)商、供應商、倉庫、運輸公司、配送中心和零售商。

供應鏈管理對于企業(yè)來說是至關(guān)重要的過程，因為優(yōu)化的供應鏈可以幫助企業(yè)降低成本，并在商業(yè)環(huán)境中保持競爭力。

了解人工智能及其對供應鏈的影響

當大多數(shù)人聽到人工智能這一術(shù)語時，他們通常想到的第一件事就是機器人。但這并非完全正確。人工智能(AI)是機器智能的同義詞，它是由機器表現(xiàn)出來的智能，而不是由人類表現(xiàn)出來的自然智能。

“人工智能”這一術(shù)語通常用于描述模仿人類與人類思維相關(guān)的“認知”功能的機器(或計算機)，例如“學習”和“解決問題”。

企業(yè)可以使用這些方法，然后對其進行分析，以獲得可以啟動流程和復雜功能的結(jié)果。

在Crisp Research AG公司于2016年對IT決策者進行的一項研究中，發(fā)現(xiàn)物流行業(yè)是其中已經(jīng)積極使用機器學習流程的企業(yè)數(shù)量最多的行業(yè)之一。

現(xiàn)在，許多企業(yè)已從人工智能投資中受益。根據(jù)Adobe公司的調(diào)查，目前有15%的企業(yè)已經(jīng)開始使用人工智能，而其他31%的企業(yè)計劃在2019年采用人工智能。可以產(chǎn)生收益的領(lǐng)域包括研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、供應鏈運營和客戶服務。

調(diào)研機構(gòu)麥肯錫公司預計，通過在供應鏈中使用人工智能，企業(yè)每年獲得經(jīng)濟價值為1.3萬億美元到2萬億美元。據(jù)普華永道公司預計，到2030年，人工智能可以為全球經(jīng)濟貢獻近15.7萬億美元的價值。

以下是人工智能影響供應鏈的8種方式：

(1)人工智能能夠分析大量數(shù)據(jù)，從而增強需求預測

企業(yè)通過處理大量的數(shù)據(jù)(例如由傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù))以描繪現(xiàn)實世界，然后做出正確的決定。例如當庫存落后于需求時，企業(yè)可能會遭受損失。

人工智能的預測能力有助于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和預測需求。這使銷售商變得更加積極主動。物流公司通過了解期望值，可以調(diào)整車輛數(shù)量并將其引導到預計最大需求的位置。這會降低運營成本。

大數(shù)據(jù)的力量使物流公司能夠比以往更好地預測高度準確的前景，并優(yōu)化未來績效。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進行預測和復雜的情景分析，并可以進行精確的容量規(guī)劃以及供應鏈和庫存的優(yōu)化。

(2)人工智能提供了提高生產(chǎn)力的見解

通過自動計算更好的解決方案，人工智能極大地提高了倉庫的生產(chǎn)率，特別是對于在線零售商。

將人工智能應用于供應鏈管理，可以對其進行績效分析，找出影響同一領(lǐng)域的新因素。為了找出影響供應鏈績效的因素和問題，人工智能結(jié)合了強化學習、無監(jiān)督學習和監(jiān)督學習等不同技術(shù)的能力。

(3)聊天機器人正在重新定義客戶支持

根據(jù)埃森哲公司的調(diào)查，80%的客戶服務都可以由機器人來處理。人工智能可以使客戶和物流供應商之間的關(guān)系個性化。

Pega公司表示，38%的消費者認為人工智能可以增強客戶服務。

還有一個個性化客戶體驗示例是DHL公司與亞馬遜公司的合作。通過使用Alexa應用程序跟蹤DHL包裹行程，DHL客戶可以要求Alexa與Amazon Echo或Echo Dot智能音箱連接，并確認包裹的狀態(tài)。如果在交互過程中出現(xiàn)任何問題，Echo用戶可以直接與DHL公司聯(lián)系，以尋求其客戶支持團隊的幫助。

(4)智能倉庫管理

在未來幾年內(nèi)，大面積的倉庫管理將會完全實現(xiàn)自動化。人工智能技術(shù)越來越成為不可或缺的組成部分，尤其是在短期和中期預測方面。

智能倉庫是一個完全自動化的設(shè)施，其中大部分工作是通過自動化或軟件來完成的。在此過程中，繁瑣的任務得以簡化，其操作變得更具成本效益。

阿里巴巴集團和亞馬遜公司已經(jīng)通過使用自動化改造了他們的倉庫。亞馬遜公司最近推出了根據(jù)客戶訂單自動裝箱的機器人。在亞馬遜公司的倉庫中，機器人和人類一起工作以提高生產(chǎn)力和效率。

(5)自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是人工智能提供供應鏈的下一個重要產(chǎn)品。擁有無人駕駛卡車可能需要一段時間，但是物流行業(yè)現(xiàn)在正在利用高科技駕駛來提高效率和安全性。在輔助制動、車道輔助和高速公路自動駕駛方面，預計該行業(yè)將發(fā)生重大變化。

為了達到更低的油耗，更好的駕駛系統(tǒng)正在推出，它的作用是將多輛卡車聚集在一起形成編隊。物流公司通過計算機控制這樣的編隊，它們也彼此相連。

(6)遺傳算法正在縮短交貨時間并降低成本

在供應鏈中，每一英里和每一分鐘都很重要。企業(yè)可以使用基于遺傳算法的路線規(guī)劃器來規(guī)劃交付的最佳路線。

全球快遞服務商UPS公司使用GPS工具Orion幫助司機及時、經(jīng)濟、高效地送貨?？梢愿鶕?jù)交通狀況和其他因素來規(guī)劃和優(yōu)化路線。Orion可以幫助UPS公司每年節(jié)省近5000萬美元。

(7)機器人技術(shù)

任何關(guān)于人工智能的討論都離不開機器人領(lǐng)域。雖然它們聽起來像一個未來主義的概念，但它們已經(jīng)嵌入到供應鏈中。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Tractica Research公司估計，到2021年底，全球倉儲和物流機器人的銷售額將達到224億美元。

如今，有些倉庫的操作原理已不再為人類觀察者所理解，因為它們是由人工智能管理的。它們的共同特征通常是采用機器人處理，尤其是自動導引車(AGV)。

在倉庫中，產(chǎn)品以混亂的方式存放在各種架子和過道中。對于自動揀選機而言，這意味著不必要的旅程和搜索時間，這對于自動駕駛機器人來說是沒有問題的：當收到訂單時，第一個可用的自動揀選機將拾取最接近其位置存儲的物品，并將其傳送到倉庫末端的人工打包機。

(8)財務異常檢測

供應鏈供應商通常依賴大量的第三方運營其業(yè)務的核心功能，這些第三方包括公共航空公司、分包人員、特許航空公司和其他第三方供應商。這給物流會計團隊帶來了更大的負擔，他們每年要處理來自數(shù)千家供應商、合作伙伴或供應商的數(shù)百萬張發(fā)票。

在這里，諸如自然語言處理之類的人工智能技術(shù)可以從企業(yè)收到的非結(jié)構(gòu)化發(fā)票形式中提取關(guān)鍵信息，例如賬單金額、帳戶信息、日期、地址和相關(guān)方。

咨詢機構(gòu)安永(EY)公司正在采用類似的方法來檢測欺詐性發(fā)票。使用機器學習技術(shù)對國際方的發(fā)票進行徹底分類，并識別異常以供專家審核，這有助于安永公司遵守制裁、反賄賂法規(guī)以及《美國反海外腐敗法》的其他規(guī)定。安永公司的欺詐檢測系統(tǒng)達到了97%的準確性，并已推廣到50多家公司。

類似的邏輯可以應用于具有高頻重復任務的任何業(yè)務流程。

結(jié)論

在不久的將來，人工智能將為整個供應鏈和物流流程建立新的效率標準。游戲規(guī)則瞬息萬變，并通過自動化、智能化和更高效的方式，為全球物流公司管理數(shù)據(jù)、運營和服務客戶創(chuàng)造了“新常態(tài)”。

以往被視為人類專屬領(lǐng)域的任務現(xiàn)在可以執(zhí)行，這要歸功于當前算法開發(fā)的進展，以及加上更強大的處理能力和可用數(shù)據(jù)量的指數(shù)增長。


 

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