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借助AI人工智能构建智能物流系统

关键词:

  • 智能物流系统
  • 物流智能化应用
  • 智慧物流
  • 物流系统建设
  • 181
  • 09-16


在当前全球化的背景下,每个企业都扮演着一个漫长而复杂供应链中的重要角色。随着合作伙伴和客户对效率的不断追求,竞争的激烈程度不断上升,因此寻找改进的机会并采用数据驱动的方法变得前所未有的重要。

专家称,德国领先的物流公司胜斐尔(SSI SCHAEFER)表示,在线服务给这个行业带来了额外的挑战,这些服务承诺向消费者提供当日交付和持续的商品供应等优势。这一趋势鼓励了更频繁地订购小批量商品。


特别是在经济波动不可预测的时期,灵活性变得至关重要。因此,物流业越来越倚重人工智能技术,这些技术可以支持基于宝贵经验和实时数据的快速决策。

人工智能解决方案已经广泛应用于物流的各个环节,从下订单的瞬间到最后一英里的交付和客户处理。尽管并没有涵盖所有可用的专有技术,但本文将重点关注当前物流行业中最具影响力的认知计算应用。


供应链中的人工智能

供应链成员之间的信息交流被记录并成为数据的来源。人工智能在物流领域大规模数据处理方面取得了显著进展,使企业能够充分利用他们拥有的潜力,提高生产效率并降低成本。一个很好的例子是在物料计划阶段的应用。人工智能的预测功能对于工厂排程和生产计划至关重要,特别是对于按订单生产的方法。

通过计算存储容量并进行长时间高精度的需求预测,人工智能物流还帮助像Otto这样的大型零售商避免交付瓶颈并缩短交付时间。这些算法是基于数十亿个数据点进行训练的,包括以前的订单和退货、天气变化、公共假期和社交媒体趋势等信息。

将这些信息转化为可操作的见解后,Otto可以联系合适的供应商,调整货运车辆的数量,并将它们引导到需要的位置。可靠的交付服务提高了客户满意度,增强了零售商的声誉。退货数量减少,燃料消耗降低,这些都对零售商的底线产生了积极影响。

值得注意的是,物流部门的数据通常不完整,来源各异。供应链的透明度以及缺乏干净的数据是许多物流公司在试图通过数据驱动技术来改进其工作流程时面临的挑战。因此,数据清理和数据集成成为物流数字化转型的先决条件,其次是专门的人工智能解决方案,旨在从不完整和非结构化的记录中创建可行的数据集。


智能仓储

仓库管理已成为人工智能优化的关键领域。即使在履行或库存跟踪中,即使微小的时间和效率收益也可以在整个网络中显著改善。

尽管人工智能工具已用于仓库设计和劳动力管理,但当前智能仓储的主要趋势是机器人技术。自动驾驶机器人能够定位和移动仓库中的库存,跟踪物品,分类包裹并装箱客户订单。这种系统的复杂性和可访问性正在不断增加。机器人能够以越来越高的速度和灵活性执行复杂的任务,其行动受到人工智能的指导,并在货物的安排和维护方面制定最佳策略。

在某些情况下,机器人被用于执行高风险任务,而不是人类工人。在其他情况下,人工智能与人类一起工作,并使用计算机视觉工具分析他们的活动,以确定最佳实践并更有效地实施它们。


交通运输中的人工智能

全自动驾驶卡车仍然是一个遥不可及的概念,就像货物运送无人机一样。然而,在交通运输领域,人工智能已经被用于改善驾驶员的日常工作,包括车道辅助、辅助制动和高速公路自动驾驶等功能。

最重要的是,企业通过应用人工智能来优化车队路线,利用天气和交通状况数据。举例来说,UPS每年能够通过路线优化节省10万加仑的燃料。在一种称为队列行驶的方法中,技术可以帮助多辆卡车高效行驶,避免事故并降低油耗。

在其他情境中,DHL正在采用计算机视觉辅助人工智能来进行视觉检查包裹。这项技术得到IBM的支持,已安装在火车轨道上,用于检测损坏的火车车厢,识别损坏类型,并即时向维护团队提供必要的建议。


人工智能物流的前景

尽管数字化方面,物流行业仍然滞后于其他行业,但它已经成熟并准备迎接变革。考虑到规模的挑战以及初期数据质量问题,人工智能在物流领域正是应对这种颠覆的正确技术。


未来,预计物流领域将出现一系列趋势,如物流预测、自动化仓储、智能车队管理和计算机视觉检测,这些趋势将大幅提高供应链中每个成员的生产力并增加价值。


目前,物流中的人工智能应用大多是独立的,例如供应链管理系统中的人工智能。然而,未来这些系统将变得更加广泛和集成,从而构建出灵活的基于AI的生态系统,涵盖产品制造商、货运公司、货代和分销商等各方。


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