1、人工智能在供應鏈中的應用

由于人工智能技術的變革潛力，許多行業都在擁抱人工智能的使用。

在供應鏈和物流的背景下，許多公司一直在探索人工智能驅動的解決方案，以提高工作流程效率并克服管理貨物從公司到最終消費者的流動所涉及的復雜性。

研究和數據洞察公司 Gartner 在 2021 年報告中強調，預計到 2024 年，50% 的供應鏈組織將投資人工智能和分析應用程序。

從這一趨勢的開始來看，隨著 COVID-19 大流行的出現，2020 年供應鏈中對人工智能的需求急劇上升。 全球健康危機擾亂了經濟、導致制造業停頓并導致消費者行為不穩定，此次疫情的爆發給全球供應鏈組織帶來了前所未有的挑戰。

快速變化的形勢使許多供應鏈運營商面臨前所未有的不確定性，因為長期存在的傳統供應鏈管理模式被證明不足以應對中斷的規模和復雜性。

這種困境迫使各行業的供應鏈組織尋求更多創新工具和技術。 因此，由于該技術的優勢，其中相當多的人轉向了人工智能解決方案。

2、利用人工智能預測分析解決方案增強需求預測

需求預測增強了可預測性和資源規劃，進而幫助供應鏈和物流組織維持消費者需求和供應之間的微妙平衡。

人工智能技術擅長通過從廣泛的數據存儲庫中提取見解來預測需求。 一些大數據和人工神經網絡人工智能預測工具旨在應用數據科學模型，并從眾多來源中獲取相關信息，包括過去的銷售記錄、客戶交易、社交媒體提及和流行的經濟指標。

除此之外，這些工具還可以通過與供應商共享需求預測數據來促進供應鏈合作伙伴之間更好的協作。 這些功能可幫助企業優化生產計劃和交付計劃，以創建協調的供應鏈系統。 這方面使供應鏈組織能夠快速響應需求波動，從而使他們受益。

更高水平的可預測性還允許企業最大限度地減少缺貨、優化庫存水平并減少過剩庫存，從而實現更好的庫存管理、更高的成本節約和更高的客戶滿意度。

3、人工智能在倉庫自動化中的應用

人工智能機器人越來越多地應用于供應鏈和物流倉庫，以自動化一系列任務，包括揀貨、包裝和補貨。

自主移動機器人(AMR)正在成為世界各地供應鏈倉庫中更流行的工具。 這是因為它們能夠獨立運作，幾乎不需要人工指導或干預。 通過結合人工智能和機器學習、計算機視覺和傳感器融合等先進技術，這些機器人能夠有效地執行復雜的任務。

此外，AMR 能夠適應不斷變化的倉庫配置和運營需求。 在人工智能機器人可以與人類工人協作工作的環境中，這種協同作用使人類能夠專注于需要人類創造力和解決問題能力的更復雜的任務，而機器人則負責重復性和平凡的任務。

這種充滿活力的合作伙伴關系有可能最大限度地提高員工生產力，并提高供應鏈和物流領域倉庫運營的整體效率。

4、人工智能質量控制

支持人工智能的傳感器和分析工具的出現徹底改變了供應鏈和物流公司的質量控制，因為人工智能技術可以監控產品質量并實時檢測缺陷，確保產品在到達客戶之前符合最高標準。

例如，一些傳感器能夠檢測產品中的劃痕、裂紋和凹痕，而另一些傳感器則經過編程來檢查是否有錯誤的標記或缺失的組件。 一些預測性維護人工智能模型還用于評估產品使用情況，并根據廣泛的使用趨勢提出建議的維護計劃。

在運輸中，可以采用人工智能傳感器來監控產品的狀況。 例如，物聯網 (IoT) 傳感器中的人工智能可用于檢測溫度和濕度變化，以確保易腐爛的貨物保持在正確的溫度。

通過在整個供應鏈和物流流程中整合支持人工智能的傳感器，企業可以確保只有高質量的產品才能到達客戶手中。 這不僅提高了客戶滿意度，還維護了品牌聲譽。

5、人工智能可用于簡化采購流程

人工智能有潛力通過自動化許多繁瑣的任務來簡化采購流程，從而改變游戲規則。 例如，人工智能可以幫助公司驗證發票數據，從而實現發票處理自動化。

此外，人工智能還可以用于提醒供應經理有關待處理發票的信息，以確保及時處理它們。 除此之外，人工智能功能還可以擴展到創建采購訂單并監控其進度。 這種自動化水平可能會顯著減少在這些任務上花費的時間和精力。

除了與發票相關的功能外，人工智能還可以被編程來分析過去的數據并檢測表明采購流程中潛在風險和問題的模式和趨勢。 例如，人工智能可用于識別供應商績效問題或合規違規行為。 這種方法將有助于先發制人地避免出現問題并增強流程優化。

一些公司已經在利用人工智能和區塊鏈技術的力量來創建更安全、更透明的分布式數據庫采購系統。

6、人工智能在供應鏈和物流中的應用，提供更好的客戶體驗

人工智能有潛力以多種方式改變供應鏈和物流行業的客戶服務。

其中之一是實現訂單的實時跟蹤。 此功能可以幫助客戶隨時了解其貨件的狀態和位置，讓他們透明且安心。

此外，基于自然語言處理(NLP)的人工智能解決方案可用于自動化客戶服務任務，減輕人類代表的負擔。 例如，可以部署人工智能來回答常見問題 (FAQ)，從而使人類代理能夠專注于更復雜的任務，特別是那些需要人工輸入或專業知識的任務。

這些功能不僅可以縮短對客戶詢問的響應時間，還可以提高客戶滿意度。

7、人工智能在運輸管理和路線優化中的應用

在供應鏈和物流領域，人工智能可以用來分析數據并識別模式，以確定便捷的運輸路線。

人工智能解決方案可以利用實時數據(例如當前交通和天氣狀況)來確定最有效的送貨路線。 此類人工智能功能可用于減輕交通擁堵等因素造成的不便，特別是在交通高峰時段，從而縮短送貨時間。

人工智能預計還會以其他方式影響該行業。 例如，行業分析師預測，依賴該技術的自動卡車的使用在不久的將來將會增加。 由于多種因素的綜合作用，這種轉變預計會發生。

因素之一是車輛背后的技術正在迅速發展，而貨運需求不斷增加，而熟練的卡車司機卻短缺。 專家表示，隨著該技術的改進和變得更加可靠，它將成為對企業有吸引力的選擇。

當然，不可能準確確定自動駕駛卡車何時會成為主流。 然而，在大規模采用之前必須滿足廣泛的安全標準。

8、人工智能在供應鏈和物流領域的未來

人工智能有潛力通過提高效率和降低運營成本來徹底改變供應鏈和物流行業。

人工智能在供應鏈和物流中的使用有可能徹底改變未來物品的分配、處理和運輸方式。 自動化、預測分析和其他基于人工智能的技術旨在優化許多供應鏈相關流程。

除了改善庫存管理之外，這些發展還可能改善需求預測、實時貨運跟蹤和車輛路線優化。

此外，人工智能可以降低運營費用、識別低效率并提高整體客戶響應能力。 人工智能融入供應鏈和物流運營有望提高效率，減少浪費，并更好地響應現代市場不斷發展的不斷變化的需求。