許多正在進行的技術進步將影響供應鏈的未來，包括自動駕駛卡車的使用以優化路線規劃和運輸管理系統(TMS)。

那些對采用最新技術持抵觸態度的公司，尤其是在技術進步快速發展的背景下，可能會在競爭中落后。供應鏈領導者和決策者必須探索現有技術，了解AI和自動化如何滿足他們的業務需求，從而改善運營。

在這個不斷變化的行業中，許多技術進步正在進行中，它們將影響供應鏈的未來，包括自動駕駛卡車的使用以優化路線規劃和TMS。

應對災難和復雜障礙

應對災難和復雜障礙并不是一件簡單的事。最近的紅海襲擊事件對行業產生了重大影響，導致路線時間和運輸成本迅速上升，全球15%的航運交通在危機前經常使用的航線受到了長期的嚴重干擾。

然而，預測顯示，AI將幫助領導者應對不可預測的中斷。隨著航運旺季的臨近，航運費用上漲以滿足更高的貨運需求，我們正在積極審查AI在支持中斷管理和支援方面的作用，以為全球企業創造一個更高效、更安全的環境。

目前，AI的需求預測功能允許企業調整貨運量，直到像紅海襲擊這樣的情況得到改善。AI可以分析市場，識別模式轉變的機會，并根據市場在類似問題上的反應提供解決方案。

AI對供應鏈人才短缺的影響

勞動力短缺是行業的另一個主要擔憂，預計今年美國倉儲和運輸崗位的空缺將達到170萬。通過自動化繁瑣和重復的任務，可以重新分配資源，提高生產力和效率，從而加快供應鏈中的流程。

盡管對AI和自動化對工作崗位的影響感到擔憂是自然的，但我們必須專注于這些新技術如何幫助我們更好地完成工作，輔助我們的工作，而不是取代人類的角色。

年輕一代在成長過程中始終被技術包圍，因此他們熟悉并依賴于生活中不同方面的現代技術。

AI與自動化在貨運中的集成

AI的集成已經在進行中，體現在卡車運輸、貨運管理和倉庫自動化等領域。我們看到AI的集成通過多種方式體現出來，從自動駕駛卡車到路線規劃優化、需求預測和運輸管理系統的應用。

利用數據，AI可以在貨運管理中提升運輸管理系統(TMS)軟件的功能。這使供應鏈領導者能夠改進流程，并幫助決策，從而在使用集成AI的TMS時提供真正的運營效益。

機器人和倉庫自動化對供應鏈的影響

倉庫中的自動化和機器人集成已經在進行中。我們知道，倉庫自動化每年增長超過10%，預計到2030年，機器人的出貨量每年將大幅增加50%。

在倉庫環境中，技術進步為操作人員和領導者提供了許多好處。機器人手臂在完成揀選和包裝任務時提供物理幫助，這減少了人為錯誤的可能性，提升了工人的安全性，并解決了持續存在的勞動力短缺問題。另一方面，AI可以通過預測算法提供戰略支持，例如庫存管理，有效管理庫存水平。這些額外的庫存數據點對物流專業人員非常有價值，使他們能夠增強運輸的可預測性，并通過集成AI的定位跟蹤和警報系統，減少庫存損壞和盜竊的風險。

運輸自動化 - 卡車運輸

McKinsey & Company最近的一項調查顯示，完全自動駕駛卡車預計將在四到七年內成功投入使用。未來的車輛預期將配備傳感器、執行器、算法和機器學習系統，旨在使卡車在沒有人為干預的情況下安全應對道路上的潛在挑戰。

自動駕駛卡車的預期好處之一是提升運輸時間，因為無需考慮人類休息如睡眠和進食的需求，然而，在自動駕駛卡車能夠完全在道路上使用之前，仍有許多監管障礙需要克服。例如，加州去年通過的第316號法案規定，在操作自動駕駛的半掛卡車和大型卡車時，必須有經過培訓的人員在場。

盡管電動和自動駕駛卡車仍在進行必要的發展，但多式聯運已經提供了許多類似的好處。多式聯運結合了多種運輸方式(如火車和卡車)，以最有效且環保的方式進行運輸。火車用于長途運輸，相較于卡車，具有顯著的燃油效率，在大宗貨物運輸中燃油成本更低，且不易受到交通擁堵的影響，提供了成本效益、可靠性和減少碳排放的優勢。