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人工智能如何革新物流行业的5种方式

发布时间:2021-08-30 17:40

          人工智能在彻底改变物流业方面发挥着关键作用。

          由于全球化,一切都变得越来越数字化;消费者开始在网上购买更多商品,并希望他们的产品或服务能以更少的钱更快地交付。在当今快节奏的世界中,物流和供应链必须适应快速变化的消费者需求。根据ML新闻,供应链每天在文书工作上浪费数小时,导致每年损失超过170,000美元。在某些工作中使用人工智能是改善问题的一种方法。将某些手动活动转移到机器上可以帮助缓解纸质文书工作的问题,同时还可以提高生产力。在本文中,您将探索人工智能如何为物流行业做出贡献。

          人工智能对物流的影响

          人工智能从根本上改变了物流和供应链行业。以下是人工智能驱动技术可以帮助企业增强和创新物流和供应链运营的五种方式。

          1.机器人

          机器人技术是指在供应链管理过程中使用智能机器。根据Statista的研究,到2021年,物流服务机器人的收入将超过60亿美元。机器人通常可以完成交付、运输、存储、拣选、包装和路由等常规操作。普通工业机器人和人工智能辅助机器人的主要区别在于后者可以执行更复杂的工作,而无需人工干预。智能机器人也可以通过学习新任务和执行越来越复杂的行为来进化。这意味着该装备可以部分地,在某些情况下完全取代配送过程中的人工,使其更具可预测性、易于监管和成功。例如,无人机可以运输一定数量的负载,并且可以在陆地或水上飞行或移动。RFID(射频识别)解决方案可以通过仓库自主分类、识别和交付物品。因此,物流中的机器人技术可以提高产量,同时还可以让人类更轻松地管理交付的各个阶段。

          2.自动驾驶汽车

          自动驾驶汽车具有显着提高交付效率的潜力。该技术具有提高可靠性、成本效率和可预测性的潜力。尽管我们还没有获得完全自主的送货车辆,但这只是时间问题。随着技术的进步,可以想象,在不久的将来,消费者将无需人工干预即可收到货物。根据麦肯锡的研究,自动驾驶汽车,尤其是无人机,将交付超过80%的包裹。通过克服运输障碍和不便,这项技术将提高配送过程的效率。

          3.计算机视觉

          每个视觉系统都由两个主要组件组成:相机和控制一切的“大脑”计算机。基于复杂的算法,它可以检测物体、货物、特定活动、颜色并执行操作。该技术可用于识别损坏并提高生产过程中的生产率。例如,亚马逊采用了一种基于计算机视觉的人工智能系统,在30分钟内卸货一辆拖车,而不是在没有拖车的情况下需要几个小时。

          此外,支持计算机视觉的系统可以自动检测损坏,确定损坏的原因及其严重程度,并采取措施防止未来的货物事故。产品的装卸是计算机视觉的另一个应用。这项技术不仅可以识别和定位商店中的物品和包裹,而且还可以自主进行。考虑到这一点,机器学习系统被广泛用于减少客户流失、提高供应链质量和提高交付过程的安全性。

          4.预测分析

          任何物流公司都必须能够高效运作、准时交货并节省运输费用。为此,需要基于历史数据进行深入研究,以检测风险趋势、实施纠正步骤并生成预测。您只能通过利用预测分析来显着增强物流运营、修改运输模式、货到付款和预测消费者行为。MHI2020年度行业调查显示,使用预测分析的物流公司比例从2017年的17%猛增至2019年的30%。它不仅可以提高供应链的可见性,优化路线,并使跟踪和计划发货变得更加容易,但它也可以识别意外情况和危险。如果实施得当,它将大大降低运营费用并帮助企业做出更明智的决策。

          5.大数据

          与其他所有业务一样,物流会产生大量数据。如果没有维护良好的数据管理系统,处理所有这些材料会更加困难。公司可以通过从多个来源(例如司机的应用程序、设备和系统)收集数据并评估各种因素如何影响交付过程来节省资金并避免延迟发货和交付。您可以深入了解历史交付统计数据、司机评分,并使用大数据分析进行更改。根据这项研究,超过91%的财富1000强公司正在投资大数据。此外,人工智能驱动的数据分析使企业能够考虑诸如车队维护计划、车辆传感器、恶劣天气和燃料成本等变量。它不仅为司机提供目的地想法并帮助他们更有效地旅行,而且还允许企业在逐条路线的基础上减少物流费用。

          结论

          通过在整个供应链中引入处理数据和改进的新方法,人工智能正在改变物流程序。预测分析、机器人、计算机视觉、深度学习和自动驾驶汽车都是可以极大提高物流和供应链绩效的技术示例。他们有能力改变仓库中物品的管理方式,并优化最后一英里的交付和物流网络。考虑到这一点,物流和供应链公司可以将这些技术视为提高效率和降低成本的一种手段。


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