AI人工智能如何改变仓储物流和供应链？人工智能在航运和物流中的应

人工智能在航运和物流中的应用
需求预测
需求预测依赖于历史数据，使用人工智能可以进一步加强对历史和实时数据的分析，提供准确的需求预测。有了更准确的需求预测，托运人可以优化库存管理、分派和劳动力计划，从而提高服务水平。麦肯锡在一份报告中表示，人工智能预测方法可以将供应链网络中的错误减少30-50% 。
供应计划
应计划是物流的重要组成部分。人工智能可以帮助基于实时数据的需求分析。企业可以动态调整其供应计划参数，以优化供应链流程，提高效率，并增加盈利能力。
仓储自动化
由于当前全球形势，供应链中对非接触式流程的需求不断增加，似乎推动了高级自动化业务流程的必要性。人工智能有可能彻底改变仓储领域的自动化，将机器人技术与人工智能相结合，机器人可以跟踪和定位库存，并执行通常需要额外劳动力来完成的挑选和包装功能。
自动化带来了高效的资源分配，使劳动力能够做更多有价值的活动，而不是手工琐事。深度学习进一步促进了这些机器人的学习，使它们能够在部署它们的场景中自主地做出活动决定。
智能计算机视觉
深度学习和人工智能使先进的扫描、监控和自动化技术能够通过图像和视频可视化许多物流场景，并进行相应的直接操作。这改变了装货时货物的尺寸或破损检查、标签和堆叠安排。计算机视觉与深度学习结合在自动驾驶汽车上实现自动和智能导航，现在已成为现实。
工作流程自动化
工作流自动化是利用人工智能来简化复杂和手工的后台操作。在货运代理中，文档处理是一项乏味的工作，并且具有使用机器人过程自动化(RPA)和光学字符识别(OCR)进行自动化的巨大潜力。
运输文件并非都采用标准格式，而这正是此类技术能够自动阅读和理解打印或手写文件的地方。这种工作流程自动化可以解放物流人员的大量工作时间，并分配他们做更多的增值活动。
预测物流
供应链上的不同接触点产生广泛的数据。更好的机器学习算法可以提取对决策至关重要的物流预测洞察力。人工智能可以帮助做出与产能规划、预测和网络优化相关的决策，从而简化运营并提高整体供应链绩效。人工智能广泛应用于动态路线优化、管理交付时间窗口、优化燃油消耗和负载能力利用率等最后一英里交付活动，从而推动供应链的数字化。
增强的货运跟踪
货运可见性数据对整个供应链的绩效至关重要。人工智能跟踪和跟踪功能有助于准确预测ETAs和ETDs 。此外，对供应链中断、延误和航路风险发出警报的能力可以帮助企业提高灵活性，并采用备份措施，以避免重大损失。
机器学习还可以帮助分析历史数据，以确定航运模式，考虑各种因素，如天气条件、季节性需求波动、贸易通道拥堵等。随着语音助手或聊天机器人的广泛使用，客户或客服人员可以在几秒钟内提取跟踪信息。
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仓库里的人工智能(AI)和物联网(IoT)
很简单，是的，我们正处在仓库真正应用人工智能和物联网的时刻。两者都是强大的新工具，可以更好地使仓库和配送中心的活动跟上快速变化的供应链动态。
“不要被人工智能和物联网所迷惑， ”NateBrown,CEOofEVS表示。“两者都被用来解决以前的问题。他们只是做得更好。物联网提供了以前无法获得的数据，这是更深层次的见解。人工智能分析微观决策，并优化到以前不可能达到的水平。”
HighJump首席技术官肖恩?埃利奥特(SeanElliott)表示：“如果仓库里没有人工智能，物联网就毫无意义。”“你需要结合新的数据来源，即物联网，以及更好的解决方案，即人工智能，来理解数据，发展见解并根据这些知识采取行动。这两项技术对于改善运营性能至关重要。”