人们需要了解AI影响供应链的8种方式。了解供应链简而言之，供应链由一系列向客户提供产品或服务的步骤组成。企业与其供应商之间始终存在网络，以生产特定产品并将其交付给最终用户。该网络包括不同的活动、人员、实体、信息和资源。供应链还表示将产品或服务从其原始状态提供给客户所采取的步骤。这些步骤通常包括将原材料转移和转化为产品、运输这些产品，最后将它们交付给最终用户。供应链中涉及的实体包括生产商、供应商、仓库、运输公司、配送中心和零售商。供应链管理是企业的重要流程，因为优化的供应链可帮助企业降低成本并在商业环境中保持竞争力。了解人工智能及其对供应链的影响当大多数人听到人工智能这个词时，通常首先想到的是机器人。但事实并非如此。人工智能（AI）是机器智能的代名词，机器智能是机器表现出的智能，而不是人类表现出的自然智能。“人工智能”一词通常用于描述模仿与人类思维相关的人类“认知”功能的机器（或计算机），例如“学习”和“解决问题”。企业可以使用这些方法，然后分析它们以获得可以启动流程和复杂功能的结果。在CrispResearchAG2016年对IT决策者的一项研究中，发现物流行业是已经积极使用机器学习流程的公司数量最多的行业之一。许多企业已经从人工智能投资中受益。根据Adob??e的调查，15%的企业已经开始使用人工智能，而另外31%的企业计划在2019年采用人工智能。可以产生收益的领域包括研发、产品创新、供应链运营和客户服务。研究公司麦肯锡公司估计，通过在供应链中使用人工智能，企业每年可以获得1.3万亿美元至2万亿美元的经济价值。普华永道预计，到2030年，人工智能可为全球经济贡献近15.7万亿美元的价值。以下是人工智能影响供应链的8种方式：1.人工智能可以分析大量数据以增强需求预测。企业处理大量数据（例如传感器生成的数据）以映射现实世界，然后做出正确的决策。.例如，当库存落后于需求时，企业可能会遭受损失。人工智能的预测能力有助于网络规划和预测需求。这使卖家可以更加主动。通过了解预期情况，物流公司可以调整车辆数量并将它们引导至预期需求最大的地方。这降低了运营成本。大数据的力量使物流公司能够比以往更好地预测高度准确的前景并优化未来绩效。大数据技术可实现预测和复杂场景分析，并实现精确的产能规划和供应链和库存的优化。2.AI提供洞察力以提高生产力通过自动计算更好的解决方案，AI显着提高了仓库生产力，尤其是对于在线零售商而言。将人工智能应用于供应链管理可以分析其性能并识别影响同一领域的新因素。为了识别影响供应链绩效的因素和问题，人工智能结合了强化学习、无监督学习和监督学习等不同技术的能力。3.聊天机器人正在重新定义客户支持据埃森哲称，80%的客户服务可以由机器人处理。人工智能可以个性化客户与物流供应商之间的关系。据Pega称，38%的消费者认为人工智能可以增强客户服务。个性化客户体验的另一个例子是DHL与亚马逊的合作伙伴关系。通过使用Alexa应用程序跟踪DHL包裹的旅程，DHL客户可以要求Alexa连接亚马逊Echo或EchoDot智能扬声器并确认包裹的状态。如果在交互过程中出现任何问题，Echo用户可以直接联系DHL寻求其客户支持团队的帮助。4、智能仓库管理未来几年，大型仓库管理将实现全面自动化。人工智能技术正日益成为一个不可或缺的组成部分，尤其是在涉及短期和中期预测时。智能仓库是一种完全自动化的设施，其中大部分工作都是通过自动化或软件完成的。在此过程中，繁琐的任务得到简化，操作变得更具成本效益。阿里巴巴集团和亚马逊已经通过使用自动化改造了他们的仓库。亚马逊最近推出了可根据客户订单自动打包箱子的机器人。在Amazon.comInc.的仓库中，机器人和人类一起工作以提高生产力和效率。5.自动驾驶汽车自动驾驶汽车是人工智能供应链中的下一件大事。我们可能还需要一段时间才能拥有无人驾驶卡车，但物流行业现在正在使用高科技驾驶来提高效率和安全性。在辅助制动、车道辅助和高速公路自动驾驶方面，预计行业将发生重大变化。为了实现更低的油耗，正在推出更好的驾驶系统，这些系统通过将多辆卡车组合成编队来发挥作用。物流公司通过计算机控制这样的编队，它们之间也相互联系。6.GA正在缩短交货时间并降低成本在供应链中，每一英里和每一分钟都很重要。企业可以使用基于遗传算法的路线规划器来规划最佳送货路线。全球快递服务提供商UPS使用GPS工具Orion帮助司机及时、经济且高效地运送货物。可以根据交通状况和其他因素规划和优化路线。Orion每年可为UPS节省近5000万美元。7.机器人任何关于人工智能的讨论都离不开机器人领域。虽然它们听起来像是一个未来主义的概念，但它们已经嵌入到供应链中。根据研究公司TracticaResearch的数据，到2021年底，全球仓储物流机器人的销售额将达到224亿美元。如今，一些仓库的运作原理已不再为人类观察者所理解，因为它们是由人工智能管理的。它们的共同特征通常是机器人搬运，尤其是自动导引车(AGV)。在仓库中，产品杂乱无章地存放在各种货架和过道上。对于自动拣选机来说，这意味着不必要的行程和搜索时间，这对于自动驾驶机器人来说不是问题：当收到订单时，第一个可用的自动拣选机将拣选离其位置最近的存储物品，并将它们转移到手动打包机仓库的尽头。8.财务异常检测供应链提供商通常依赖大量第三方来运营其业务的核心功能，包括公共航空公司、分包商、特许航空公司和其他第三方供应商。这给物流会计团队带来了更大的负担，他们每年要处理来自数千家供应商、合作伙伴或供应商的数百万张发票。在这里，自然语言处理等人工智能技术可以从企业收到的非结构化形式的发票中提取关键信息，如账单金额、账户信息、日期、地址和参与方。咨询公司Ernst&Young(EY)正在采用类似的方法来检测欺诈性发票。使用机器学习对来自国际各方的发票进行彻底分类并识别异常以供专家审查有助于安永遵守制裁、反贿赂法规和其他法规。安永的欺诈检测系统达到了97%的准确率，并已推广到50多家公司。类似的逻辑可以应用于任何具有高频重复任务的业务流程。结论在不久的将来，人工智能将为整个供应链和物流流程设定新的效率标准。游戏规则瞬息万变，正在为全球物流企业通过自动化、智能化、更高效的方式管理数据、运营和服务客户??创造“新常态”。由于当前算法开发的进步，加上更强大的处理能力和可用数据量的指数增长，以前被认为是人类专属领域的任务现在可以执行。
