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AI將如何改造供應(yīng)鏈與物流?

欄目:行業(yè)動(dòng)態(tài) 發(fā)布時(shí)間:2024-05-06
AI將如何改造供應(yīng)鏈與物流?
AI將如何改造供應(yīng)鏈與物流?


在過去幾年里,企業(yè)一直在尋求增強(qiáng)決策、簡化運(yùn)營、降低成本和提高客戶滿意度的方法,人工智能(AI)在物流和供應(yīng)鏈中的應(yīng)用大幅增加。人工智能因?yàn)榭梢越o物流提供更有深度的洞見、更高的反饋頻率和更精細(xì)的粒度而成為物流和供應(yīng)鏈專業(yè)人不能忽視的重要工具。毫無疑問,人工智能已經(jīng)嶄露頭角,并將繼續(xù)發(fā)展。


近十年來,供應(yīng)鏈管理的挑戰(zhàn)成倍增加。全球范圍的新冠疫情加劇了市場(chǎng)波動(dòng),但同時(shí)也提高市場(chǎng)對(duì)供應(yīng)鏈靈活性和敏捷性的需求。因此,各行各業(yè)的物流和供應(yīng)鏈組織紛紛求助于人工智能的力量以及該技術(shù)提供的革命性解決方案,其中包括:


實(shí)時(shí)可視性:面對(duì)當(dāng)今復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),制造商必須獲得完整、實(shí)時(shí)的供應(yīng)鏈可視性。人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)通過整合來自供應(yīng)商、制造商、物流提供商和零售商等不同來源的數(shù)據(jù),提供這種級(jí)別的可視性。這有助于企業(yè)跟蹤庫存水平、監(jiān)控發(fā)貨情況、識(shí)別瓶頸并快速應(yīng)對(duì)需求中斷或變化,從而提高整體供應(yīng)鏈的靈活性。


增強(qiáng)需求預(yù)測(cè):通過人工智能增強(qiáng)需求可預(yù)測(cè)性和資源規(guī)劃,有助于保持供應(yīng)鏈和物流組織保持消費(fèi)者需求與供應(yīng)之間的微妙平衡。人工智能技術(shù)通過從廣泛的數(shù)據(jù)資源庫中提取洞察力,在需求預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出色。(數(shù)據(jù)來源包括:過往的銷售記錄、客戶交易、社交媒體提及和當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。)此外,人工智能預(yù)測(cè)工具還可以與供應(yīng)商共享需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),從而促進(jìn)供應(yīng)鏈伙伴之間更好地協(xié)作。這有助于企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和交付計(jì)劃,創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。更高水平的可預(yù)測(cè)性還能讓企業(yè)最大限度地減少缺貨、優(yōu)化庫存水平并減少多余庫存。


倉庫管理優(yōu)化:人工智能算法可以分析歷史數(shù)據(jù)、訂單模式和產(chǎn)品特征,以確定最有效的產(chǎn)品擺放位置。人工智能還能簡化復(fù)雜的程序、優(yōu)化分揀路線、加快工作速度并改善整體倉庫布局。這大大有助于及時(shí)從倉庫中提取物品,并確保順利送達(dá)客戶手中。


自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR):AMR用于自動(dòng)完成分揀、包裝和補(bǔ)貨等一系列任務(wù),是世界各地供應(yīng)鏈倉庫中越來越受歡迎的工具。通過采用人工智能和創(chuàng)新技術(shù)(包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和傳感器融合),這些機(jī)器人能夠異常精確地執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。AMR 還能與人類工人協(xié)同工作。這樣,人類就可以專注于需要人類創(chuàng)造力和解決問題技能的更復(fù)雜的任務(wù),而機(jī)器人則可以處理重復(fù)性的瑣碎工作。這種級(jí)別的動(dòng)態(tài)伙伴關(guān)系有可能最大限度地提高勞動(dòng)力的生產(chǎn)率,并改善倉庫運(yùn)營的整體效率。


AI適用于所有物流與供應(yīng)鏈企業(yè)嗎?


根據(jù)HERE Technologies與亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司最近委托進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示,成本、干擾和缺乏專業(yè)知識(shí)正在成為供應(yīng)鏈管理人員廣泛采用包括人工智能在內(nèi)的輔助技術(shù)的障礙,受訪者中只有50%的運(yùn)輸和物流專業(yè)人士表示他們的組織在運(yùn)營中使用了基本的數(shù)據(jù)分析,只有25%的人使用了人工智能。


該項(xiàng)調(diào)查于2024 年 1 月 2 日至 10 日對(duì)德國、英國和美國三國的 300 名運(yùn)輸和物流專業(yè)人士展開,行業(yè)調(diào)查探討了各種趨勢(shì)和主題,包括供應(yīng)鏈可視性、可持續(xù)性、數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)以及技術(shù)應(yīng)用的總體障礙。調(diào)查結(jié)果顯示,目前物流行業(yè)在采用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析和人工智能方面存在巨大差距,同時(shí)在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈可視性方面缺乏可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)和進(jìn)展。


值得注意的是,人工智能提供的一些優(yōu)勢(shì)需要先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施,而許多公司目前還不具備這些條件。隨著這項(xiàng)重要技術(shù)不斷以指數(shù)級(jí)速度發(fā)展,在供應(yīng)鏈運(yùn)營中采用人工智能的企業(yè)或?qū)⒃趶?fù)雜多變的全球市場(chǎng)中獲得長期成功。