人工智能在物流中的五个关键用例

物流是全球最重要的行业之一，因为物流需要确保货物和服务的流动和存储，以满足消费者的需求和要求。预计到2024年，物流业规模将超过68亿欧元。在物流中实施人工智能可以帮助行业成功获得市场份额。 

什么是物流？ 

物流是供应链管理的一个组成部分，有助于组织、执行和管理货物的充分流动和存储。物流包括运输、存储、仓储、包装等。 

物流的目的是确保全球消费者在他们想要的时间和地点收到所需的产品和服务。人工智能可以帮助物流公司优化效率和降低成本，从而改变游戏规则。 

什么是人工智能？它在物流行业有哪些应用？

简单来说，人工智能是机器表现出的智能对抗人类表现出的自然智能。如今，人工智能几乎可以运用在我们生活的方方面面，无论是阅读电子邮件、查找行车路线、安排约会还是查找电影推荐。 

由于供应链规划和物流能力的中断，人工智能在物流中的重要性在大流行后变得更加重要。如今，物流行业可以利用人工智能来组织和改进物流运营。最近的一项研究表明，人工智能帮助物流公司将服务提高了65%，库存水平提高了35%，物流成本降低了15%。

有效规划供需物流

物流是关于供应链计划的。它要求公司与供应商、分销商、消费者和组织内的不同团队进行协调。人工智能可以帮助公司利用实时和历史数据，根据以前的趋势和当前情况预测需求。人工智能的一个显着优势是，与具有更高错误率的传统手动方法相比，人工智能驱动的预测非常准确。

高精度的需求预测有助于制造商优化使用派往当地仓库的车辆和人员，从而降低运营成本。此外，当地零售商或仓库可以通过利用数据明显降低存储/持有成本。需求预测还意味着客户不太可能遇到库存短缺的情况。 

供应链计划中的人工智能使企业能够即时评估需求并实时管理供应链流程。因此，动态规划可确保公司有效利用资源并最大限度地减少浪费。

成功运营自动化仓库

越来越多的企业在其仓库运营中使用人工智能技术。仓库机器人就是这样一种技术，投入巨资以加强供应链管理。

计算机视觉是一种用于检测产品损坏的技术。客户希望他们的产品完好无损地交付，而轻微损坏的产品可能会引起不满并导致客户流失。借助物流中的人工智能，企业可以评估损害程度和原因，并决定进一步的行动。 

人工智能通过研究从机器中的物联网传感器收集的实时数据，进一步帮助仓库预测潜在的机器故障。ML支持的分析工具可在数据中提供准确的预测和发现模式，使技术人员能够在任何事故发生之前修复机器。 

利用分析进行路线优化 

物流中的人工智能可以通过确定物流车辆的最佳路线来帮助公司降低成本。人工智能模型可以分析现有的交付路线并使用最短路径算法跟踪其他较短的路线。因此，帮助公司降低运输成本并加快运输时间。

尽管对于自动驾驶汽车和用户，多个人工智能驱动的交通管理平台提供有关路线和路线状况的信息。此外，路线优化可以通过选择更短、更好的产品交付方式来帮助物流公司减少碳排放。 

增加自主设备的使用

自主设备完全依赖人工智能来运行，并且需要零到最少的人工交互来执行。这些设备包括自动驾驶汽车、无人机和机器人。随着自动化的进步及其对行业的适用性，预计将使用更多的自主机器以获得更好的结果。

自动驾驶汽车通过最大限度地减少对人类驾驶员的严重依赖，在改变物流行业方面具有巨大潜力。不久之后，特斯拉、谷歌和奔驰都在投资自动驾驶汽车的想法。送货无人机可以帮助物流公司将产品运送到无法通过陆路送货的地方。我们了解到，无人机可以在最近的大流行期间帮助提供药物，尤其是在时间敏感的情况下。 

轻松实现后台操作自动化

物流行业也不例外，包括体力劳动在内的后台任务迫在眉睫。物流公司处理大量的表格和账单，通常需要手动从中提取信息。在这里，人工智能可以通过智能文档处理帮助从发票、费率表等中自动提取数据点。 

文档处理平台提高了从文档中获取的数据的准确性，因为手动数据提取容易出错。其他手动任务，如包裹调度和跟踪、报告生成、电子邮件处理等，也可以使用人工智能和机器人流程自动化实现自动化。 

显然，在改善仓储、物流规划和自动化后台操作方面，人工智能在物流中有许多应用。但是，企业在实施人工智能时可能会面临一些挑战。

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由于大量结构化和非结构化数据，在物流中实施人工智能具有挑战性。为了让ML模型有效地学习和执行，必须在训练期间向模型提供准确的数据。在景联文科技，我们借助人工智能驱动的数据解决方案和平台处理大量结构化和非结构化数据。 

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