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人工智能影響供應(yīng)鏈的8種方式

人工智能
調(diào)研機構(gòu)麥肯錫公司預(yù)計,通過在供應(yīng)鏈中使用人工智能,企業(yè)每年獲得經(jīng)濟價值為1.3萬億美元到2萬億美元。以下是人工智能影響供應(yīng)鏈的8種方式。

 人們需要了解人工智能影響供應(yīng)鏈的8種方式。

了解供應(yīng)鏈

簡單地說,供應(yīng)鏈包括一系列向客戶提供產(chǎn)品或服務(wù)的步驟。企業(yè)與其供應(yīng)商之間總是有一個網(wǎng)絡(luò)來生產(chǎn)特定產(chǎn)品,并將其交付給最終用戶。這個網(wǎng)絡(luò)包括不同的活動、人員、實體、信息和資源。

供應(yīng)鏈還表明將產(chǎn)品或服務(wù)從原始狀態(tài)提供給客戶所采取的步驟。這些步驟通常包括將原材料轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,并運輸這些產(chǎn)品,最后將它們交付給最終用戶。供應(yīng)鏈中涉及的實體包括生產(chǎn)商、供應(yīng)商、倉庫、運輸公司、配送中心和零售商。

供應(yīng)鏈管理對于企業(yè)來說是至關(guān)重要的過程,因為優(yōu)化的供應(yīng)鏈可以幫助企業(yè)降低成本,并在商業(yè)環(huán)境中保持競爭力。

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了解人工智能及其對供應(yīng)鏈的影響

當大多數(shù)人聽到人工智能這一術(shù)語時,他們通常想到的第一件事就是機器人。但這并非完全正確。人工智能(AI)是機器智能的同義詞,它是由機器表現(xiàn)出來的智能,而不是由人類表現(xiàn)出來的自然智能。

“人工智能”這一術(shù)語通常用于描述模仿人類與人類思維相關(guān)的“認知”功能的機器(或計算機),例如“學(xué)習(xí)”和“解決問題”。

企業(yè)可以使用這些方法,然后對其進行分析,以獲得可以啟動流程和復(fù)雜功能的結(jié)果。

在Crisp Research AG公司于2016年對IT決策者進行的一項研究中,發(fā)現(xiàn)物流行業(yè)是其中已經(jīng)積極使用機器學(xué)習(xí)流程的企業(yè)數(shù)量最多的行業(yè)之一。

現(xiàn)在,許多企業(yè)已從人工智能投資中受益。根據(jù)Adobe公司的調(diào)查,目前有15%的企業(yè)已經(jīng)開始使用人工智能,而其他31%的企業(yè)計劃在2019年采用人工智能??梢援a(chǎn)生收益的領(lǐng)域包括研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、供應(yīng)鏈運營和客戶服務(wù)。

調(diào)研機構(gòu)麥肯錫公司預(yù)計,通過在供應(yīng)鏈中使用人工智能,企業(yè)每年獲得經(jīng)濟價值為1.3萬億美元到2萬億美元。據(jù)普華永道公司預(yù)計,到2030年,人工智能可以為全球經(jīng)濟貢獻近15.7萬億美元的價值。

以下是人工智能影響供應(yīng)鏈的8種方式:

1. 人工智能能夠分析大量數(shù)據(jù),從而增強需求預(yù)測

企業(yè)通過處理大量的數(shù)據(jù)(例如由傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù))以描繪現(xiàn)實世界,然后做出正確的決定。例如當庫存落后于需求時,企業(yè)可能會遭受損失。

人工智能的預(yù)測能力有助于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和預(yù)測需求。這使銷售商變得更加積極主動。物流公司通過了解期望值,可以調(diào)整車輛數(shù)量并將其引導(dǎo)到預(yù)計最大需求的位置。這會降低運營成本。

大數(shù)據(jù)的力量使物流公司能夠比以往更好地預(yù)測高度準確的前景,并優(yōu)化未來績效。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進行預(yù)測和復(fù)雜的情景分析,并可以進行精確的容量規(guī)劃以及供應(yīng)鏈和庫存的優(yōu)化。

2. 人工智能提供了提高生產(chǎn)力的見解

通過自動計算更好的解決方案,人工智能極大地提高了倉庫的生產(chǎn)率,特別是對于在線零售商。

將人工智能應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理,可以對其進行績效分析,找出影響同一領(lǐng)域的新因素。為了找出影響供應(yīng)鏈績效的因素和問題,人工智能結(jié)合了強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)等不同技術(shù)的能力。

3. 聊天機器人正在重新定義客戶支持

根據(jù)埃森哲公司的調(diào)查,80%的客戶服務(wù)都可以由機器人來處理。人工智能可以使客戶和物流供應(yīng)商之間的關(guān)系個性化。

Pega公司表示,38%的消費者認為人工智能可以增強客戶服務(wù)。

還有一個個性化客戶體驗示例是DHL公司與亞馬遜公司的合作。通過使用Alexa應(yīng)用程序跟蹤DHL包裹行程,DHL客戶可以要求Alexa與Amazon Echo或Echo Dot智能音箱連接,并確認包裹的狀態(tài)。如果在交互過程中出現(xiàn)任何問題,Echo用戶可以直接與DHL公司聯(lián)系,以尋求其客戶支持團隊的幫助。

4. 智能倉庫管理

在未來幾年內(nèi),大面積的倉庫管理將會完全實現(xiàn)自動化。人工智能技術(shù)越來越成為不可或缺的組成部分,尤其是在短期和中期預(yù)測方面。

智能倉庫是一個完全自動化的設(shè)施,其中大部分工作是通過自動化或軟件來完成的。在此過程中,繁瑣的任務(wù)得以簡化,其操作變得更具成本效益。

阿里巴巴集團和亞馬遜公司已經(jīng)通過使用自動化改造了他們的倉庫。亞馬遜公司最近推出了根據(jù)客戶訂單自動裝箱的機器人。在亞馬遜公司的倉庫中,機器人和人類一起工作以提高生產(chǎn)力和效率。

5. 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是人工智能提供供應(yīng)鏈的下一個重要產(chǎn)品。擁有無人駕駛卡車可能需要一段時間,但是物流行業(yè)現(xiàn)在正在利用高科技駕駛來提高效率和安全性。在輔助制動、車道輔助和高速公路自動駕駛方面,預(yù)計該行業(yè)將發(fā)生重大變化。

為了達到更低的油耗,更好的駕駛系統(tǒng)正在推出,它的作用是將多輛卡車聚集在一起形成編隊。物流公司通過計算機控制這樣的編隊,它們也彼此相連。

6. 遺傳算法正在縮短交貨時間并降低成本

在供應(yīng)鏈中,每一英里和每一分鐘都很重要。企業(yè)可以使用基于遺傳算法的路線規(guī)劃器來規(guī)劃交付的最佳路線。

全球快遞服務(wù)商UPS公司使用GPS工具Orion幫助司機及時、經(jīng)濟、高效地送貨??梢愿鶕?jù)交通狀況和其他因素來規(guī)劃和優(yōu)化路線。Orion可以幫助UPS公司每年節(jié)省近5000萬美元。

7. 機器人技術(shù)

任何關(guān)于人工智能的討論都離不開機器人領(lǐng)域。雖然它們聽起來像一個未來主義的概念,但它們已經(jīng)嵌入到供應(yīng)鏈中。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Tractica Research公司估計,到2021年底,全球倉儲和物流機器人的銷售額將達到224億美元。

如今,有些倉庫的操作原理已不再為人類觀察者所理解,因為它們是由人工智能管理的。它們的共同特征通常是采用機器人處理,尤其是自動導(dǎo)引車(AGV)。

在倉庫中,產(chǎn)品以混亂的方式存放在各種架子和過道中。對于自動揀選機而言,這意味著不必要的旅程和搜索時間,這對于自動駕駛機器人來說是沒有問題的:當收到訂單時,第一個可用的自動揀選機將拾取最接近其位置存儲的物品,并將其傳送到倉庫末端的人工打包機。

8. 財務(wù)異常檢測

供應(yīng)鏈供應(yīng)商通常依賴大量的第三方運營其業(yè)務(wù)的核心功能,這些第三方包括公共航空公司、分包人員、特許航空公司和其他第三方供應(yīng)商。這給物流會計團隊帶來了更大的負擔(dān),他們每年要處理來自數(shù)千家供應(yīng)商、合作伙伴或供應(yīng)商的數(shù)百萬張發(fā)票。

在這里,諸如自然語言處理之類的人工智能技術(shù)可以從企業(yè)收到的非結(jié)構(gòu)化發(fā)票形式中提取關(guān)鍵信息,例如賬單金額、帳戶信息、日期、地址和相關(guān)方。

咨詢機構(gòu)安永(EY)公司正在采用類似的方法來檢測欺詐性發(fā)票。使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對國際方的發(fā)票進行徹底分類,并識別異常以供專家審核,這有助于安永公司遵守制裁、反賄賂法規(guī)以及《美國反海外腐敗法》的其他規(guī)定。安永公司的欺詐檢測系統(tǒng)達到了97%的準確性,并已推廣到50多家公司。

類似的邏輯可以應(yīng)用于具有高頻重復(fù)任務(wù)的任何業(yè)務(wù)流程。

結(jié)論

在不久的將來,人工智能將為整個供應(yīng)鏈和物流流程建立新的效率標準。游戲規(guī)則瞬息萬變,并通過自動化、智能化和更高效的方式,為全球物流公司管理數(shù)據(jù)、運營和服務(wù)客戶創(chuàng)造了“新常態(tài)”。

以往被視為人類專屬領(lǐng)域的任務(wù)現(xiàn)在可以執(zhí)行,這要歸功于當前算法開發(fā)的進展,以及加上更強大的處理能力和可用數(shù)據(jù)量的指數(shù)增長。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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