了解供應(yīng)鏈
簡單來說,供應(yīng)鏈涉及一系列旨在向最終用戶提供產(chǎn)品或服務(wù)的步驟。企業(yè)組織及其供應(yīng)商之間始終存在一個網(wǎng)絡(luò),來生產(chǎn)特定產(chǎn)品并將其交付給最終用戶。該網(wǎng)絡(luò)包括不同的活動、人員、實(shí)體、信息和資源等等。
供應(yīng)鏈還代表了將產(chǎn)品或服務(wù)從原始狀態(tài)提供給客戶所需采取的步驟。這些步驟通常包括將原材料轉(zhuǎn)移并將其轉(zhuǎn)化為成品,運(yùn)輸這些產(chǎn)品并將其交付給最終用戶等等。供應(yīng)鏈中所涉及的實(shí)體包括生產(chǎn)商、供應(yīng)商、倉庫、運(yùn)輸公司、分銷中心以及零售商等。
如果說你正在運(yùn)營一家企業(yè),那么供應(yīng)鏈管理將是至關(guān)重要的過程,因?yàn)閮?yōu)化的供應(yīng)鏈可以幫助企業(yè)降低成本,并在激烈的商業(yè)環(huán)境中保持競爭力。
了解人工智能及其影響供應(yīng)鏈的方式
大多數(shù)人在聽到“人工智能”一詞時,想到的第一件事通常就是“機(jī)器人”。但這種想法顯然并不準(zhǔn)確。人工智能(Artificial intelligence)是機(jī)器智能(machine intelligence)的同義詞,是指由機(jī)器所展示出來的智能,與人類所展示出來的自然智能(natural intelligence,是指觀察自然界中的各種形態(tài),對物體進(jìn)行辨認(rèn)和分類,能夠洞察自然或人造系統(tǒng)的能力)相反。
“人工智能”這一術(shù)語,通常用于描述模仿人類與人類思維(例如“學(xué)習(xí)”和“解決問題”)相關(guān)的“認(rèn)知”功能的機(jī)器(或計算機(jī))。
企業(yè)組織可以使用這些方法,然后對其進(jìn)行分析以獲得可以啟動流程和復(fù)雜功能的結(jié)果。
早在2016年,Crisp Research AG公司針對IT決策者進(jìn)行的一項研究中就發(fā)現(xiàn),在眾多行業(yè)中,積極使用機(jī)器學(xué)習(xí)流程的企業(yè)數(shù)量名列前茅的當(dāng)屬物流行業(yè)。
如今,許多企業(yè)組織已經(jīng)從人工智能投資中獲益。根據(jù)Adobe公司的調(diào)查結(jié)果顯示,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。在此過程中,能夠產(chǎn)生收益的領(lǐng)域包括研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、供應(yīng)鏈運(yùn)營以及客戶服務(wù)。
調(diào)研機(jī)構(gòu)麥肯錫公司(McKinsey & Company)預(yù)計,通過在供應(yīng)鏈中使用人工智能,企業(yè)每年能夠從中獲得1.3萬億美元至2萬億美元的經(jīng)濟(jì)價值。此外,普華永道公司也表示,到2030年,人工智能預(yù)計可以為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)近15.7萬億美元的價值。
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(qiáng)需求預(yù)測
有了人工智能技術(shù),企業(yè)通過處理大量的數(shù)據(jù)——例如由傳感器生成的數(shù)據(jù)——以了解現(xiàn)實(shí)情況,然后做出合理的決策,已經(jīng)成為可能。的確,當(dāng)供應(yīng)落后于需求時,企業(yè)會蒙受損失。
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。這使得銷售商能夠變被動為主動。通過了解期望值和需求量,運(yùn)輸公司可以合理調(diào)整車輛數(shù)量,并將其重點(diǎn)放置在預(yù)計需求最大的位置上,此舉可以幫助降低運(yùn)營成本。
大數(shù)據(jù)的力量使得物流公司能夠比以往更好地預(yù)測高度準(zhǔn)確的前景,并優(yōu)化未來績效。此外,大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以進(jìn)行預(yù)測和復(fù)雜的情景分析,并可以進(jìn)行精確的容量規(guī)劃以及供應(yīng)鏈和庫存的優(yōu)化。
2. 人工智能可以提供洞察力以提高生產(chǎn)力
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,尤其是對于在線零售商而言。
通過在供應(yīng)鏈管理過程中應(yīng)用人工智能技術(shù),可以有效地分析供應(yīng)鏈性能并找出影響同一領(lǐng)域的新因素。為了找出影響供應(yīng)鏈績效的因素和問題,人工智能還結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及監(jiān)督學(xué)習(xí)等不同技術(shù)的能力。
3. 聊天機(jī)器人正在重新定義客戶支持服務(wù)
根據(jù)埃森哲(Accenture)公司的調(diào)查結(jié)果顯示,80%的客戶服務(wù)都可以由機(jī)器人來處理。人工智能可以個性化客戶與物流供應(yīng)商之間的關(guān)系。
Pega公司也表示,38%的消費(fèi)者認(rèn)為人工智能可以增強(qiáng)客戶服務(wù)。
最近的一個個性化客戶體驗(yàn)示例是DHL公司與亞馬遜公司的合作關(guān)系。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(rèn)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(tuán)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(shí)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,操作也變得更具成本效益。
阿里巴巴和亞馬遜公司已經(jīng)通過使用自動化改造了他們的倉庫。亞馬遜公司正在物流中心內(nèi)使用機(jī)器替代真人員工,這套自動化的打包生產(chǎn)線名為 CartonWrap(紙箱打包),由意大利公司 CMC 提供。該機(jī)器主要由分揀、裁切和打包三個核心模塊,以及打單等輔助模塊組成。據(jù)悉,CartonWrap 每小時可以完成600-700個訂單的打包工作,效率遠(yuǎn)超人手打包。CMC 的網(wǎng)站則顯示,該機(jī)器在理想狀態(tài)下每小時可以輸出多達(dá)1,000個包裹,打包效率獲得了5倍的驚人提升。
阿里巴巴的智能倉庫通過一整套自動化系統(tǒng),每天可高效處理超百萬級商品,人工僅需在條碼復(fù)核、分揀機(jī)監(jiān)護(hù)等環(huán)節(jié)投入,貨品的運(yùn)輸、倉儲、裝卸、搬運(yùn)等七個環(huán)節(jié)可一體化集成,效率至少提升30%,揀貨準(zhǔn)確率幾乎可達(dá)100%。
5. 自動駕駛汽車
自動駕駛汽車是由人工智能提供供應(yīng)鏈的下一個重要產(chǎn)品。擁有無人駕駛卡車可能還需要一段時間,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。
為了實(shí)現(xiàn)更低的油耗,企業(yè)不斷研發(fā)出更好的駕駛系統(tǒng),該系統(tǒng)可以將多輛卡車聚集在一起形成編隊。物流公司通過計算機(jī)控制這樣的編隊,而且它們之間也相互連接。
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(Genetic Algorithms)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公司正在使用一款名為“Orion”的GPS工具,來幫助駕駛員及時、經(jīng)濟(jì)、高效地交貨。據(jù)悉,Orion可以根據(jù)交通狀況和其他因素來實(shí)時規(guī)劃和優(yōu)化路線。而這一技術(shù)已經(jīng)幫助UPS公司每年節(jié)省了近5000萬美元。
7. 機(jī)器人技術(shù)
如果不提及機(jī)器人技術(shù),那么此次關(guān)于人工智能的討論勢必是不完整的。雖然它們聽起來像是一種未來主義的概念,但事實(shí)上它們已經(jīng)嵌入到了供應(yīng)鏈之中。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Tractica Research公司的說法,到2021年底,全球倉儲和物流機(jī)器人的銷售額將達(dá)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?yàn)樗鼈兪怯扇斯ぶ悄芄芾淼摹K鼈兊墓餐卣魍ǔJ菣C(jī)器人驅(qū)動,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。對于人類揀選師而言,這就意味著不必要的移動和搜索時間,而這一過程對于自動駕駛機(jī)器人來說卻并不存在問題:當(dāng)收到訂單時,第一個可用的自動揀選機(jī)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包裝工位。
8. 財務(wù)異常檢測
供應(yīng)鏈提供商通常依賴大量的第三方——包括公共航空公司、分包人員、特許航空公司以及其他第三方供應(yīng)商——來運(yùn)營其業(yè)務(wù)的核心功能。這就給物流會計團(tuán)隊增加了負(fù)擔(dān),導(dǎo)致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。
就該問題而言,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。
例如,咨詢機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對國際方的發(fā)票進(jìn)行徹底分類,并識別異常以供專家審核,可以幫助安永公司遵守制裁、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(dá)到了97%的準(zhǔn)確性,并已推廣到了50多家公司。
類似的邏輯還可以應(yīng)用于具有高頻重復(fù)任務(wù)的任何其他業(yè)務(wù)流程中。
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(biāo)準(zhǔn)。游戲規(guī)則瞬息萬變,以自動化、智能化和高效化的方式為全球物流公司管理數(shù)據(jù),運(yùn)營業(yè)務(wù)和服務(wù)客戶正在成為一種“新常態(tài)”。
得益于算法開發(fā)的最新進(jìn)展,以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和可用數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長,那些以往被視為人類專屬領(lǐng)域的任務(wù),現(xiàn)在也能夠順利執(zhí)行了。
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