人工智能正在進入可以想象的每個領域，而物流世界也不甘落后。

獨立研究公司Tractica預測，到2021年，物流和倉儲機器人的銷售額將達到224億美元。

例如，由于對大數據和人工智能的洞察力，供應鏈品牌聯合包裹服務公司每年節省了1000萬加侖的天然氣。

人工智能技術已經在物流領域帶來了突破性的創新，并通過機器學習和深度學習改變了供應鏈。

所有這些技術都是新的產業轉移（工業4.0）的一部分，該產業轉移已經顛覆了所有產業。

甚至在2016年，物流行業就受到DHL和IBM等眾多公司的興趣和投資激增的影響，他們探索了機器學習流程和AI的影響，因此讓我們看一下AI如何改變物流的六種方式。

1.更好的供需預測

需求預測是AI將引入物流的最重要的變化之一。

人工智能的預測分析方面將使品牌能夠基于AI做出的預測對其運營模式進行積極的改變。

人工智能分析確保效率的因素的能力有助于其需求預測的準確性。它可以根據各種變量（例如實時銷售，天氣等）預測模式或趨勢。

例如，能夠預測特定位置的可能銷售數量或訂單所需的送貨車輛數量的能力將確保任何業務的物流，運輸和供應鏈團隊的無縫運行。

如果與物聯網一起使用，人工智能甚至可以確定送貨卡車何時需要維修，從而避免送貨期間發生故障。

2.準確的信息驗證流程

隨著來自SaaS領域（包括物流軟件）的云業務管理服務成為常態，B2B和B2C公司中漂浮著太多的信息，如果不充分識別和細分這些信息，將會帶來負面影響。

確保客戶信息正確正確是一項艱巨的任務。

其他方面，例如驗證訂購的商品，將產品鏈接到特定的客戶以及修復所有不良訂單也是繁瑣的任務，但是AI和自動化可以簡化它們。

AI只需幾秒鐘即可驗證信息。

它的預測功能始終可確保確定最快的路線，以使物品盡快傳遞給客戶。

3.智能倉儲

機器人負責運營英國在線雜貨品牌Ocado的Warehouse。該公司每周使用AI機器人提起，隔離和移動物品的訂單，超過65，000個客戶的訂單，然后由人工包裝。

AI通過在彼此頂部最多放置17個盒子來確保最大的空間使用。它是如此的聰明，以至于經常訂購的物品永遠不會放在底部，而是放在頂部。

這使得在下訂單時很容易獲得此類產品，從而節省了客戶和員工的時間。

即使是電子商務巨頭，亞馬遜也利用名為Kiva的AI機器人在幾分鐘之內將貨物提起并分配到各個倉庫。

人工智能的自動化能力將對物流產生積極影響，從而創造一個更加平穩，快節奏的工作環境。

4.整個鏈中的即時解決方案和更正

在物流中，您需要足夠的數據來做出任何決定-例如選擇最佳路線，為每次交付選擇合適的承運人以及安排時間。人工勞動對于此類任務而言效率很低，并且容易出錯。

但是，由于具有數秒之內從眾多數據點中提取決策的能力，因此AI具有強大的計算功能，可以實現幾乎即時的最佳解決方案。

它還將設計糾正措施以避免負面情況。

得益于機器學習，隨著遇到不同情況，人工智能將隨著時間的流逝而增加其知識，使其更擅長預測趨勢和應對緊急情況。

不僅可以僅依賴于現實世界的數據和情況，還可以通過數字雙胞胎來教授AI ，DHL已經探索了這一概念。

5.改進的大數據分析

通過不同渠道累積的大數據無法在未完善的狀態下使用，但AI算法可以分析這些大量數據并連接人類可能會錯過的數據點。

使用AI進行大數據分析有助于預測出貨量，時間，并根據歷史數據和趨勢設計未來的銷售計劃。

幾乎沒有AI不包含在復雜的計算中-甚至考慮到諸如地緣政治景觀和破壞性天氣模式之類的東西，以確保全面的決策過程。

人工智能還能夠從各個接觸點收集數據，對其進行分析并設計出模式，以幫助實現任何品牌物流的積極變化。

由于物流利基市場中有大量結構化和非結構化數據，因此AI進行智能組合并將其用于獲利使用的能力至關重要。

6.簡化交付

當客戶下訂單時，需要有一個強大的系統來確保物品通過正確的渠道交付，正確密封并告知客戶何時到達。

AI可以管理多個數據點并預測訂單定單比任何人都能夠更快地到達客戶手中，因此交付變得高效并有助于客戶體驗。

某些公司甚至開始引入AI無人機作為交付物流的一部分。

結論

AI將給物流業帶來的變化是有希望的，并將提供將成為常態的解決方案。

它將幫助供應鏈和運輸利基市場中的企業提高效率，更順暢地工作，提供更簡化的體驗并及時了解季節性變化和機遇。
責任編輯：YYX