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ChatGPT 所引起的 AI 浪潮远远没有平息，那么人工智能对物流和供应链的影响会有多大呢？

麦肯锡的一项研究估计，物流公司在流程中采用人工智能，在未来20年每年将产生1.3至2万亿美元的经济价值。

那么，我们一起来看看，未来两年，物流行业中最热门的人工智能用例，以及它们如何改善物流运营。

物流规划当然非常重要，供应商、客户和公司内的不同部门都需要协调和计划，机器学习解决方案可以改善规划活动，因为它们擅长场景分析和数值分析，这两种方法对规划都至关重要。

人工智能功能使组织能够在预测工作中使用实时数据。因此，与ARIMA、自回归综合移动平均和指数平滑等传统预测方法相比，人工智能驱动的需求预测方法显著降低了错误率。

随着需求预测准确性的提高，制造商可以更好地优化派往当地仓库的车辆数量，并降低运营成本，也优化了仓库/零售商持有成本，同时客户不太可能经历会降低客户满意度的缺货。

Postronic 是一家 AI/ML 顾问，帮助其客户识别AI/ML 用例，并为这些用例构建定制解决方案。他们为零售企业提供深度学习解决方案，如智能任务自动化、需求预测和高级分析，以增强物流和可持续制造。

人工智能帮助企业实时分析需求，以便组织动态更新其供应计划，以优化供应链流程。通过动态供应计划，企业使用更少的资源，因为动态计划最大限度地减少了浪费。

MHI 年度行业报告预计，到2026年，与2020年相比，企业采用人工智能仓库解决方案的比例将达到60%以上。

资料来源：MHI/Deloitte

仓库机器人是另一项加强企业供应链管理的人工智能技术。2021年，仓库机器人市场价值47亿美元，预计2021年至2026年间将以14%的复合年增长率增长。

零售巨头亚马逊于2012年收购了 Kiva Systems，并于2015年更名为亚马逊机器人公司。如今，亚马逊有20万个机器人在他们的仓库里工作。在亚马逊175个履约中心中的26个，机器人帮助人类挑选、分拣、运输和堆放包裹。

损坏的产品可能导致客户不满和流失。计算机视觉技术使企业能够识别损坏并确保仓库运营的质量控制。物流经理可以确定损坏的大小和类型，并采取行动减少进一步的损坏。

预测性维护是通过分析从机器中的物联网传感器收集的实时数据来预测工厂中潜在的机器故障。机器学习支持的分析工具增强了预测分析，并识别传感器数据中的模式，以便技术人员能够在故障发生前采取行动。

自动驾驶是指在人工智能的帮助下，无需人工参与即可工作的设备。自动驾驶包括自动驾驶汽车、无人机和机器人。由于物流行业适合人工智能，我们可以期待在物流行业看到更多的自动驾驶设备。

自动驾驶汽车可能通过减少对人类司机的需求来改变物流。调查表明，自动驾驶汽车和卡车的真实使用案例将在不久的将来出现。排队等现象不利于驾驶员的健康和安全，无人驾驶同时减少车辆的碳排放和燃料使用。特斯拉、谷歌和梅赛德斯-奔驰正在大力投资自动驾驶汽车，自动驾驶卡车在世界各地的道路上出现只是时间问题。根据波士顿咨询公司估计，到2030年，大约10%的轻型卡车将自动驾驶在道路上。

（自动驾驶汽车的L4用例预计将在2024年或2025年出现）

当企业需要将产品运送到不太安全，不太方便的地方时，无人机是有用的机器。特别是在医药产品保质期短的医疗保健行业，无人机送货可以帮助企业降低浪费，减少对昂贵的储存设施进行投资。

动态定价是实时定价，即产品的价格对需求、供应、竞争的变化做出反应。定价软件大多使用机器学习算法在真实环境下分析客户的历史数据，通过调整价格更快地应对需求波动。

人工智能模型帮助企业分析现有路线并跟踪路线优化。路线优化使用图分析学科中的最短路径算法来确定物流卡车的最有效路线。

Valerann 的智能道路系统是一个基于人工智能的交通管理平台，为自动驾驶汽车和用户提供路况信息。路线优化器也是减少企业碳足迹的有效工具。

每个业务部门都有后台任务，物流也不例外。例如，有许多与物流相关的表格，如提单，发票需要手动提取其中的结构化数据，目前大多数企业都是手动完成的。

发票/提货单/装箱单/合同等等单据在物流业务中是必不可少的，文档自动化技术可以通过智能文档识别，自动提取所需数据，自动录入等等解决方案来提高处理这些文档处理的效率。

超自动化，也称为智能业务流程自动化，是指将人工智能、机器人流程自动化（RPA）、流程挖掘和其他技术相结合，以端到端的方式实现流程自动化。有了这些技术，企业可以自动化一些后台任务，例如：

❖ 调度和跟踪：人工智能系统可以调度运输，组织货物，将各种员工分配和管理到特定的站点，并跟踪仓库中的包裹。

❖ 生成报告：物流公司可以使用 RPA 工具自动生成定期报告，这些报告需要通知经理并确保公司中的每个人都保持一致。RPA 解决方案可以轻松地自动生成报告，分析其内容，并根据内容通过电子邮件将其发送给相关利益相关者。

❖ 电子邮件处理：基于自动生成的报告中的内容，RPA 机器人可以分析内容并向相关利益相关者发送电子邮件。

客户服务在物流公司中非常重要，因为服务商会就他们在交付过程中遇到的任何问题联系客户，客户服务聊天机器人能够处理中低级别的呼叫中心任务，例如：

❖ 请求交货

❖ 修改命令

❖ 跟踪装运

❖ 回答常见问题

聊天机器人也是分析客户体验的宝贵技术，聊天机器人分析指标使企业能够更好地了解他们的客户，从而增强他们提供更好的客户体验。

物流服务提供商的销售和市场活动也可以通过人工智能来加强。一些应用程序包括：

潜在客户分析意味着使销售代表能够专注于合适的潜在客户。人工智能工具可用于帮助根据潜在客户的资料、行为和兴趣自动为其打分。基于人工智能的潜在客户评分系统利用机器学习算法快速处理数据，并准确确定哪些潜在客户最有可能转化为付费客户。

人工智能可用于帮助物流服务提供商自动化日常营销任务，如电子邮件营销和内容创建。

人工智能可以提供更精确的销售和营销分析。人工智能工具可用于帮助物流服务提供商分析客户行为，并使用预测分析来更好地了解客户下一步可能会做什么。人工智能系统还可以用于监测市场变化，使物流服务提供商能够在竞争中保持领先，并做出数据驱动的决策，从而提高效率。

物流软件系统现在已经变成物流服务商的核心竞争力，物流服务商全公司使用的航运系统，运输管理系统，仓储管理系统，货代管理系统，订单管理系统，结算管理系统不仅帮助服务商提高效率，而且是这些服务商生存和发展的核心工具。

Gillion 吉联新软是中国最早和最大的一站式综合物流软件方案提供商之一，提供TMS/ WMS/ OMS/ BMS/ FMS 和航运管理系统， Gillion 推出的 Wali 平台，嵌入到客户货运管理系统当中，根据天气，战争，罢工等政治事件产生的数据，人工智能支持的模型进行分析和预测，为国际货运客户提供更准确，更实时的海运，空运，公路运输和铁路运输的货物跟踪或者可视化服务。