隨著全球化進(jìn)程的加快，一切都變得越來(lái)越數(shù)字化；消費(fèi)者在網(wǎng)上購(gòu)買更多的商品，并希望他們的產(chǎn)品或服務(wù)能夠更快、更便宜地交付。在當(dāng)今快節(jié)奏的世界里，物流和供應(yīng)鏈必須滿足快速變化的消費(fèi)者需求。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)的調(diào)查，供應(yīng)鏈每天在紙質(zhì)文件工作上浪費(fèi)幾個(gè)小時(shí)，導(dǎo)致物流供應(yīng)商損失大量費(fèi)用。在一些工作中使用人工智能技術(shù)是改善這一問(wèn)題的一種方法。將一些人工工作轉(zhuǎn)移到機(jī)器上可以幫助緩解紙質(zhì)文件工作的問(wèn)題，同時(shí)也可以提高生產(chǎn)能力。人工智能從根本上改變了物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。下面環(huán)境應(yīng)用是人工智能在物流中實(shí)際應(yīng)用：

1、人工智能在物流實(shí)際應(yīng)用之機(jī)器人。

機(jī)器人技術(shù)是指在供應(yīng)鏈管理過(guò)程中使用的智能機(jī)器。到2021年，全球物流服務(wù)機(jī)器人的市場(chǎng)收入將超過(guò)60億美元。機(jī)器人通?？梢酝瓿沙Ｒ?guī)操作，如交付、運(yùn)輸、存儲(chǔ)、揀貨、包裝和路由。普通工業(yè)機(jī)器人和人工智能輔助機(jī)器人的主要區(qū)別在于，它們可以在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下執(zhí)行更復(fù)雜的工作。智能機(jī)器人也可以通過(guò)學(xué)習(xí)新的任務(wù)和執(zhí)行越來(lái)越復(fù)雜的行為來(lái)實(shí)現(xiàn)進(jìn)化。這意味著機(jī)器人可以部分或更容易地配送，并且可以完全部分配送。(RFID)解決方案可以通過(guò)倉(cāng)庫(kù)自主對(duì)物品進(jìn)行分類、識(shí)別和交付。因此，物流行業(yè)的機(jī)器人技術(shù)可以提高效率，工作人員可以更容易地管理交付的各個(gè)階段。

2、人工智能在物流實(shí)際應(yīng)用之自動(dòng)駕駛汽車。

自動(dòng)駕駛汽車具有顯著提高交付效率的潛力。該技術(shù)具有提高可靠性、成本效率和可預(yù)測(cè)性的潛力。雖然還沒(méi)有完全獨(dú)立的送貨車輛，但這只是時(shí)間問(wèn)題。隨著技術(shù)的進(jìn)步，我們可以想象，在不久的將來(lái)，消費(fèi)者將無(wú)需人工干預(yù)就能收到貨物。根據(jù)麥肯錫的研究，自動(dòng)駕駛汽車(尤其是無(wú)人機(jī))將交付80%以上的包裹。自動(dòng)駕駛技術(shù)將通過(guò)克服交通障礙和不便來(lái)提高商品配送的效率。

3、人工智能在物流實(shí)際應(yīng)用之計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

每個(gè)視覺(jué)系統(tǒng)由兩個(gè)主要部分組成:攝像頭和控制一切的“大腦”計(jì)算機(jī)。基于復(fù)雜的算法，它可以檢測(cè)對(duì)象、商品、特定的活動(dòng)、顏色和操作。該技術(shù)可用于識(shí)別生產(chǎn)過(guò)程中的損壞，提高生產(chǎn)率。例如，亞馬遜通常需要幾個(gè)小時(shí)才能使用基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人工智能系統(tǒng)在30分鐘內(nèi)卸載拖車產(chǎn)品。

4、人工智能在物流實(shí)際應(yīng)用之?dāng)?shù)據(jù)分析。

物流公司希望高效運(yùn)營(yíng)，按時(shí)交貨，節(jié)省運(yùn)輸成本。因此，他們需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，以檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，實(shí)施糾正措施，生成預(yù)測(cè)。通過(guò)使用預(yù)測(cè)性分析，物流公司可以大大增強(qiáng)物流運(yùn)營(yíng)，修改裝運(yùn)模式，提供交貨服務(wù)，預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為。

5、人工智能在物流實(shí)際應(yīng)用之大數(shù)據(jù)。

和其他行業(yè)一樣，物流行業(yè)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有一個(gè)好的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，處理所有這些數(shù)據(jù)會(huì)更加困難。物流可以從多個(gè)來(lái)源(如卡車司機(jī)的應(yīng)用程序、設(shè)備和系統(tǒng))收集數(shù)據(jù)，評(píng)估各種因素如何影響交付過(guò)程，從而節(jié)約資金，避免延遲裝運(yùn)和交付。我們還可以深入了解歷史交付統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和驅(qū)動(dòng)因素的評(píng)級(jí)，并使用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行更改。

人工智能正在通過(guò)在整個(gè)供應(yīng)鏈中引入處理數(shù)據(jù)和改進(jìn)的新方法來(lái)改變物流程序。預(yù)測(cè)分析、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛汽車都是可以大大提高物流和供應(yīng)鏈績(jī)效的技術(shù)。這些技術(shù)可以改變倉(cāng)庫(kù)中管理物品的方式，優(yōu)化最后一公里的交付和物流網(wǎng)絡(luò)?？紤]到這一點(diǎn)，物流和供應(yīng)鏈公司可以將這些技術(shù)視為提高效率和降低成本的手段。

標(biāo)簽：人工智能,物流智能化,AI物流,物流數(shù)據(jù),智能數(shù)據(jù)分析