毫無疑問，人工智能 (AI) 將會徹底改變世界，包括物流。

人工智能越來越多地用于自動化和優化供應鏈運營。 越來越多的人工智能創新和不斷增加的人工成本使得人工智能在物流中的應用越來越有吸引力，推動了綜合物流的優化。 在供應鏈管理的背景下，這種轉變(也稱為“平臺變革”)可以改變我們計劃、執行和優化貨物從一個地點到另一個地點的移動的方式。 更具體地說，通過利用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的力量，企業可以獲得：

實時洞察其供應鏈運營。

準確預測需求模式。

優化庫存水平。

降低運輸成本。

改善客戶服務。

高水平的戰略分析和優化的財務報告。

更好的安全和風險管理。

云和人工智能的綜合物流

在數據的創建、存儲和分析方式方面，供應鏈也正在變得數字化。 多年來對傳感器、攝像頭、物聯網設備和集成部署的投資有助于實現貨物的物理移動數字化，并顯著增加了整個供應鏈中創建的數據量。 此外，雖然數據傳統上存儲在本地倉庫中(難以訪問、集成或創新)，但我們現在看到基于云的系統的出現。 很快，利用最新的基于云的技術架構將在供應鏈管理中實現人工智能的各種用例，使企業能夠利用集成物流產品并無縫管理海上、陸地和空中的貨物流。

人工智能即將用于供應鏈管理

以下是人工智能和機器學習的實施將很快重塑流程和運作方式的領域：

• 欺詐檢測：這些創新可用于檢測和防止供應鏈中的欺詐活動，例如盜竊、偽造和未經授權訪問敏感數據。

• 需求預測：這些工具可以通過分析歷史銷售數據、市場趨勢、天氣和可能的中斷來幫助更準確地預測需求模式。 這可以實現更好的庫存計劃并減少缺貨。

• 預測性維護：通過實時監控設備和資產，可以在潛在問題發生之前識別它們。 這有助于減少停機時間和維護成本，并提高設備的整體效率。 這里的具體應用與所有優化“正常運行時間”的資產所有者有關，例如倉庫所有者、碼頭運營商、車隊經理等。

• 實時供應鏈監控和調整：人工智能可以提供從原材料到成品的整個供應鏈的實時可見性。 這可以幫助識別潛在的瓶頸和延誤，使公司能夠主動采取糾正措施。 數字孿生技術(物理資產或系統的虛擬、現實復制品，如卡車、倉庫或供應鏈)將有助于提高績效和實現戰略目標。 數字孿生模擬可用于可視化供應鏈運營的績效，管理潛在的中斷，并通過對變化的分銷流等場景進行建模來對供應鏈的彈性進行壓力測試。 這種對供應鏈的可視性將改善風險管理、決策以及客戶體驗。

• 倉庫和運輸自動化：通過使用人工智能和機器學習，可以實現倉庫和運輸操作的自動化和優化。 這包括用于預測、庫存管理和路線規劃的軟件系統，以及機器人、采摘臂、無人機、叉車和卡車等自動化資產。 這可以幫助企業降低成本并提高效率，同時還可以提高客戶服務水平。 馬士基戰略洞察主管 Jannik Pedersen 表示：“這是一個游戲規則改變者。”他補充道，“我們目前在堆場、倉庫和碼頭看到了受限的自動駕駛汽車 (AV) 應用。 然而，我們相信，從 2025 年開始，我們將開始看到高速公路走廊上的“中心到中心”自動駕駛應用將永遠改變卡車運輸，并帶來更好的物流整合”。

• 個性化：人工智能可根據客戶的購買歷史、業務基本面(例如行業、規模和價值鏈)搜索歷史和其他數據為客戶生成個性化推薦。 通過預測下一個最佳行動/優化想法，這可以幫助改善客戶體驗并增加銷售額。

• 自主流程：通過人工智能和人工智能代理(一種能夠自主執行連續人工智能任務的人工智能工具，只需一次輸入即可提供多個輸出)的實施，具有多源數據輸入的整個工作流程，以及需要輸入的工作流程 這些進程有可能自主運行。

ChatGPT(和 Auto-GPT)將如何使物流受益?

Open AI 出色的 ChatGPT 程序和類似的生成式 AI 模型(例如 AutoGPT 和其他 AI 代理)可用于物流中，在自動化工作流程和客戶體驗方面具有最具影響力的用例。 例如，ChatGPT 能夠用于開發聊天機器人，為客戶提供實時幫助，例如更快地回答查詢、提供訂單更新和解決投訴，從而成倍減少等待和響應時間。 未來，這些系統將得到進一步開發，并可能能夠解決目前存在的一些數據訪問和數據權限問題。 這些系統的功能正在呈指數級發展，實際用例越來越準確，可以促進問題解決并改善整體客戶體驗。

未來的未來

馬士基戰略洞察主管 Jannik Pedersen 表示：“人工智能有可能成為物流領域的下一個根本性技術變革，就像互聯網和移動技術改變我們的生活和工作方式一樣。” 目前，構建人工智能解決方案并利用該技術自動化日常任務、降低成本并提高效率正掀起一股淘金熱。 隨著新技術和算法的發展，未來我們可以期待在物流行業看到更先進的AI/ML應用，這將帶動更大的創新和競爭力。 事實上，整個供應鏈軟件類別都可能成為云軟件的下一個前沿領域之一。 我們看到了建立在這些數字中間件層之上的新型智能和應用層供應鏈 SaaS 公司的機會。 這些類別可能包括：

數字孿生仿真和整體優化模型。

供應商/采購情報和管理。

脫碳和循環分析。

庫存預測和計劃。

工作流程自動化和優化工具。

其他行業特定的數字基礎設施。

總之，這些人工智能應用程序和類型不僅將支持物流規劃人員提高物流成本，還將通過對實時事件或中斷的更高響應能力和敏捷性來增強供應鏈的彈性。

附件：可用于物流的人工智能分類

• 基于規則的人工智能：基于規則的人工智能系統遵循一組預定義的規則和決策標準來做出預測和建議。 例如，基于規則的系統可用于根據重量和距離建議貨物的特定運輸方式。

• 監督學習人工智能：監督學習算法根據標記數據進行訓練，以對新數據進行預測。 例如，可以訓練監督學習算法來根據歷史銷售數據預測產品需求。

• ETA 預測和海關吞吐時間：例如，可以建立預測模型，根據跟蹤卡車位置實時信息的運輸控制塔的數據，對卡車準時或不準時的天氣進行分類。

• 強化學習人工智能：強化學習算法學習根據環境反饋做出決策。 例如，強化學習算法可用于優化送貨卡車的路線，以最大限度地降低運輸成本。

1.多來源或多模式補貨：當您可以使用多種庫存補貨來源時，強化學習可以支持決定從負擔得起的離岸供應中補貨多少，以及以更高的成本從本地采購多少。 同樣，它可用于并行組合多種運輸模式，其中部分貨物使用較慢但碳排放較少的模式運輸，部分貨物使用響應更快的模式運輸。

2.全渠道供應鏈：在管理多個渠道的庫存時，強化學習可以規定應集中庫存多少產品，以利用庫存池，確保快速交貨，并建議應從哪個倉庫或店面訂單執行。

• 自然語言處理人工智能：自然語言處理(NLP)算法用于理解和分析人類語言。 例如，NLP 算法可用于分析供應鏈管理和物流中的客戶反饋和情緒。

• 基于代理的人工智能：基于代理的人工智能系統生成基于提示的輸出，然后進一步處理并集成到自主生成的任務中。 這些系統可以執行供應鏈中需要生成假設的任務，例如識別未來趨勢。 例如，通過預測特定區域的需求，基于代理的人工智能可以自主建議容量獲取策略