人工智能和机器学习在物流行业中的作用
已发表: 2020-11-21机器学习有助于快速分析数据集并提高需求预测准确性
AI 和 ML 通过减少跟踪货物所花费的时间和金钱来最大化资源
人工智能助力物流路线优化，降低运输成本
我们每天都看到大数据、算法开发、连接性、云计算和处理能力等领域的技术快速发展。 这些新技术使人工智能的性能、可访问性和成本比以往任何时候都更加有利。
人工智能、机器学习和区块链等现代新技术的引入已经改变了无组织和分散的物流部门。 这些技术为物流行业带来了变革，例如预测分析、自动驾驶汽车和智能道路。
人工智能和机器学习在我们生活的各个领域和领域中占据了越来越多的行业，物流也不例外。 当涉及到供应链领域时，人工智能和机器学习可以提供很大帮助，这有助于优化流程、避免人类可能犯的错误、减少时间并预测未来的机遇和挑战。
物流是人工智能通过使供应链管理更加无缝的过程而开始显示其影响力的行业之一。 它现在已成为每个公司及其未来软件系统的重要组成部分。
人工智能在物流领域的作用
人工智能在通过认知自动化节省时间、降低成本、提高生产力和准确性方面发挥着关键作用。 它使我们能够节省时间和金钱，因为它有助于自动化各种耗时的过程并有助于预测需求。 人工智能有助于优化物流路线，这有助于降低运输成本，从而进一步帮助产生更多利润。 使用人工智能的计算机可以在几秒钟内收集、分析信息以做出明智的决定，并为人类节省时间。
人工智能以收集和分析信息或库存处理的形式帮助彻底改变仓储操作。 机器人已经被广泛使用，例如，在仓库内移动、跟踪和定位库存。 通过人工智能，物流参与者能够利用数据平台并创建数据集来规范模式和异常情况。
机器学习的作用
在机器学习的帮助下，供应链数据中的模式通常是通过依靠可以快速确定最重要影响因素的算法来发现的。 它的算法和使用该技术的物流公司能够快速分析大型、多样化的数据集，提高需求预测的准确性。 机器学习有助于降低货运成本，提高供应商交付绩效，并最大限度地降低协作供应链和物流环节中的供应商风险。
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在物流中，一切都是有时间限制的，并且存在一些不可预测的小问题。 该扇区中的每一个进程都依赖于它之前的进程，并且一个阶段的微小延迟会对所有其他阶段产生放大的连锁反应。 在交货时，由于几个小时的停机时间，最终会延迟几天。
通过机器学习实现物流规划的数字化可以帮助预测不可预见的情况，这可以进一步减少货物交付过程中发生任何事故的机会。 物流行业的机器学习取代了复杂的计划和调度步骤，提高了工作的准确性和效率，从而有效地简化了流程。
人工智能和机器学习对物流行业的影响
许多物流公司主要依赖第三方物流，包括普通承运人、分包人员、包机航空公司和其他运营核心业务所需的第三方供应商。 它增加了每年处理来自数千个供应商、合作伙伴或供应商的数百万张发票的公司的物流会计团队的负担。
借助人工智能，许多物流公司能够从公司收到的大量非结构化发票表格中访问重要信息，例如账单金额、账户信息、日期、地址和相关方。 这些是促使公司采用人工智能 (AI) 以获得更好服务的原因。
机器学习帮助物流服务提供商分析大量数据，使物流管理系统更智能、更好。 在交付和管理时，预测未来的结果和需求，是一项艰巨而重要的任务。
机器学习可帮助公司预测和跟踪未来的生产需求，例如预测新产品的需求。 机器学习有助于结合监督、无监督和强化学习的优势，使其成为一种非常有效的技术。
结论
这些现代技术（如人工智能和机器学习）有助于带来运输行业多年来一直在捕获数据的大量数据。 几年前，卡车、铁路和海运货物通过远程信息处理由卫星跟踪。
数字化和转型的这种突然而快速的增长使得越来越多的公司将人工智能 (AI) 和机器学习添加到他们的供应链中，以便通过减少跟踪货物以发送包裹所花费的时间和金钱来最大化他们的资源到任何位置。
无论是制造业、能源业还是运输业，公司都面临着巨大的压力，需要采用人工智能和机器学习来帮助提高运营效率，通过未来系统增强业务决策。 这些技术还可以帮助物流参与者为制造、物流、仓储和最后一英里交付的不同级别优化提供机会，而高昂的设置成本阻碍了物流的早期采用。
它还通过使用灵活的快递服务帮助消费者在需要的时间和地点交付货物。 它有助于创建一个平台和界面，使管理比以往任何时候都更容易，帮助企业以更好的方式发展。