物流中的人工智慧。 5 個最佳工具 | 商業人工智慧#89
已發表: 2024-03-25物流中的人工智慧 - 目錄
- 物流中的人工智慧。 如何利用人工智慧改進配送系統？
- 物流中的人工智慧。 最好的工具
- 在物流中使用人工智慧會出現哪些問題？
- 人工智慧在物流領域的未來
- 概括
物流中的人工智慧。 如何利用人工智慧改進配送系統？
物流業正在經歷轉型。 根據聯合市場研究公司預測，到2027年，該行業的價值將達到13兆美元。人工智慧可以提供有關營運問題的即時警報，使企業能夠迅速做出反應並確保及時交付。
借助人工智慧演算法，可以確保決策數據的準確性並預測庫存需求，以避免熱門產品的短缺。 人工智慧還可以識別最便宜、最高效的送貨路線，從而節省成本。 以下是人工智慧影響物流產業的幾個關鍵方式：
- 資源管理－人工智慧提高營運效率。 例如，人工智慧系統分析油耗和駕駛員工作時間，以優化時間表和送貨路線。
- 進化和從趨勢中學習—借助人工智慧，公司可以實現流程自動化並保持競爭力。 演算法從季節性銷售模式中學習，以更好地預測未來需求。
- 包裹追蹤－人工智慧有助於監控配送，確保準時送達。 基於人工智慧的追蹤系統會通知公司有關運輸可能發生延誤的資訊。
- 供應鏈透明度—人工智慧可以快速解決問題。 人工智慧儀表板可以即時識別和解決供應鏈中的瓶頸。
- 資料管理－人工智慧確保資料的準確性和一致性。 人工智慧系統即時監控和更新產品數據，確保整個供應鏈的準確性。
物流中的人工智慧。 最好的工具
人工智慧技術在物流領域的發展為企業改善供應鏈管理開啟了新的可能性。 讓我們來看看有助於實現這些目標的最先進的工具。
IBM Watson 供應鏈
IBM Watson Supply Chain 是一種工具，透過 AI 為組織提供即時見解、預測提示和行動建議。 透過分析各種來源的數據，可以實現庫存管理最佳化、需求預測和供應商關係。 IBM Watson Supply Chain Insights 是一個基於 AI 的解決方案，它：
- 提高供應鏈的可見性，
- 提供見解，從而實現更好的資料管理和實踐指導。
這可以更有效地緩解中斷和風險，並改善整個供應鏈的決策和績效。
資料來源：IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)
SAP Ariba
SAP Ariba 是一個基於雲端的採購和供應鏈管理平台，利用人工智慧簡化採購貨物、管理供應商和合約談判的流程。 其人工智慧支援的分析引擎可協助公司識別潛在風險和機會，以提高供應鏈的效率和安全性。
SAP Ariba 在物流中應用的人工智慧是一種採購和費用管理服務，允許供應商和買家在一個平台上連接並開展業務。 它為管理整個採購流程以及建立道德和生態供應鏈提供了一套全面的解決方案。
SAP Ariba 的最大優勢是能夠與其他 SAP 工具無縫集成，以確保在數位服務和專業知識方面提供全面的業務支援。 這可以減少財務和營運中斷，並降低與供應商相關的風險。 Ariba Network 是 SAP Ariba 的關鍵元件，由 SAP HANA 提供支持，提供用於管理目錄、報價、採購和發票的平台。
資料來源：SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)
o9 解決方案
o9 Solutions 提供由人工智慧支援的綜合業務規劃 (IBP) 平台，協助組織協調公司三個主要領域的流程：
- 供應鏈，
- 銷售部，以及
- 金融領域。
先進的需求預測功能使公司能夠優化庫存水準、縮短訂單履行時間並提高客戶滿意度。 o9 Solutions 是一個由人工智慧支援的規劃和決策平台，可為跨國公司提供真正的綜合業務規劃 (IBP)。 它提供了一套用於供應鏈規劃和分析、零售規劃和生產調度的解決方案。
o9 Control Tower 儀表板可根據資料快速做出明智的決策。 o9 Solutions 平台提供物流領域的人工智慧解決方案，透過整合最佳實踐和支援數據驅動的策略業務規劃，協助企業管理複雜的流程。
資料來源：o9 解決方案 (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)
四風箏
FourKites 是一個即時供應鏈監控平台，利用人工智慧和機器學習來預測貨物的到達時間並優化運輸路線。 因此，公司可以降低運輸成本，提高客戶滿意度，並最大限度地減少物流營運對環境的影響。
FourKites 的客戶之一 Henkel 透過在物流中使用人工智慧來獲取有關貨物位置和預計到達時間 (ETA) 的即時數據，從而受益匪淺。 這使他們能夠更好地計劃任務並應對潛在的延誤。 FourKites 還為漢高帶來了其他優勢，例如節省時間和成本、提高品質、公平解決爭議以及避免因延誤而受到處罰。 2023 年，漢高計畫使用 FourKites 追蹤近 100 萬件貨品。
甲骨文供應鏈管理
Oracle SCM 是物流領域最複雜的人工智慧工具之一。 它提供了一套由人工智慧支援的供應鏈管理工具，可增強決策、優化流程並提高整個供應鏈的營運績效（Oracle 供應鏈管理 (SCM)）。 其中一些工具包括：
- Oracle 智慧追蹤與追蹤– 意思是用來追蹤承運商路線和貨物路徑的工具，
- Oracle 需求管理– 一種需求管理工具，即使在大型企業中也能控制庫存水平，
- Oracle供應鏈計畫－用於規劃公司供應鏈的模組，
- Oracle 運輸管理– 運輸管理平台，
- Oracle 倉庫管理– 用於控制倉庫和交貨的工具。
Oracle SCM（供應鏈管理）是一套全面的應用程序，旨在以更高的效率和視覺性管理供應鏈。 它包括一系列功能，例如產品生命週期管理、供應鏈規劃、採購、物流和訂單管理。 人工智慧驅動的物流工具還可以與物聯網 (IoT) 設備和區塊鏈集成，以應對現代供應鏈挑戰。
甲骨文不僅在物流中使用人工智慧和機器學習，加速數據分析，揭示與員工和供應鏈效率低下相關的問題。 與物流領域人工智慧合作的現代解決方案還包括語音介面和自然語言處理（NLP），不僅提高了可訪問性和速度，還提高了數據分析和決策技能。
然而，最重要的創新是預測分析。 它可以將未來的銷售訂單與人員配置水準進行比較，以發現技能差距並確定與倉庫容量或車輛可用性相關的需求。 所有這些都是為了減少供應鏈的中斷。
資料來源：甲骨文 (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)
在物流中使用人工智慧會出現哪些問題？
將人工智慧引入物流會帶來挑戰。 最初的轉型需要企業的大量投資和數位化。 物流中的人工智慧演算法可能很複雜，這可能會使最初難以理解新實施的管理系統所提出的決策。
確保資料安全對於保護營運完整性和客戶信任也至關重要。 此外，接受品質數據不足訓練的人工智慧系統可能會導致錯誤的決策和演算法偏差。 因此，從在公司內部實施人工智慧物流之初，就必須優先考慮員工培訓和徹底的資料收集，以優化運輸。
人工智慧在物流領域的未來
人工智慧改變物流、簡化營運、降低交付成本，並為公司提供策略優勢。 人工智慧的功能使公司能夠越來越多：
- 優化供應鏈－物流中的人工智慧可以實現更精確的規劃和資源管理，
- 規劃路線－借助人工智慧，可以找到最有效的貨物運輸路線，
- 獲得策略優勢－在物流中使用人工智慧的公司透過不斷完善交付系統和管理方法來獲得競爭優勢。
人工智慧在物流領域的未來場景可能如下：企業將越來越依賴人工智慧進行需求預測、倉庫流程自動化和交付路線優化。 人工智慧在管理、規劃和製定未來策略方面的應用也將持續成長。
概括
物流中的人工智慧帶來了顯著的好處，但也帶來了挑戰。 考慮人工智慧的公司應該深思熟慮地實施，尋求物流人工智慧專家的指導，以確保以安全和受控的方式最大限度地發揮技術的優勢和有效性。
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作者：羅伯特‧惠特尼
JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。
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