人工智能和機器學習在物流行業中的作用
已發表: 2020-11-21機器學習有助於快速分析數據集並提高需求預測準確性
AI 和 ML 通過減少跟踪貨物所花費的時間和金錢來最大化資源
人工智能助力物流路線優化，降低運輸成本
我們每天都看到大數據、算法開發、連接性、雲計算和處理能力等領域的技術快速發展。 這些新技術使人工智能的性能、可訪問性和成本比以往任何時候都更加有利。
人工智能、機器學習和區塊鍊等現代新技術的引入已經改變了無組織和分散的物流行業。 這些技術為物流行業帶來了變革，例如預測分析、自動駕駛汽車和智能道路。
人工智能和機器學習在我們生活的各個領域和領域中佔據了越來越多的行業，物流也不例外。 當涉及到供應鏈領域時，人工智能和機器學習可以提供很大幫助，這有助於優化流程、避免人類可能犯的錯誤、減少時間並預測未來的機遇和挑戰。
物流是人工智能通過使供應鏈管理更加無縫的過程而開始顯示其影響力的行業之一。 它現在已成為每個公司及其未來軟件系統的重要組成部分。
人工智能在物流領域的作用
人工智能在通過認知自動化節省時間、降低成本、提高生產力和準確性方面發揮著關鍵作用。 它使我們能夠節省時間和金錢，因為它有助於自動化各種耗時的過程並有助於預測需求。 人工智能有助於優化物流路線，這有助於降低運輸成本，從而進一步幫助產生更多利潤。 使用人工智能的計算機可以在幾秒鐘內收集、分析信息以做出明智的決定，並為人類節省時間。
人工智能以收集和分析信息或庫存處理的形式幫助徹底改變倉儲操作。 機器人已經被廣泛使用，例如，在倉庫內移動、跟踪和定位庫存。 通過人工智能，物流參與者能夠利用數據平台並創建數據集來規範模式和異常情況。
機器學習的作用
在機器學習的幫助下，供應鏈數據中的模式通常是通過依靠可以快速確定最重要影響因素的算法來發現的。 它的算法和使用該技術的物流公司能夠快速分析大型、多樣化的數據集，提高需求預測的準確性。 機器學習有助於降低貨運成本，提高供應商交付績效，並最大限度地降低協作供應鍊和物流環節中的供應商風險。
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在物流中，一切都是有時間限制的，並且存在一些不可預測的小問題。 該扇區中的每一個進程都依賴於它之前的進程，並且一個階段的微小延遲會對所有其他階段產生放大的連鎖反應。 在交貨時，由於幾個小時的停機時間，最終會延遲幾天。
通過機器學習實現物流規劃的數字化可以幫助預測不可預見的情況，這可以進一步減少貨物交付過程中發生任何事故的機會。 物流行業的機器學習取代了複雜的計劃和調度步驟，提高了工作的準確性和效率，從而有效地簡化了流程。
人工智能和機器學習對物流行業的影響
許多物流公司主要依賴第三方物流，包括普通承運人、分包人員、包機航空公司和其他運營核心業務所需的第三方供應商。 它增加了每年處理來自數千個供應商、合作夥伴或供應商的數百萬張發票的公司的物流會計團隊的負擔。
借助人工智能，許多物流公司能夠從公司收到的大量非結構化發票表格中訪問重要信息，例如賬單金額、賬戶信息、日期、地址和相關方。 這些是促使公司採用人工智能 (AI) 以獲得更好服務的原因。
機器學習幫助物流服務提供商分析大量數據，使物流管理系統更智能、更好。 在交付和管理時，預測未來的結果和需求，是一項艱鉅而重要的任務。
機器學習可幫助公司預測和跟踪未來的生產需求，例如預測新產品的需求。 機器學習有助於結合監督、無監督和強化學習的優勢，使其成為一種非常有效的技術。
結論
這些現代技術（如人工智能和機器學習）有助於帶來運輸行業多年來一直在捕獲數據的大量數據。 幾年前，卡車、鐵路和海運貨物通過遠程信息處理由衛星跟踪。
數字化和轉型的這種突然而快速的增長使得越來越多的公司將人工智能 (AI) 和機器學習添加到他們的供應鏈中，以便通過減少跟踪貨物以發送包裹所花費的時間和金錢來最大化他們的資源到任何位置。
無論是製造業、能源業還是運輸業，公司都面臨著巨大的壓力，需要採用人工智能和機器學習來幫助提高運營效率，通過未來系統增強業務決策。 這些技術還可以幫助物流參與者為製造、物流、倉儲和最後一英里交付的不同級別優化提供機會，而高昂的設置成本阻礙了物流的早期採用。
它還通過使用靈活的快遞服務幫助消費者在需要的時間和地點交付貨物。 它有助於創建一個平台和界面，使管理比以往任何時候都更容易，幫助企業以更好的方式發展。