了解供应链
简单地说，供应链涉及一系列步骤，以为客户提供产品或服务。公司与其供应商之间始终存在一个网络，用于生产和向最终购买者分发特定产品。此网络包括不同的活动、人员、实体、信息和资源。
供应链还代表将产品或服务从原始状态到客户所采取的步骤。
这些步骤通常包括将原材料移动和转化为成品、运输这些产品并将其分发给最终用户。供应链中涉及的实体包括生产商、供应商、仓库、运输公司、配送中心和零售商。
如果您拥有企业，供应链管理是一个关键的过程，因为优化的供应链可以帮助您降低成本并保持在业务环境中的竞争力。
了解 AI 及其影响供应链的方式
当大多数人听到人工智能这个词时，他们通常首先想到的就是机器人。但事实并非完全正确。人工智能（AI）是机器智能的代名词，机器所展示的智能，与人类所展示的自然智能形成鲜明对比。
“人工智能”一词通常用于描述模仿人类与人类思维相关的”认知”功能的机器（或计算机），如”学习”和”解决问题”。
您可以将这些方法投入使用，并对其进行分析，以获得可以启动进程和复杂函数的结果。
在Crisp Research AG 2016年在IT决策者中进行的一项研究中，物流行业被认为是已经积极使用机器学习流程最多的行业之一。
许多组织现在受益于人工智能方面的投资。根据 Adobe，目前 15% 的人已经开始使用 AI，而其他 31% 的人计划在 2019 年实施。可以产生收入的一些领域是研发、产品创新、供应链运营和客户服务。
麦肯锡公司预计，通过在供应链中使用AI，企业每年的经济价值将介于130万美元至20亿美元之间。根据普华永道的数据，到2030年，AI可以为全球经济贡献近1570万美元
的确，当库存滞后需求时，公司会遭受损失。
AI 的预测功能有助于网络规划和预测需求。这使得商家变得更加主动。通过了解预期情况，他们可以调整车辆数量，并将车辆引导到预期最大需求的地点。这降低了运营成本。
大数据的强大功能使物流公司能够比以往更加准确预测和优化未来绩效。
大数据技术支持预测和复杂的情景分析，从而实现精确的容量规划和供应链和库存的优化。
AI 提供洞察，以提高生产力
由于自动计算更好的解决方案，AI 显著提高了仓库的生产率，尤其是在线零售商。
通过在供应链管理中利用 AI，可以分析其绩效并提出影响同一领域的新因素。为了找到影响供应链绩效的因素和问题，AI 将增强学习、无监督学习、监督学习等不同技术的能力结合起来。
聊天机器人正在重新定义客户支持
根据埃森哲的说法，80%的客户互动可以由机器人处理。AI 可以个性化客户和物流提供商之间的关系。
根据Pega，38%的消费者认为AI可以增强客户服务。
DHL 与亚马逊的合作是最近个性化客户体验的一个示例。通过 Alexa 应用程序激活 DHL 包裹”技能“，DHL 客户可以要求 Alexa 与亚马逊回声或回声点智能扬声器连接，并确认其包裹状态。如果互动过程中出现任何问题，Echo 用户可以直接联系 DHL 以获得客户支持团队的帮助。
智能仓库管理
在短短几年内，大面积的仓库将完全自动化。AI 技术正日益成为不可或缺的组成部分，特别是在短期和中期预测方面。
智能仓库是一个全自动的设施，大多数工作是通过自动化或软件完成的。在此过程中，繁琐的任务得到简化，操作变得更加经济高效亚马逊最近推出了自动操作客户订单操作的机器。在亚马逊仓库中，机器人与人类一起工作，以提高生产力和效率。
自主车辆
自动驾驶汽车是人工智能为供应链提供的下一件大事。拥有无人驾驶卡车可能需要一段时间，但物流行业现在正利用高科技驾驶来提高效率和安全。在辅助制动、车道辅助和高速公路自动驾驶仪方面，该行业预计将发生重大变化。
为了实现更低的油耗，更好的驾驶系统正在出现，该系统致力于将多辆卡车组合成编队。计算机控制着这样的地层，它们也彼此相连。
遗传算法正在缩短交付时间并降低成本
在供应链中，每一英里和每分钟都很重要。公司可以使用基于遗传算法的路线规划器来规划最佳交付路线。
UPS使用 Orion，一种 GPS 工具，可帮助驾驶员及时、经济高效地交付。根据交通状况和其他因素，可以规划和优化路线。Orion 每年帮助 UPS 节省近 5000 万美元。
机器人
没有提及机器人领域，关于人工智能的对话是不完整的。虽然它们听起来像一个未来主义的概念，但它们已经嵌入到供应链中。Tractica Research 估计，到 2021 年底，仓储和物流机器人的全球销售额将达到 224 亿美元。
今天，有些仓库的运营原则不再被人类观察者理解，因为它们是由人工智能管理的。他们的共同特点通常是机器人，特别是自动引导车辆（AGV）。
在仓库里，产品以混乱的方式存放在各种机架和过道中。对于自主机器人来说，这意味着不必要的旅行和搜索时间不是什么问题：当收到订单时，第一个可用的机器人会拾取最靠近其位置的物品，并将其传送给仓库末端的人工包装机。
财务异常检测
供应链提供商通常依赖大量第三方（包括共同承运商、分包员工、包机航空公司和其他第三方供应商）来运营其业务的核心职能。这增加了物流会计团队每年处理来自数千家供应商、合作伙伴或供应商的数百万份发票的负担
咨询公司安永（EY）也采用类似方法检测欺诈性发票。使用机器学习对来自国际方的发票进行彻底分类，并识别异常情况供专家审查，有助于安永遵守制裁、反贿赂法规以及《美国反海外腐败法》的其他方面。安永的欺诈检测系统实现了97%的准确率，并已推广到50多家公司。
类似的逻辑可以应用于具有高频重复任务的任何业务流程。
结论
在不久的将来，AI 将在供应链和物流流程中设定新的效率标准。游戏瞬息万变，为全球物流公司以自动化、智能化、效率更高的方式管理数据、运营运营和服务客户创造了”新常态”。
由于目前算法的开发进展，加上更大的处理能力和可用数据量的指数增长，以前被视为人类专属领域的任务现在可以执行。