事實證明，人工智能在物流行業(yè)的變革中扮演著關(guān)鍵角色。

　　隨著加快全球化進(jìn)程，一切都變得越來越數(shù)字化;消費者在網(wǎng)上購買更多商品，并希望他們的產(chǎn)品或服務(wù)能夠更快、更省錢地交付。在當(dāng)今快節(jié)奏的世界中，物流和供應(yīng)鏈必須適應(yīng)快速變化的消費者需求。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)的調(diào)查，供應(yīng)鏈每天在紙質(zhì)文書工作上浪費數(shù)小時的時間，導(dǎo)致物流商損失大量的費用。在某些工作中使用人工智能技術(shù)是改善這個問題的一種方法。將某些人工工作轉(zhuǎn)移到機(jī)器上可以幫助緩解紙質(zhì)文書工作的問題，同時還可以提高生產(chǎn)力。以下將探索人工智能如何為物流行業(yè)做出貢獻(xiàn)。

　　人工智能從根本上改變了物流和供應(yīng)鏈行業(yè)的發(fā)展。以下是人工智能技術(shù)可以幫助物流公司增強(qiáng)和創(chuàng)新物流和供應(yīng)鏈運營的五種方式。

　　1.機(jī)器人

　　機(jī)器人技術(shù)是指在供應(yīng)鏈管理過程中使用的智能機(jī)器。根據(jù)Statista公司的研究，到2021年，全球物流服務(wù)機(jī)器人的市場收入將超過60億美元。機(jī)器人通常可以完成交付、運輸、存儲、揀選、包裝和路由等常規(guī)操作。普通工業(yè)機(jī)器人和人工智能輔助機(jī)器人的主要區(qū)別在于后者可以執(zhí)行更復(fù)雜的工作，而無需人工干預(yù)。智能機(jī)器人也可以通過學(xué)習(xí)新任務(wù)和執(zhí)行越來越復(fù)雜的行為實現(xiàn)進(jìn)化。這意味著機(jī)器人可以部分或在某些情況下完全取代配送過程中的工作人員，使其更具可預(yù)測性、易于監(jiān)管和成功。例如，無人機(jī)可以運輸一定數(shù)量的商品，并且可以在快速飛行或移動。射頻識別(RFID)解決方案可以通過倉庫自主分類、識別和交付物品。因此，物流行業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)可以提高效率，同時還可以讓工作人員更輕松地管理交付的各個階段。

　　2.自動駕駛汽車

　　自動駕駛汽車具有顯著提高交付效率的潛力。該技術(shù)具有提高可靠性、成本效率和可預(yù)測性的潛力。盡管現(xiàn)在還沒有出現(xiàn)完全自主的送貨車輛，但這只是時間問題。隨著技術(shù)的進(jìn)步，可以想象在不久的將來，消費者將無需人工干預(yù)的情況下即可收到貨物。根據(jù)麥肯錫公司的研究，自動駕駛汽車(尤其是無人機(jī))將交付超過80%的包裹。通過克服運輸障礙和不便，自動駕駛技術(shù)將提高商品配送的效率。

　　3.計算機(jī)視覺

　　每個視覺系統(tǒng)都由兩個主要部分組成：攝像頭和控制一切的“大腦”計算機(jī)。基于復(fù)雜的算法，它可以檢測對象、商品、特定活動、顏色并執(zhí)行操作。該技術(shù)可用于在生產(chǎn)過程中識別損壞并提高生產(chǎn)率。例如，亞馬遜公司采用基于計算機(jī)視覺的人工智能系統(tǒng)在30分鐘內(nèi)卸載一輛拖車的商品，而在通常的情況下需要幾個小時。

　　4.預(yù)測分析

　　物流公司都希望能夠高效運作，按時交貨，并節(jié)省運輸費用。為此，他們需要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，以檢測風(fēng)險趨勢，實施糾正措施，并生成預(yù)測。通過使用預(yù)測性分析，物流公司可以極大地增強(qiáng)物流運營、修改裝運模式、提供交貨服務(wù)以及預(yù)測消費者行為。根據(jù)MHI公司在2020年的行業(yè)調(diào)查，使用預(yù)測分析的物流公司的比例從2017年的17%上升到2019年的30%。預(yù)測分析技術(shù)不僅可以提高供應(yīng)鏈的可視性，優(yōu)化路線，并使跟蹤和規(guī)劃裝運更容易，還可以識別意外情況和危險。如果實施得當(dāng)，它將顯著降低運營費用，幫助企業(yè)做出更明智的決策。

　　5.大數(shù)據(jù)

　　與其他行業(yè)一樣，物流行業(yè)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如果沒有維護(hù)良好的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，處理所有這些數(shù)據(jù)會更加困難。物流可以通過從多個來源(如貨車司機(jī)的應(yīng)用程序、設(shè)備和系統(tǒng))收集數(shù)據(jù)，并評估各種因素如何影響交付過程，從而節(jié)省資金并避免延遲裝運和交付。還可以深入了解歷史交付統(tǒng)計數(shù)據(jù)、驅(qū)動因素評級，并使用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行更改。根據(jù)這項研究，財富1000強(qiáng)企業(yè)中有超過91%的企業(yè)投資于大數(shù)據(jù)技術(shù)。此外，人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析使物流公司能夠考慮車隊維護(hù)計劃、車輛傳感器、惡劣天氣和燃油成本等變量。它不僅為司機(jī)提供關(guān)于目的地的想法，幫助他們更安全有效地行駛，而且還允許在原來路線的基礎(chǔ)上減少費用。

　　結(jié)論

　　通過在整個供應(yīng)鏈中引入處理數(shù)據(jù)和改進(jìn)的新方法，人工智能正在改變物流程序。預(yù)測分析、機(jī)器人、計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)和自動駕駛汽車都是可以極大提高物流和供應(yīng)鏈績效的技術(shù)，這些技術(shù)有能力改變倉庫中管理物品的方式，并優(yōu)化最后一公里的交付和物流網(wǎng)絡(luò)。考慮到這一點，物流和供應(yīng)鏈公司可以將這些技術(shù)視為提高效率和降低成本的一種手段。