在物流系统中AI和自动化的新应用

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预计在未来几年，供应链管理板块内的人工智能和自动化的实施将把生产率将会提高到更高的层次。这两项高科技的结合不仅将带来无阻碍的运输系统，还将为不同的人口结构带来零失误和快速的服务。

当物流系统为了适应新技术与其他行业的对比而毫无辩解地落后时，这时候，时间就不会再回头。其实现在看来，现在情况已经改变了。人工智能和自动化的组合将供应链管理和物流的领域改变成自动化和可以去高度延展的板块。

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通过AI和物流自动化实现灵活性

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会将人工智能和自动化引入供应链管理和物流的领域可以帮助实现整个供应链处理的精确性和有效性。而在这之前，阻碍物流应用新兴技术的主要原因是因为人数众多。事情发生了变化，现在我们看到，物流正从标准物流系统转向预期物流的方向发展。

利用预期物流的系统，品牌可以轻松的识别需求的高峰或低谷来调整生产量。而从预期物流的历史来看，当客户开始失去耐心并希望比以前更早地交付订单的时，它就会出现。研究显示，人工智能也能作为供应链的风险管理。比如，从数据上来了解客户的需求，公司可以立刻开始大量生产的过程。在如此的情况下，营销计划中预测的成分就会降低，因为大部分的数据都是由人工智能机器来有效处理的。

不须劳动力的运输系统

如果你发现了Elon(特斯拉CEO)的新发明，一台全电动的货柜车，这时你可能会想到，自动化车辆将在物流和供应链管理的领域产生多大的影响。这款最现代以及最耗人工的自动驾驶系统可能是智能驾驶带来的结果。随之而来的就是空中运输系统。

我们举个例自来说，过去几年中，无人机运送药品的规模在整个医疗行业中有很大的成长。

虽然我们看到很多关于人们失去工作的质疑，但是无人机和自动驾驶对于任一个行业来说都是重要的。准确地说，自动驾驶可以满足偏远地区和山区的需求。

通过AI和物流自动化实现灵活性

由于物流系统的尖端部分仍然是闭锁的，这让人工智能和自动化系统的加入显得更有利。根据Fleetowner最近的一项研究 “第21届第三方物流研究”，有93%的第三方物流(3PL)表示基于数据的决策对于未来供应链计划和活动相当重要。

从优化线路到简化工厂运营，大数据可以是最可靠的来源。为了进一步获得物流/供应链管理系统内部和外部的自主操作数据，以下推荐的来源。

·       来自传感器、监视器和预报系统的交通和天气数据

·       车辆诊断、驾驶模式和位置信息

·       金融业务预测

·       广告响应数据

·       社交媒体数据

·       网站用户行为数据

·       传统企业数据

也许有几种方法可以从这些数据中获取数据，并传输到我们的数据系统中。DHL在最近的谈话中提到，利用大数据可以使我们在制造和物流的领域中达到不可想象的最优化层度。

自学物流系统的好处

从大量数据中学习，类似的自学系统会具有相对的潜力。他们获得的数据越多，他们的表现会更快的提高到更高的水平，在某些情况下甚至是不可控制的。具体来说，物流自学系统的采购信息就是数据，通过分析并且找出背后的原因，然后根据各自的较高成功率提出相应的解决方案。

在物流领域中，人工智能和机械学习的使用已经达到了一个水平，FedEx和UPS等品牌正在给他们的学习系统提供信封上常见的难以识别或乱写的字迹。人工智能和机械学习在最近已经开始在仓库中大量的投入使用。

机器识别重复的模式，将收集到的与实体链接起来，然后进行预包装的指令。在检查库存的期间，人工智能和机器人担任了大部分的角色，并根据需要提出新订单或是补货。

人工智能供货商库存管理

通过有关于运输公司货运管理的数据，人工智能和自动化系统可以迅速评估和报告每个运输公司提供的货物类型以及成本细节。这让中介机构能够快速交叉参考供货商的类型，并根据价格、事故报告和货物安全来进行更新。这让公司管理智能供货商库存。

人工智能和自动化的道德制度的重要性

尽管上面所说的改进是相当有价值的，并且对于物流和供应链管理的各个方面都是必要的，但是每个人工智能和自动化系统都该遵守某些道德规范。根据维基百科中 <人工智能伦理学>的指南，我们要以各种可能来保持透明度。在物流的领域，人工智能和自动化的明确存在将大大增强系统预测和执行操作的方式。