1、人工智能在供应链中的应用
由于人工智能技术的变革潜力，许多行业都在拥抱人工智能的使用。
在供应链和物流的背景下，许多公司一直在探索人工智能驱动的解决方案，以提高工作流程效率并克服管理货物从公司到最终消费者的流动所涉及的复杂性。
研究和数据洞察公司 Gartner 在 2021 年报告中强调，预计到 2024 年，50% 的供应链组织将投资人工智能和分析应用程序。
从这一趋势的开始来看，随着 COVID-19 大流行的出现，2020 年供应链中对人工智能的需求急剧上升。 全球健康危机扰乱了经济、导致制造业停顿并导致消费者行为不稳定，此次疫情的爆发给全球供应链组织带来了前所未有的挑战。
快速变化的形势使许多供应链运营商面临前所未有的不确定性，因为长期存在的传统供应链管理模式被证明不足以应对中断的规模和复杂性。
这种困境迫使各行业的供应链组织寻求更多创新工具和技术。 因此，由于该技术的优势，其中相当多的人转向了人工智能解决方案。
2、利用人工智能预测分析解决方案增强需求预测
需求预测增强了可预测性和资源规划，进而帮助供应链和物流组织维持消费者需求和供应之间的微妙平衡。
人工智能技术擅长通过从广泛的数据存储库中提取见解来预测需求。 一些大数据和人工神经网络人工智能预测工具旨在应用数据科学模型，并从众多来源中获取相关信息，包括过去的销售记录、客户交易、社交媒体提及和流行的经济指标。
除此之外，这些工具还可以通过与供应商共享需求预测数据来促进供应链合作伙伴之间更好的协作。 这些功能可帮助企业优化生产计划和交付计划，以创建协调的供应链系统。 这方面使供应链组织能够快速响应需求波动，从而使他们受益。
更高水平的可预测性还允许企业最大限度地减少缺货、优化库存水平并减少过剩库存，从而实现更好的库存管理、更高的成本节约和更高的客户满意度。
3、人工智能在仓库自动化中的应用
人工智能机器人越来越多地应用于供应链和物流仓库，以自动化一系列任务，包括拣货、包装和补货。
自主移动机器人(AMR)正在成为世界各地供应链仓库中更流行的工具。 这是因为它们能够独立运作，几乎不需要人工指导或干预。 通过结合人工智能和机器学习、计算机视觉和传感器融合等先进技术，这些机器人能够有效地执行复杂的任务。
此外，AMR 能够适应不断变化的仓库配置和运营需求。 在人工智能机器人可以与人类工人协作工作的环境中，这种协同作用使人类能够专注于需要人类创造力和解决问题能力的更复杂的任务，而机器人则负责重复性和平凡的任务。
这种充满活力的合作伙伴关系有可能最大限度地提高员工生产力，并提高供应链和物流领域仓库运营的整体效率。
4、人工智能质量控制
支持人工智能的传感器和分析工具的出现彻底改变了供应链和物流公司的质量控制，因为人工智能技术可以监控产品质量并实时检测缺陷，确保产品在到达客户之前符合最高标准。
例如，一些传感器能够检测产品中的划痕、裂纹和凹痕，而另一些传感器则经过编程来检查是否有错误的标记或缺失的组件。 一些预测性维护人工智能模型还用于评估产品使用情况，并根据广泛的使用趋势提出建议的维护计划。
在运输中，可以采用人工智能传感器来监控产品的状况。 例如，物联网 (IoT) 传感器中的人工智能可用于检测温度和湿度变化，以确保易腐烂的货物保持在正确的温度。
通过在整个供应链和物流流程中整合支持人工智能的传感器，企业可以确保只有高质量的产品才能到达客户手中。 这不仅提高了客户满意度，还维护了品牌声誉。
5、人工智能可用于简化采购流程
人工智能有潜力通过自动化许多繁琐的任务来简化采购流程，从而改变游戏规则。 例如，人工智能可以帮助公司验证发票数据，从而实现发票处理自动化。
此外，人工智能还可以用于提醒供应经理有关待处理发票的信息，以确保及时处理它们。 除此之外，人工智能功能还可以扩展到创建采购订单并监控其进度。 这种自动化水平可能会显着减少在这些任务上花费的时间和精力。
除了与发票相关的功能外，人工智能还可以被编程来分析过去的数据并检测表明采购流程中潜在风险和问题的模式和趋势。 例如，人工智能可用于识别供应商绩效问题或合规违规行为。 这种方法将有助于先发制人地避免出现问题并增强流程优化。
一些公司已经在利用人工智能和区块链技术的力量来创建更安全、更透明的分布式数据库采购系统。
6、人工智能在供应链和物流中的应用，提供更好的客户体验
人工智能有潜力以多种方式改变供应链和物流行业的客户服务。
其中之一是实现订单的实时跟踪。 此功能可以帮助客户随时了解其货件的状态和位置，让他们透明且安心。
此外，基于自然语言处理(NLP)的人工智能解决方案可用于自动化客户服务任务，减轻人类代表的负担。 例如，可以部署人工智能来回答常见问题 (FAQ)，从而使人类代理能够专注于更复杂的任务，特别是那些需要人工输入或专业知识的任务。
这些功能不仅可以缩短对客户询问的响应时间，还可以提高客户满意度。
7、人工智能在运输管理和路线优化中的应用
在供应链和物流领域，人工智能可以用来分析数据并识别模式，以确定便捷的运输路线。
人工智能解决方案可以利用实时数据(例如当前交通和天气状况)来确定最有效的送货路线。 此类人工智能功能可用于减轻交通拥堵等因素造成的不便，特别是在交通高峰时段，从而缩短送货时间。
人工智能预计还会以其他方式影响该行业。 例如，行业分析师预测，依赖该技术的自动卡车的使用在不久的将来将会增加。 由于多种因素的综合作用，这种转变预计会发生。
因素之一是车辆背后的技术正在迅速发展，而货运需求不断增加，而熟练的卡车司机却短缺。 专家表示，随着该技术的改进和变得更加可靠，它将成为对企业有吸引力的选择。
当然，不可能准确确定自动驾驶卡车何时会成为主流。 然而，在大规模采用之前必须满足广泛的安全标准。
8、人工智能在供应链和物流领域的未来
人工智能有潜力通过提高效率和降低运营成本来彻底改变供应链和物流行业。
人工智能在供应链和物流中的使用有可能彻底改变未来物品的分配、处理和运输方式。 自动化、预测分析和其他基于人工智能的技术旨在优化许多供应链相关流程。
除了改善库存管理之外，这些发展还可能改善需求预测、实时货运跟踪和车辆路线优化。
此外，人工智能可以降低运营费用、识别低效率并提高整体客户响应能力。 人工智能融入供应链和物流运营有望提高效率，减少浪费，并更好地响应现代市场不断发展的不断变化的需求。
