过去几年,人工智能的日益成熟为供应链管理带来了前所未有的精确度、效率和创新水平。它正在重塑任务执行、数据管理和客户服务提供的方式。
供应链中人工智能的未来更加令人兴奋。对于品牌和零售商来说,仅仅可见度已经不够了。他们想知道的不仅仅是以前发生的事情,甚至是现在正在发生的事情。他们希望能够尽可能准确、快速地预测未来,努力平衡供需,同时超越客户的期望。
以下是人工智能将对供应链行业产生重大影响的三个关键领域。
仓储运输
更明智的路由决策。 事实证明,人工智能算法在帮助简化送货路线、降低成本和提高客户满意度方面发挥了重要作用。该系统能够从数据和反馈中学习,在考虑交通、天气、送货时间表、建筑布局和车辆容量等变量的情况下,在确定最少的出行时间和燃料消耗方面变得更加智能。
库存和流动。 仓库管理的关键方面之一是优化设施内的货物移动。人工智能算法会考虑产品需求、仓库布局和库存水平实时数据等因素。人工智能驱动的工具利用机器学习算法来预测需求模式,以便仓库可以预测哪些产品将更频繁地被需要,并可以将它们定位以便更快地访问。此类系统不断适应不断变化的条件,确保即使在动态环境中决策也保持最佳。
数据分析. 在供应链管理领域,数据为王。人工智能驱动的分析为仓库提供了宝贵的运营洞察,从而实现数据驱动的决策。这些工具分析仓库内传感器、射频识别标签和物联网设备生成的大量数据。
例如,预测分析可以预测库存需求和潜在瓶颈。描述性分析提供历史数据的全面概述,帮助仓库识别趋势和需要改进的领域。这些方法的结合不仅提高了库存管理的精度,而且有助于更有效的资源分配和规划。
人工智能驱动的系统可以分析历史数据来预测需求模式、优化库存水平并降低缺货的可能性。这些进步还导致了工作转型,使员工能够从事更具智力刺激和战略性的角色,例如监督和优化自动化流程。
履行和包装。 近年来,人工智能和自动化彻底改变了仓库中执行任务的方式。订单拣选、包装和库存管理等日常劳动密集型活动正在实现自动化。由机器学习算法支持的系统可以有效地组织和包装物品,从而减少履行所需的时间。这些系统考虑了包装尺寸、重量和易碎性等因素,以确保最佳的包装配置,最大限度地减少空间需求并降低运输过程中损坏的风险。
越库转运。 人工智能算法可以分析多种因素,包括天气状况、交通模式和送货时间,从而动态调整路线计划。这使得交叉转运操作更具响应性和适应性。人工智能处理大量信息的能力确保交叉转运可以根据运输网络的当前状态做出明智的决策。
手动流程和工作流程
扫描事件。 手动数据输入长期以来一直是供应链管理中劳动密集型且容易出错的方面。如今,许多公司在产品到达或离开某个地点时仍然依赖手写时间戳。自动扫描不仅加速了数据输入,而且几乎消除了与手动输入相关的错误。在托盘或包裹的旅程的每个阶段都可以进行扫描,从而可以在整个链条上获得更大的整合机会。通过实时捕获和处理数据,这些系统有助于准确的库存跟踪、订单履行和整体供应链的可见性。实时位置通过易于使用的应用程序或平台直接转发给利益相关者。
约会安排。 人工智能算法越来越多地被用来优化预约安排,同时考虑仓库容量、码头拥堵、承运商可用性和交货窗口等因素。这些系统可以动态调整时间表,以应对不可预见的事件,例如天气中断或交通延误。通过自动化预约安排,公司可以最大限度地减少等待时间、降低运输成本并提高整体供应链效率。
追踪技术。 人工智能引导的跟踪系统提供端到端的可见性,一直到最终消费者。如果发生召回或质量问题,公司可以迅速追踪受影响的产品,最大限度地减少对消费者和整个供应链的影响。
个性化客户服务
聊天机器人和对话式人工智能。 随着人工智能聊天机器人和对话式人工智能的集成,客户服务格局发生了重大转变。在供应链行业,聊天机器人提供了可扩展的解决方案来处理客户查询并提供实时更新。聊天机器人利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习来理解和响应客户的查询。无论客户询问订单状态、货运跟踪还是产品信息,聊天机器人都可以提供即时、准确的响应。与此同时,人类工作者可以专注于处理复杂且情感上微妙的互动。
故障排除问题。 人工智能可以在供应链问题升级之前识别并解决问题。预测分析和机器学习算法可以主动识别潜在的中断,例如运输延误、库存短缺或生产瓶颈。通过实时数据分析,人工智能系统可以识别问题的根本原因并提出适当的解决方案。
研究索赔。 人工智能驱动的系统可以分析和交叉引用多个来源的数据,以有效地调查索赔的有效性。这包括检查运输记录、库存数据和通信日志,以全面、准确地了解情况。通过自动化研究过程,公司可以加快索赔的解决速度。
数据输入、库存管理、路由和基本分析等工作日益自动化,使人类员工能够专注于更复杂和更具战略性的角色。但这对于物流领域的从业者来说并不一定是负面的。虽然自动化可能会取代某些工作,但它同时创造了新的机会。人工智能的兴起导致了新角色的出现,例如人工智能系统培训师、机器人系统维护技术人员以及专门从事供应链优化的数据分析师。
随着行业的发展,对具有管理和维护自动化系统专业知识的个人的需求不断增长,这凸显了技能提升和再培训计划的重要性。尽管机器学习不断改进和适应,但当涉及情感时,总是需要人性化的接触。
随着公司不断采用这些技术,他们不仅能够应对当今的挑战,而且能够在未来充满活力和不断发展的环境中蓬勃发展。人工智能在供应链中的不断发展和采用凸显了其在推动创新和确保全球供应网络弹性方面的关键作用。
丹尼尔·索科洛夫斯基 (Daniel Sokolovsky) 是该公司的首席执行官兼联合创始人 WARP.
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