人工智慧在物流領域的應用

前言

人工智慧正在改變所有產業，物流就是其中之一。物流是不同地點之間產品流動的管理。供應商和客戶的全球網路使物流營運複雜化，物流公司既包含易於自動化的任務，也包含可以從AI /機器學習演算法中受益的複雜流程。

人工智慧對物流公司意味著什麼？

該技術為物流公司提供了從自主機器到預測分析的廣泛功能。根據麥肯錫的研究，物流業主要將人工智慧用於4個業務功能，即服務運營，產品和服務開發，行銷和銷售以及供應鏈管理。這四個業務部門涵蓋了物流中87%的人工智慧採用率。麥肯錫估計，透過將人工智慧引入其流程，物流公司每年將產生1.3-2兆美元的經濟價值。

人工智慧在物流中的應用有哪些？

PART01 倉儲管理

「人工智慧」倉儲是高度整合的綜合體系，應用場景主要包括倉儲現場管理、AMR 及設備調度系統，場景細化至快遞快遞、電商倉儲、生產物流及自動化大型倉庫。倉儲現場管理基於物聯網、雲端運算、大數據、人工智慧、RFID 等技術，有效調動貨物體積計算、電子麵單資訊辨識、出入庫傳送、物流設備調度、AMR 等功能，對商品貨物的入庫、存取、揀選、分類、包裝、出庫進行一系列智慧化管理。 AMR（自動移位機器人）基於 SLAM 系統定位導航，實現環境感知、地圖建置、自主定位、路線規劃、智慧避障、智慧跟隨等功能，為倉內現場管理發揮人工替代作用。設備調度系統主要基於約束優化、時間序列、大規模聚類等底層演算法，實現協同路徑最佳化、任務最適匹配、計畫補貨、貨架佈局調整等功能，為倉儲現場管理提供輔助支撐功能。

PART02 #運輸管理

#運輸環節實現貨物的運輸，主要包括運輸設備和運輸過程的資訊管理。國內的運輸方式有航空運輸、鐵路運輸、公路運輸和海路運輸。公路運輸彈性高，貨運量大，人工智慧能發揮更大的作用。日趨成熟的自動駕駛技術將徹底顛覆現有公路運輸體系，更有效率、安全的行駛，更少的人力依賴，將大大提升公路運輸的效率。運輸資訊的管理內容繁雜，包括發車前的任務下達和路線規劃，行駛中的資訊追蹤和緊急調度，以及到達目的地後的盤點、卸貨和車輛狀況檢查等。人工智慧技術對於資訊的處理比人類更有效率，透過大數據分析能夠為車輛的調度機制提供更即時、可靠的方案，設備壽命管理能夠系統性的監測車輛的狀態，及時警報提醒，降低車輛故障發生率。大數據分析能夠更好地監測冷鏈運輸過程中的貨物狀態和駕駛行為，為保質保量的冷鏈運輸提供更智慧的監管。

PART03 配送管理

利用大數據與人工智慧進行全網路幹支線路由規劃，科學佈局分類中心，實現全鏈條通路下沉，全網點高效銜接；透過車輛路徑規劃，保障城市配送時效精準，配送路徑最優。使用無人機、配送機器人等無人技術，解決最後一公里的問題，提高末端配送效率，推動物流網路高效運作。

PART04 庫倉庫選址

人工智慧技術能夠根據現實環境給予接近最優解決方案的選址模式。倉庫選址是一個複雜的過程，需要考慮的因素眾多，既包括地質、水文、地形等自然條件，也包含商品特性、物流費用、服務水準、顧客分佈、基礎建設、運輸、政策等社會因素。透過大數據、人工智慧、雲端運算等技術可以更精確、更科學的實現倉庫的選址與最佳化，減少人為主觀因素帶來的干擾。從而提高選址效率和儲存品質。

PART05 客戶管理

客戶的資訊管理與維護、從客戶資訊描繪出客戶畫像、為客戶提供更個人化的服務，都直接影響客戶的使用體驗和企業的服務品質。智慧訂單系統立足於影像辨識技術和大數據分析，能夠更有效率地處理客戶的訂單從下單至完成的全部流程，資訊更加即時且準確。基於大數據分析、知識累積和深度學習的智慧導購系統將為顧客提供更精確的訊息，提升顧客的購物品質。智慧客服系統是基於語音辨識、邏輯推理、語音生成的新技術，將為客戶提供售前諮詢、售中管理、售後維護等服務，能夠做到24小時不間斷為客戶提供個人化諮詢方案，並減少企業客服人員數量，提升客服服務的品質。

目前，我國正處於新一輪科技革命和產業變革的關鍵時期。人工智慧物流透過連結升級、資料升級、模式升級、體驗升級、智慧升級、綠色升級全面助推供應鏈升級，將深刻影響社會生產與流通方式，促進產業結構調整與動能轉換，推動供給面結構性改革，為物流業發展帶來新機會。在人工智慧的創新驅動下，智慧配送機器人、自動貨物分類系統、智慧客服等新技術正引發物流業新一輪智慧化變革。未來物流產業的競爭將是人工智慧技術的競爭，智慧物流2.0時代正全面開啟。

以上是人工智慧在物流領域的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！