技术正在进行,每次通过时都会变得更聪明。它在计算机现在可以模仿人类智能的方向上被刺激了,现在已知为 人工智能 ( AI. )。  

劳动密集型流程等供应链管理,也需要在其所有运营中的无情焦点可以大大受益 AI. 执行。由于正在进行的演变,这些领域预计会经历重大的转变 人工智能, 机器学习 和类似的智能技术。据说据说扰乱了行业和领导创新。结果将是绝对的自动化,从生产到交付,以及效率和速度的总体改善。 

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b> 的影响 人工智能 in Logistics:

    A.增加预测能力

与ai,效率  公司  在网络规划和预测需求的领域将改善。由于AI的能力规划和准确的需求预测特征,它现在可以更积极地主动。当公司知道市场预期的时候,它可以立即将车辆移动到具有更高需求的地区,从而降低运营成本。公司现在可以使用数据来避免风险,预测活动并提出解决方案。

    B. Robotics

一个人不能提及没有机器人的人工智能。虽然机器人仍被认为是未来派技术,但供应链部门已经使用它来跟踪,定位和移动库存在仓库内。这些机器人具有深入的学习算法,有助于对不同流程进行自主决策。

    C. Big data

人工智能 也是大数据。对于物流公司,它可以帮助优化性能并预测准确的前景。当源自数据的见解时 AI. ,它可以帮助改善不同的供应链管理领域,如透明度和路线优化。

    D. Computer Vision

当您在全球货物移动货物时,它总是一个好主意监控它的所有和更好的是使用最先进的技术?现在,您可以通过使用计算机愿望来看新灯中的东西 AI. .

    E.自治车辆

自治车辆是下一个大的东西 人工智能。有无人驾驶卡车可能需要一段时间,但物流业现在正在利用高科技驾驶,提高效率和安全。在辅助制动,车道辅助和公路自动驾驶仪方面预期了重大变化。

为了实现较低的燃料消耗,更好的驾驶系统即将到来,在一起携带多个卡车的工作。计算机控制这些地层并彼此连接。

的影响 人工智能 供应链管理:

    A.语境智力

AI. 提供具有上下文智能的供应链,可用于减少管理库存以及运营成本。公司使用 AI. 机器学习 为了获得仓库管理,物流和供应链管理等不同领域的新见解。这里使用的技术是AI供电的目视检查。这可以通过使用特殊相机和智能机器人分类来拍摄货物的照片来识别损坏并执行必要的校正,以分类码垛送货运因,包裹和字母。

    B.助理生产率的见解

为了找到影响供应链性能的因素和问题, AI. 相结合了不同技术的能力,如强化学习,无人监督的学习和监督学习。

    C.需求预测

AI. 可以测量和跟踪所有因素,以实现需求预测的准确性。根据天气,实时销售和其他因素,它可以在循环中提供一致的预测。这些见解将有助于改善仓库管理,库存系统和叉车的自我管理,这是自动驾驶的 自动排序.

    D. Supplier Insights

AI. 可以分析与供应商相关的所有数据,如审计,交付绩效,信用评分,评估和提供洞察力,可用于做出未来的决策。这有助于公司对供应商的了解情况。

    E.增强客户体验

AI. 可以提高物流提供商的客户关系。客户现在可以使用基于语音服务来跟踪他们的货物,并在任何问题的情况下,客户将被重定向到客户服务团队。

    F.改善生产规划& Factory Scheduling

凭借,公司现在可以致力于分析特定问题并优化它们 AI. 。 和 AI. 甚至可以进行平衡约束,更好的规划和调度,即使是用于秩序的产品,也可以进行更好的规划和调度。

人工智能和运输:

基于受人为错误,交通或事故影响的可预测模式,当系统行为难以概述时出现运输问题。在这些情况下, AI. 可以有很大的帮助。 AI. 基于的预测结果预测 数据分析. AI. 现在以众多方法实施 运输业.

加强公共安全:

通过实时跟踪 犯罪数据,现在可以确保人们使用公共交通以及行人的安全。该数据可由警方使用,以帮助他们的巡逻努力,并努力确保整体安全和安全。

预测流量模式:

交通流量显着影响传输。今天,许多基于AI的解决方案用于构建更智能的交通拥堵解决方案,以便有效地管理它。

随着技术的最新进展 大数据 机器学习 算法将来, AI. 可以帮助供应链和物流行业提供进一步的创新和不寻常的解决方案。