人工智能和机器学习如何彻底改变物流、供应链和运输

提高性能是任何业务或企业最关心的问题。人工智能/机器学习技术被视为最具影响力的技术，因为它具有广泛的适用性，并有望解决整个价值链上的复杂业务问题。物流最初是管理的一个方面，但在这个深刻变革的时代，它正在成为全球最具颠覆性的领域之一。领先的公司已经开始使用人工智能和机器学习来微调仓库位置等核心战略，并加强与可用性、成本、库存、承运人、车辆和人员等问题相关的实时决策。

人工智能和机器学习的潜力不仅可以改善日常业务活动和战略，还可以简化全球范围内的物流。随着供应链和物流中数据量的增加，公司现在正专注于通过采用高效的处理解决方案变得更加复杂，这些解决方案不仅可以帮助他们分析大量数据，还可以提供准确的分析结果和交付信息。

技术的应用不仅可以取代人工错误和减少执行繁琐工作的时间，还可以在以下方面为业界带来好处:

成本效益和响应能力:

人工智能的能力正在提高公司在预测需求和网络规划领域的效率。拥有一个能够从环境中收集数据并提供准确数据和分析的工具将使公司更加积极主动，从而降低成本并提高响应能力。示例-在制造公司中，手动记录车辆的缩进生成和放置，如果没有标准算法来计算调度计划所需的车辆，人工智能可以以最小运费建议准确的车辆数量。

提高供应链管理的生产力和规划能力;

人工智能可以发展供应商偏好，提高运输商关系控制的有效性。在当今的营销世界中，人工智能和机器学习可以提供无与伦比的车辆负载能力、延迟、滞留确定和车辆最佳即时可用性分析，从而帮助公司确定将影响其企业绩效和增长的新因素。

改善运输商的选择，提高运输商关系管理的有效性;

在当今的环境中，通过与供应商有效的运输关系来改善供应链执行和利用供应基础，对于获得竞争优势变得比以往任何时候都更加重要。通过使用人工智能，技术公司可以分析与运输相关的数据，如准时交货、审计、评估、信用评分和实时车辆跟踪，以申请有关某些供应商的最终决策，从而开发运输，并提高供应商和运输商关系管理的有效性。

人工智能有助于提升客户体验:

人工智能正在改善客户服务和整体客户体验。该技术通过提供个性化，帮助公司恢复物流供应商和消费者之间的联系和关系。随着人工智能助手变得越来越复杂，它现在可以使用语音助手跟踪包裹并获取运输数据，从而在所有物流和制造公司中发挥至关重要的作用。随着技术的使用，人们可以在供应链的各个层面管理许多以客户为中心的业务，包括进账、销售、执行职责、消费者服务等等。

人工智能改善工厂调度:

人工智能驱动的预测性维护超越了历史分析。它帮助物流和运输公司预测未来的情况，使他们能够评估一些可能的结果，并决定适当的行动方案。与传统的维护过程相比，整个过程需要较少的人为干预，从而帮助公司提高效率并增加利润。