人工智慧AI改善供應鏈並創建一個更具高效和盈利能力的系統

科技 04-29

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快速運輸既需要環境成本，也需要資金成本。隨著越來越多的零售商試圖在價格和運輸方面相互縮小，但是開展業務的成本繼續飆升。客戶擁有無限的選擇權並會期望全額退款，因為交貨延遲而將業務轉移到其他地方從而付出成本。

人工智慧是一種機器學習方法，可用於從重複任務中替換人類到分析大量數據以查明相關信息的所有內容。我們中的許多人每天都在與人工智慧互動，甚至沒有意識到這一點。客戶服務呼叫系統採用我們的基本信息並將我們的呼叫，這是人工智慧接管重複任務以讓人們從事更複雜或細微差別的工作的一個例子。

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更複雜的人工智慧系統用於分析大數據源以查明相關信息。

我們每天都會創造數TB的數據，需要人力來梳理數據，現在，由於機器學習，可以將大量數據輸入系統，編程演算法可以根據數據中的模式分析和查找信息。

計算到可操作類型的分析中的大量數據在某些疾病的診斷模型中顯示出前景，幫助醫生確定哪些患者處於最重要的風險中，從而可以更有效地診斷和治療。此類數據分析還可用於發現公司供應鏈中的低效率，這通常可以提高整個行業的效率。

卡車和航運效率低下的情況似乎是一個無法解決的問題

在爭取儘快向客戶下訂單的過程中，運輸車輛空置的問題開始增加。這導致額外的燃料消耗，CO 2輸出以及總體運輸成本。僅在2018年，空卡車空間就佔了一家美國公司16％的里程數。

UPS開始研究最大化航線的方法，以限制空轉時間並節省燃料，通過學習最佳航線，更快地將貨物送到那裡。ORION是一種1000頁的演算法，可以學習運輸路線並使用該知識來發現效率低下並簡化運輸和交付流程。

UPS司機已經知道了這個技巧，但演算法能夠證明其有效性。利用GPS，駕駛員習慣等數據，ORION每年可節省1000萬加侖燃料，同時消除100000公噸二氧化碳排放，並節省高達4億美元的運輸成本。

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該演算法的未來版本將能夠解決惡劣天氣和其他可能導致運輸停滯的常見問題，像這樣的演算法可以確定運輸系統中的多種低效率，確保交付不僅能夠按時完成，而且還能產生合理的相關成本。節省卡車空間和優化運輸路線只是一個開始。

供應方物流也可以簡化

庫存過剩使企業每年損失數千億美元。人工智慧也可以在這裡提供幫助。對於製造商而言，AI可用於確定製造流程的目標，以確定可以在何處部署更高的效率。例如，在高峰時段之外使用電力可以減少排放並降低公用成本。確保工人只在完全必要時加班，並將製造需求轉移到不同班次，這也可以節省勞動力成本。最後，為滿足需求而進行的製造確保沒有庫存等待運輸。

另一方面，AI可用於預測客戶訂單，以便在可能立即出售時，僅為電子商務業務訂購產品。人工智慧可以監控供應，這樣當某些產品降低到較低水平時，它可以觸發警告訂購過多，從人工猜測中排除庫存控制。在一項研究中，一家公司在運輸過程中經常運輸兩周，通過提高運輸效率來減少庫存。ToolGroup的SO99 庫存優化器獲得了生產和銷售歷史數據，並在一年內過剩庫存減少了20％，是10％目標的兩倍。

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最後的競爭可以是高效和有效的

客戶在網上訂購產品時需要選擇，他們的期望超出了許多企業可以有效提供的期望。人工智慧技術和應用的進步能夠縮小這些差距，以更快的速度和更有效的方式以更優惠的價格提供更好的產品，確保客戶的售前和售後服務。不幸的是，許多公司在實施節省成本的技術時忽視了客戶的感受，這在客戶擁有比以往更多選擇的時代是一個悲劇性的錯誤。四分之三的零售商致力於在實施新技術時降低成本並提高利潤率。

零售商運用人工智慧分析低效率情況。

這些數據可以應用於整個供應鏈，71％的零售商認為這對他們的業務非常重要。需要哪些數據分析：

通過分析和跟蹤整個系統中的問題來降低成本

推薦預防性維護計劃，以減少高成本且低效的設備故障

通過將重複性任務分配給機器來減少重複性任務，從而將人員釋放出來以進行更複雜的工作，並將適合的任務分配給最有經驗的團隊成員

根據以前的消費者數據預測市場需求