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人工智能在供应链中有哪些应用?

时间:2023-12-05 09:22:02作者:沃卡惠文章来源:

应用人工智能(AI)是供应链专业人士解决关键问题和改善全球运营的一种方式。

人工智能在供应链中有哪些应用?

人工智能增强工具正在整个供应链中使用,以提高效率,减少全球工人短缺的影响,并发现更好、更安全的方式将货物从一个地方转移到另一个地方。

为什么企业应该使用人工智能?

人工智能的应用可以在整个供应链中找到,从制造车间到产品交付。航运公司正在使用物联网设备来收集和分析运输货物的数据,并跟踪昂贵车辆和相关运输工具的机械健康状况和恒定位置。

面向客户的零售商正在使用人工智能来更好地了解他们的关键人口统计数据,以便更好地预测未来的行为。这样的例子不胜枚举——只要有货物需要从A点运输到B点,人工智能就很有可能被用来增强、优化和分析供应链运营。

在供应链中,人工智能带来的一些好处不像其他好处那么明显。例如,根据供应链数据确定预测分析的影响最终可以产生效益,但一些企业报告称,收入变化与供应链中人工智能的加入之间存在直接联系。

可以实现自动化的常见供应链任务

供应链任务的人工智能自动化可以减少传统人工任务上花费的时间和费用。可以为企业自动化的供应链任务包括:

仓库机器人:企业可以使用自动化系统和专门的软件来移动材料和执行其他任务。

物联网:自动化还可以提供物联网,物联网是具有传感器、处理能力的物理工具,以及与其他设备或其他通信网络连接并发送或接收数据的软件。

人工智能/机器学习:人工智能(AI)和机器学习(ML)可以帮助将供应链学习和预测用户活动实现自动化。

预测分析:预测分析通过数据挖掘、预测建模和机器学习来帮助供应链自动化,分析过去和当前的事实,从而预测未来可能发生的情况。

数字流程自动化(DPA):DPA为跨应用程序的供应链自动化多个任务。

光学字符识别(OCR):OCR是一种帮助供应链的文本识别形式。

数据输入自动化:数据输入可能很耗时,但通过自动化,供应链公司可以获得他们需要的信息,而无需任何人工任务。

人工智能自动化是游戏规则的改变者,也是任何供应链跟上快速发展的行业的必要条件。

在供应链中使用人工智能的好处

人工智能的发展在企业中越来越多,有助于企业的发展和规划。人工智能被用于发现和识别公司基础设施中的风险。

以下列举了在供应链中使用人工智能的更多好处:

提高生产力:自动化等人工智能技术节省了企业的时间,使员工可以专注于更高级别的任务,而不是通过自动化完成的任务。

持续可见性:如果企业需要,人工智能工具可以在没有任何休息或停机时间的情况下运行。

专家和初学者使用:人工智能可以提高那些在业务技术工具方面不是专家的员工的能力。

更容易决策:人工智能使决策过程更容易,提高决策速度,做出更明智的决策。

在供应链中使用人工智能的挑战

虽然人工智能有很多好处,但没有一项技术是完美的。人工智能每天都在发展和变化,这意味着这项技术将会过时或无法满足企业的需求。

供应链在人工智能方面可能面临的挑战如下:

难扩展性:人工智能需要大量数据才能有效工作,因此人工智能/机器学习:可以创建算法、预测模型和分析见解。

对人工智能缺乏信任:随着人工智能的最新发展,企业可能会犹豫是否将其纳入供应链。计算机也不具备与人类相同的能力,因此很难进行转换。

人工智能技术限制:虽然人工智能是一种积极的工具,但它是一种新工具,尚未完全开发。企业可能想要自动化的任务不能或将占用更多的时间,而不是扣除时间。

高成本:虽然人工智能技术可以节省时间和费用,但对于许多供应链来说,初始成本可能昂贵。集成和操作流程的成本也可能超出公司的预期。

人工智能机器可能很复杂,特别是当它们需要更换或更新时。然而,通过正确的人工智能解决方案,供应链可以从人工智能工具中受益。

工智能在供应链人应用的5个例子

(1)需求预测正在改善仓库供需管理

通过算法和基于约束的建模,机器学习被用于识别供应链数据中的模式和影响因素。基于约束的建模是一种数学方法,其中每个决策的结果都受到最小和最大范围的限制。这种数据丰富的建模使仓库经理能够对库存库存做出更明智的决定。

这种类型的大数据预测分析正在通过提供深度洞察来改变仓库管理人员处理库存的方式,这是不可能通过人工驱动的流程和无休止的自我改进的预测循环来解决的。

C3AI使用人工智能为其库存优化平台提供支持,该平台为仓库经理提供实时库存水平的数据,包括零部件和成品的信息。随着机器学习时代的到来,该平台会根据生产订单、采购订单和供应商交付的数据产生库存建议。

(2)人工智能正在优化路由效率和配送物流

在一个几乎任何东西都可以在线订购并在数据中交付的世界里,那些对物流配送没有严格控制的公司有落后的风险。如今的客户期望快速、准确的发货,当一家公司无法满足他们的期望时,他们都很乐意转向其他公司。

麦肯锡公司报告称,在第一次尝试食品杂货配送的客户中,约40%的人打算无限期地使用这些服务。纽约和芝加哥等主要市场的客户有数十种选择。

由人工智能驱动的路线优化平台和由人工智能驱动的GPS工具,如物流领导者UPS使用的ORION公司,从所有可能性中创建最有效的路线,这是传统方法无法完成的任务,因为传统方法不足以充分分析无数的路线可能性。

(3)机器学习人工智能正在改善交通工具的健康和寿命

从运输供应链车辆中获取的物联网设备数据和其他信息,可以为保持货物在供应链中流动所需的昂贵设备的健康和寿命提供宝贵的见解。机器学习根据过去和实时数据提出维护建议和故障预测。这使得公司可以在性能问题造成一连串的延迟之前将车辆从供应链中移除。

总部位于芝加哥的Uptake使用人工智能和机器学习来分析数据,以预测各种车辆和集装箱的机械故障,包括卡车、汽车、轨道车、联合收割机和飞机。该公司使用来自物联网设备的数据、GPS信息以及直接从车辆性能记录中提取的数据来进行预测,这可以大大减少停机时间。

(4)人工智能洞察正在提高装载过程的效率和盈利能力

供应链管理包括大量面向细节的分析,包括货物如何从集装箱中装载和卸载。艺术和科学都需要确定最快、最有效的方式将货物运上卡车、轮船和飞机。

像斑马技术这样的公司结合使用硬件、软件和数据分析来提供加载过程的实时可见性。这些见解可用于优化拖车内部空间,减少运输的“空气”量。Zebra还可以帮助公司设计更快、更低风险、更有效的处理协议来管理包裹。

(5)供应链管理人员正在利用人工智能发现节省成本和增加收入的方法

在世界各地运输货物是昂贵的,而且只会越来越贵。据彭博社报道,例如,2020年海运货物的成本增加了12%,是五年前的最高水平。

像EchoGlobalLogistics这样的公司使用人工智能来协商更好的运输和采购价格,管理承运人合同,并确定供应链的变化可以带来更好的利润。用户可以访问一个集中的数据库,该数据库几乎将供应链的各个方面都考虑在内,从而提供财务决策建议。

供应链中的人工智能创新正在为未来铺平道路,人们最终可以期待看到整个供应链中使用人工智能驱动的自动驾驶汽车。这些平台今天挖掘和分析的数据将继续提高日益复杂的全球供应链的成本和效率。

如何在供应链中实施人工智能

供应链中的人工智能创造了更强的效率、可见性和优化。实施人工智能可以受益并帮助他们的业务实践。人工智能可以成为供应链公司发展的重要组成部分,并帮助适应供应链问题。

尝试人工智能模拟

人工智能的好处之一是它能够预测行动结果。供应链可以尝试这种能力,通过人工智能模拟提高运营效率。

通过使用模拟,供应链企业可以更灵活地使用流程中的真实场景来优化操作。人工智能仿真工具对于供应链的许多部分都是有效的。

通过人工智能模拟,供应链经理可以制作他们工作的仓库的精确数字副本。然后,人工智能物流可以在数字副本上进行模拟,尝试不同的优化策略。

决定什么应该自动化

如果供应链运行效率低下,可能会导致整个供应链出现严重问题。人工智能可以通过库存管理帮助仓库的不同部分实现自动化,如果使用得当,可以节省时间和金钱。

物联网标签也是一种工具,可以帮助跟踪不同物品的状态。物联网标签与一个人工智能中心通信,该中心管理所有这些库存数据的更新。然后,人工智能可以向供应链公司发出任何问题的警报。

看看人工智能在网络安全方面的好处

网络安全是处理数据的必要组成部分,现在对任何供应链公司都至关重要。网络攻击很常见,网络犯罪分子使用不同的策略来窃取数据和敏感信息。使用人工智能可以帮助保护供应链公司的基础设施。

人工智能是一种非常有效的工具,可以帮助我们在变化或风险之前保持领先,因为供应链上的人工智能可以识别出哪些模式是最常见的,以及何时可能发生变化。

供应链公司可以使用人工智能来监控其服务器上的登录活动、流量和任何不规则进程。人工智能可以提醒企业这一变化。

(1)人工智能的供需分析

供应链可以使用人工智能数据分析来了解未来几个季度的供需情况。人工智能算法可以分析数据,预测市场需求的数量和产品类型。

需求预测可以让供应链中的不同环节减少供应压力。如果供应链企业知道他们需要多少产品,他们可以用它来更好地决定他们需要的数量。

(2)降低企业出错的风险

由于机器学习的功能,系统可以学习允许不同的流程,例如基础设施愿景,以学习如何根据供应链公司的需求实现自动化。

与机器学习和人工智能一起,物联网设备可以收集有关使用了多少材料的数据。人工智能数据分析算法可以识别材料被用在哪里,哪些材料被浪费了。

总结:供应链中的人工智能

供应链中的人工智能将成为创新更好的供应链流程的一部分,从而在未来创造更高效的供应链。供应链的每个部分都可以实施人工智能来自动化任务,改善运营,并加强网络安全实践。

借助人工智能工具,供应链企业可以发展壮大,为业务带来积极的变化,并应对新的供应链挑战。

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