人工智能对供应链物流的影响是什么？
发布时间：2018-11-13 分类： 行业资讯
网易技术新闻，4月22日，VentureBeat报道，在订购之后，每个人都想知道在几个小时内你的亚马逊Prime软件包是如何出现在门口的？这是一个涉及供应商、制造商、批发商、零售商和最终消费者的非常复杂的过程。这个过程统称为供应链管理（SCM），其中物流是负责处理货物流动和运输的部分。亚马逊等电子商务巨头专注于物流，而联合利华等领先公司则提供全面的供应链管理服务。像其他所有数据驱动的行业一样，物流公司和供应链公司正在投资人工智能（AI）解决方案，以解决它们最紧迫的痛点。大、小企业参与创新领域，从机器学习到机器人学。物流崩溃将导致整个供应链的崩溃，因此企业需要不断寻求改进库存管理、预测价格和简化操作的方法。财富500强多式联运公司C.H.Robinson的首席信息官Chad Lindbloom最近分享了他使用人工智能解决这些问题的个人经验。C.H.鲁滨孙在北美洲最重要的业务是卡车货运。他们的客户定期将部分或全部物流业务外包，并且还有许多一次性服务，导致公司的非计划货运任务激增。令人惊讶的是，作为一家运输公司，C.H.鲁滨孙本身没有任何车辆。它似乎更适合称之为“货运经纪人”，在希望运输货物的客户和提供卡车运输服务的承运人之间充当业务和金融中介。提供运输服务的运营商高度分散，范围从一个孤独的游侠只有一辆卡车到车队的车辆。尽管面临这些挑战，C.H.罗宾逊必须履行他的承诺，提前以特定的价格为客户提供货运服务。有时，他们可能在最后一分钟得到最后的报价，有时他们希望在同一天交付。<强>装载成本< /强>价格预测是C.H. Robinson面临的最大商业挑战。在我们的行业里，价格随着季节、月份甚至一天的不同时间而变化。另外，卡车行驶车道不同，价格也不同。例如，从俄亥俄州的托莱多到纽约的旅行与回程车道相反，并且由于没有太多的货物从市中心运输到制造区，所以回程成本较低。虽然许多供应商提供人工智能支持的物流和供应链软件，如沃森供应链、工具集团和TransVoyant，但C.H.Robinson的巨大业务更加复杂，需要开发专门的技术来满足特定需求。以前，定价是由人类专家，谁拥有丰富的行业和市场知识的经验。在成为C.H.鲁宾逊的首席信息官之前，林德伯姆在金融业工作了25年，担任首席财务官长达15年。他和他的团队结合了金融和技术知识，开发了用于价格预测的机器学习模型，如华尔街自动交易员开发的算法。这些模型将研究货运定价的历史数据，并结合天气、运输和社会经济挑战来估计公平的交易价格。人工智能并不总是比市场专家好，Lind Blum相信人类不会被完全取代。他说：“在某些情况下，人类可能会给出更合理的交易价格。”但在大多数情况下，这种技术有助于建立公平的市场定价。他补充说，高效算法的关键好处是民主和信息的可用性。它不需要依靠少数专家来进行评估。更多的员工可以使用机器智能来确保他们在市场上的报价，从而确保业务的成功和执行。<.>truck sourceAI的第二个用例是确保和管理供应商的库存以及管理大型卡车队列。C.H. Robinson可以在了解现有车辆和具体报价之前，向货运买主提供公平报价。公司依靠战略性的人际关系，尤其是一个庞大的贸易网络，为特定用户寻找最合适的卡车运输公司。C.H. Robinson对各航线进行了背景分析，对运营商的价格和服务水平进行了分类。易碎、昂贵和时间紧迫的货物需要更高的服务水平。这些不同的因素聚集在一起，使得C.H. Robinson能够为用户和运营商提供最佳匹配服务。<强>对意外< /强>管理中断的响应是人工智能可以解决的第三个重要问题。飓风、运营商破产和员工罢工可能导致物流业务的重大损失。为了预测这种中断，并训练人工智能了解人类制定应急计划的能力，以便将来纠正错误，C.H.罗宾逊收集了大量信息来源来分析过去中断的影响，如法国航母罢工或美国航空母舰美国西北部的飓风。例如，如果物流中心受到恶劣天气的影响，承运人可以选择更安全的路线。数据收集部分需要详细调查，包括跟踪员工如何处理中断及其管理结果。Lindburm希望通过学习人类，系统最终会被训练来自动化和优化行动。我们一直在关注市场，相信我们正在开发更好的技术。”Lindburm说。由于对可靠性的迫切需求，C.H.Robinson已经建立并运行了自己的数据中心，如果需要额外的计算能力，它可以转向云计算。拥有数据中心的资源允许C.H.Robinson在需要时快速调整，但是它仍然需要使用空闲的系统来进行研究和开发。除了灵活性之外，拥有号码中心还可以控制隐私。Lindburm强调：“对于客户来说，我们是云管理服务提供商的运输管理系统。作为核心云提供商，我们有相同的技术，但是我们知道数据在哪里，我们可以控制它，并且我们可以遵守客户保密的承诺。许多人对我们的合作感到放心。”Linde Bloom说：“在我们的行业里，技术是一个非常重要的因素。”物流和供应链领域的其他巨头也这么认为，并在开发AI解决方案方面投入巨资。DHL希望使用自动化汽车来降低成本，Active Ants为永华仓库任务开发可穿戴技术，Locus Robotics开发可穿戴机器人，以及本田使用智能手机应用程序来实时跟踪货物。在2016年度物流趋势雷达中，DHL预测AI在国内外的物流投资将继续增长。越来越多的公司计划在内部开发人工智能应用程序，以提供预测分析、操作和管理、增强现实、机器人和工业物联网服务。对于那些希望使用AI来复制C.H.Robinson成功经验的人来说，Lindburm的建议是：您尝试的许多事情可能没有任何价值；您需要愿意尝试并接受快速失败；您需要尝试在各种不同的模式下解决相同的问题；多类型测试是关键。此外，Lind Blum警告不要过分依赖人工智能，鼓励高管明确定义人工智能用例。
