供应链和物流中的 AI：工作原理与主要趋势

供应链中的人工智能：要点

1. 人工智能通过使用机器学习和预测分析来预测中断和自动化决策，从而提高供应链效率
2. 它准确预测需求和生产需求，优化库存和资源规划
3. 物流领域领先的人工智能趋势包括预测分析、智能机器人和计算机视觉

截至 2023 年，仓储人工智能市场（包括机器人、智能库存系统和人工智能驱动的物流）达到 83 亿美元。到 2025 年，预计将增长至 129.7 亿美元。

对于仓库经理来说，这标志着一个明显的转变：这些技术不再是可选的；它们正在成为行业标准。

在本指南中，我们将：

1. 探索人工智能如何应用于供应链和物流运营
2. 确定在整个供应链中实施人工智能的主要挑战
3. 重点介绍改变供应链和物流的七个人工智能趋势，包括 Modula APAC 的仓库管理系统

了解供应链和物流中的人工智能

人工智能 (AI) 正在通过可扩展、数据驱动的自动化和优化重新定义供应链和物流行业。

在物流领域，人工智能 改进路线规划、库存跟踪、需求预测和仓库自动化，进一步降低成本和交货时间。

机器学习、计算机视觉和自主系统等其他技术可以在运营中提供更快、更准确的决策。

通过即时分析大型数据集，人工智能可以帮助企业应对中断、简化工作流程并提高整体弹性和效率。

人工智能如何在供应链和物流中发挥作用？

人工智能通过使用机器学习、自然语言处理和预测分析来发现模式、预测中断并提高效率，从而支持供应链运营。

1. 优化配送路线和车队绩效：使用人工智能驱动的路线规划工具（例如 Google OR-Tools）的制造商可以根据交通、天气和交付优先级调整路线，从而减少交付时间、燃料成本和碳排放。
2. 简化采购并减少短缺：人工智能系统利用机器学习来评估供​​应商绩效、交货时间和外部风险，例如地缘政治事件或原材料短缺，以防止生产延误并确保及时采购。
3. 与第三方物流合作伙伴 (3PL) 协调：在汽车或电子产品等复杂的供应链中，人工智能有助于跟踪多个物流合作伙伴的发货情况。公司可以利用预测分析来标记潜在的延误或容量问题，然后再升级。
4. 准确预测需求和产能：据麦肯锡称，人工智能可以通过销售历史、市场趋势和季节性评估将预测错误减少高达 50%，从而帮助制造商调整生产、减少浪费并更有效地满足需求。
5. 利用物联网实现实时可见性：与物联网传感器集成的人工智能平台（例如测量温度、湿度和 GPS 位置的传感器）可提供运输途中货物的即时更新。例如，制药公司使用人工智能将疫苗在运输过程中保持在安全温度范围内。
6. 自动执行库存跟踪和合规性：人工智能系统可以自动生成海关文件、交货证明和监管链日志，减少人为错误并加速全球制造商的跨境物流。
7. 确保道德和可持续的运营：人工智能增强了从原材料到交付的可追溯性，通过验证供应商是否遵守道德和环境实践，帮助公司满足环境、社会和治理 (ESG) 要求。

塑造供应链和物流的 7 个人工智能趋势

从预测需求到简化配送路线，人工智能正在推动全球物流网络的创新、效率和弹性。

以下是塑造这一转变的主要趋势：

1. 预测分析

人工智能驱动的预测分析使公司能够通过分析历史销售、市场趋势、天气模式和社会经济数据来更准确地预测需求。

例如，沃尔玛使用人工智能驱动的库存管理系统，将历史数据与预测分析相结合，在配送中心、履行中心和商店中战略性地定位假日商品。

2. 智能机器人

工厂越来越多地部署人工智能机器人来执行拣选、包装和分类等任务。

公司还使用自主移动机器人 (AMR)、自动导引车 (AGV) 和无人机进行内部运输和库存监控。

3. AI增强路径优化

人工智能驱动的路线规划系统评估实时交通、天气状况和交付限制，以制定最有效的路径。

UPS 的 Orion 平台就是一个典型的例子，该平台利用人工智能每年减少 1 亿英里的行驶里程并节省 1000 万加仑的燃油。

4.供应链风险预测

人工智能可以帮助监控供应商绩效、新闻源、地缘政治数据和物流瓶颈，以在潜在的中断发生之前将其标记出来。

5. 聊天机器人和虚拟助手

人工智能驱动的聊天机器人正在通过管理货运跟踪、交货通知、地址更新和异常处理等大批量任务来改变物流领域的客户服务。

除了回答常见问题之外，这些智能助手还可以从过去的交互中学习，以提供个性化和上下文感知的支持。

6. 计算机视觉

支持人工智能的视觉系统检查产品损坏情况、验证标签并监控运输和搬运过程中的合规性。

亚马逊使用这项技术在损坏的包裹离开工厂之前对其进行标记，从而最大限度地减少昂贵的退货​​并改善客户体验。

7. 可持续物流

人工智能通过优化交付负载、减少燃料使用以及通过更智能的路线减少排放来支持可持续物流。

在供应链和物流中实施人工智能的主要挑战

将人工智能应用于供应链和物流会带来挑战，包括：

1. 保护并留住合适的人才

供应链管理中采用人工智能的一个主要障碍是 寻找能够连接技术和运营专业知识的人才。

雇用数据科学家是不够的，因为您需要一个能够将人工智能应用于现实世界供应链挑战（例如需求变化、供应商风险和物流效率）的团队。

为了脱颖而出，公司需要为人工智能专业人士提供一条清晰的道路来推动创新和创造运营价值。

2. IT 资源有限和预算限制

基础设施、软件和熟练人才的前期成本高昂， 再加上云服务和系统更新的持续支出，可能会压垮初创或中型运营。

为了应对这些挑战，公司可以采用基于云的平台，使用开源工具，并专注于需求预测等高影响力的应用程序，以最小的前期投资最大化投资回报率。

3. 过分强调短期收益

仅关注快速获胜，例如削减成本或加快交付速度，可以 限制人工智能的长期价值 在供应链中。

没有战略路线图，人工智能的努力往往仍未得到充分利用。

长期方法可确保人工智能支持更广泛的目标，例如网络弹性、供应商风险缓解和可持续性。

这使得系统能够扩展、适应并产生持久的影响。

将 Modula APAC 解决方案集成到您的供应链和物流中

越来越多的公司正在转向人工智能来简化运营并保持竞争力。从长远来看，找到合适的工具和解决方案是实现这一转型的关键。

在 Modula APAC，我们提供人工智能驱动的仓库和库存解决方案，可简化存储、提高准确性并提高运营绩效。

我们的技术与您现有的系统无缝集成，提供实时可见性、自动化和可扩展性。

1. 综合仓库管理系统（WMS）

Modula的仓库管理系统（WMS）充当仓库的大脑，管理访问、拣选、位置跟踪和库存移动。

它提供库存、操作员活动和存储利用率的实时可见性，有助于减少浪费并支持更明智的决策。

2. ERP 和 DMS 无缝集成

Modula 的软件可轻松与 ERP 和 DMS 平台集成，保持跨系统操作同步。

这确保了整个供应链的准确跟踪、简化的工作流程和更快的响应时间。

3. 增强库存管理和可追溯性

Modula 的 WMS 使员工能够立即控制库存水平和产品位置，从而减少库存积压和缺货。

它还通过捕获有效期和序列号等关键数据来实现完全可追溯性，这对于合规性和质量保证至关重要。