一、人工智能在航運(yùn)和物流中的應(yīng)用
需求預(yù)測(cè)：需求預(yù)測(cè)依賴(lài)于歷史數(shù)據(jù)，使用人工智能可以進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，提供準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)。有了更準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)，托運(yùn)人可以?xún)?yōu)化庫(kù)存管理、分派和勞動(dòng)力計(jì)劃，從而提高服務(wù)水平。麥肯錫在一份報(bào)告中表示，人工智能預(yù)測(cè)方法可以將供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的錯(cuò)誤減少30-50%。
供應(yīng)計(jì)劃：應(yīng)計(jì)劃是物流的重要組成部分。人工智能可以幫助基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求分析。企業(yè)可以動(dòng)態(tài)調(diào)整其供應(yīng)計(jì)劃參數(shù)，以?xún)?yōu)化供應(yīng)鏈流程，提高效率，并增加盈利能力。
倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化: 由于當(dāng)前全球形勢(shì)，供應(yīng)鏈中對(duì)非接觸式流程的需求不斷增加，似乎推動(dòng)了高級(jí)自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程的必要性。人工智能有可能徹底改變倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域的自動(dòng)化。將機(jī)器人技術(shù)與人工智能相結(jié)合，機(jī)器人可以跟蹤和定位庫(kù)存，并執(zhí)行通常需要額外勞動(dòng)力來(lái)完成的挑選和包裝功能。自動(dòng)化帶來(lái)了高效的資源分配，使勞動(dòng)力能夠做更多有價(jià)值的活動(dòng)，而不是手工瑣事。深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步促進(jìn)了這些機(jī)器人的學(xué)習(xí)，使它們能夠在部署它們的場(chǎng)景中自主地做出活動(dòng)決定。
智能計(jì)算機(jī)視覺(jué): 深度學(xué)習(xí)和人工智能使先進(jìn)的掃描、監(jiān)控和自動(dòng)化技術(shù)能夠通過(guò)圖像和視頻可視化許多物流場(chǎng)景，并進(jìn)行相應(yīng)的直接操作。這改變了裝貨時(shí)貨物的尺寸或破損檢查、標(biāo)簽和堆疊安排。計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合在自動(dòng)駕駛汽車(chē)上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)和智能導(dǎo)航，現(xiàn)在已成為現(xiàn)實(shí)。
工作流程自動(dòng)化:工作流自動(dòng)化是利用人工智能來(lái)簡(jiǎn)化復(fù)雜和手工的后臺(tái)操作。在貨運(yùn)代理中，文檔處理是一項(xiàng)乏味的工作，并且具有使用機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(rpa)和光學(xué)字符識(shí)別(ocr)進(jìn)行自動(dòng)化的巨大潛力。運(yùn)輸文件并非都采用標(biāo)準(zhǔn)格式，而這正是此類(lèi)技術(shù)能夠自動(dòng)閱讀和理解打印或手寫(xiě)文件的地方。這種工作流程自動(dòng)化可以解放物流人員的大量工作時(shí)間，并分配他們做更多的增值活動(dòng)。
預(yù)測(cè)物流:供應(yīng)鏈上的不同接觸點(diǎn)產(chǎn)生廣泛的數(shù)據(jù)。更好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以提取對(duì)決策至關(guān)重要的物流預(yù)測(cè)洞察力。人工智能可以幫助做出與產(chǎn)能規(guī)劃、預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相關(guān)的決策，從而簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)并提高整體供應(yīng)鏈績(jī)效。人工智能廣泛應(yīng)用于動(dòng)態(tài)路線(xiàn)優(yōu)化、管理交付時(shí)間窗口、優(yōu)化燃油消耗和負(fù)載能力利用率等最后一英里交付活動(dòng)，從而推動(dòng)供應(yīng)鏈的數(shù)字化。
增強(qiáng)的貨運(yùn)跟蹤: 貨運(yùn)可見(jiàn)性數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈的績(jī)效至關(guān)重要。人工智能跟蹤和跟蹤功能有助于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)etas和etds。此外，對(duì)供應(yīng)鏈中斷、延誤和航路風(fēng)險(xiǎn)發(fā)出警報(bào)的能力可以幫助企業(yè)提高靈活性，并采用備份措施，以避免重大損失。機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助分析歷史數(shù)據(jù)，以確定航運(yùn)模式，考慮各種因素，如天氣條件、季節(jié)性需求波動(dòng)、貿(mào)易通道擁堵等。隨著語(yǔ)音助手或聊天機(jī)器人的廣泛使用，客戶(hù)或客服人員可以在幾秒鐘內(nèi)提取跟蹤信息。
二、倉(cāng)庫(kù)里的人工智能(ai)和物聯(lián)網(wǎng)(iot)
很簡(jiǎn)單，是的，我們正處在倉(cāng)庫(kù)真正應(yīng)用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)刻。兩者都是強(qiáng)大的新工具，可以更好地使倉(cāng)庫(kù)和配送中心的活動(dòng)跟上快速變化的供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)。
“不要被人工智能和物聯(lián)網(wǎng)所迷惑，” nate brown,ceo of evs表示。“兩者都被用來(lái)解決以前的問(wèn)題。他們只是做得更好。物聯(lián)網(wǎng)提供了以前無(wú)法獲得的數(shù)據(jù)，這是更深層次的見(jiàn)解。人工智能分析微觀決策，并優(yōu)化到以前不可能達(dá)到的水平。”
highjump首席技術(shù)官肖恩?埃利奧特(seanelliott)表示:“如果倉(cāng)庫(kù)里沒(méi)有人工智能，物聯(lián)網(wǎng)就毫無(wú)意義。”“你需要結(jié)合新的數(shù)據(jù)來(lái)源，即物聯(lián)網(wǎng)，以及更好的解決方案，即人工智能，來(lái)理解數(shù)據(jù)，發(fā)展見(jiàn)解并根據(jù)這些知識(shí)采取行動(dòng)。這兩項(xiàng)技術(shù)對(duì)于改善運(yùn)營(yíng)性能至關(guān)重要?！?br>此外，專(zhuān)家們認(rèn)為，這兩種技術(shù)對(duì)于適應(yīng)目前從預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)型向需求驅(qū)動(dòng)型dcs（分銷(xiāo)中心）的轉(zhuǎn)變至關(guān)重要。
盡管如此，softeon的首席營(yíng)銷(xiāo)官dan gilmore表示，這兩種技術(shù)都還處于早期階段。
一些公司尚未推出商業(yè)產(chǎn)品。其他公司正在試運(yùn)行中。還有一些公司在短時(shí)間內(nèi)提供了一種產(chǎn)品。展望未來(lái)，jda及其合作伙伴已承諾在未來(lái)三年內(nèi)投入5億美元用于研發(fā)，銷(xiāo)售/全球合作伙伴和聯(lián)盟高級(jí)總監(jiān)史蒂夫·西默曼(steve simmerman)說(shuō)。
顯然，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在敲倉(cāng)庫(kù)的門(mén)，您應(yīng)該喜歡這個(gè)敲門(mén)聲。
建立物聯(lián)網(wǎng)
讓我們面對(duì)現(xiàn)實(shí)吧，倉(cāng)庫(kù)和分銷(xiāo)中心同事正面臨前所未有的壓力。
“訂單一整天都在源源不斷地涌來(lái)，挑戰(zhàn)在于找出如何最好地及時(shí)處理這些訂單，”曼哈頓聯(lián)合公司(manhattan associates)產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān)亞當(dāng)?克萊恩(adam kline)說(shuō)道。
他接著說(shuō)，即使倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)(wms)已經(jīng)就位，這些決策也是根據(jù)既定規(guī)則、既定能力和既定資源做出的。然而，這些訂單并不是靜態(tài)的?！跋到y(tǒng)需要智能地平衡能力和資源，才能最大化利益，”klin說(shuō)
gilmore說(shuō):“只有人工智能和物聯(lián)網(wǎng)合作，才能根據(jù)當(dāng)前情況臨時(shí)做出決定?！?br>那么，這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)到底從何而來(lái)?很多已經(jīng)在你的設(shè)施里了。
從傳送帶到自動(dòng)引導(dǎo)車(chē)輛和自動(dòng)存儲(chǔ)系統(tǒng)等物料處理設(shè)備都接收和發(fā)送有關(guān)其活動(dòng)的數(shù)據(jù)。從掃描儀到語(yǔ)音系統(tǒng)的手持設(shè)備也做同樣的事情。
epicor產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān)mark jensen表示:“大多數(shù)設(shè)施都在引入越來(lái)越多的數(shù)據(jù)設(shè)備，這些設(shè)備正在發(fā)展成為一個(gè)新興的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。”很多時(shí)候，簡(jiǎn)單的傳感器提供了以前無(wú)法用于決策的信息。智能手機(jī)是這個(gè)新網(wǎng)絡(luò)的一部分。
關(guān)于人的數(shù)據(jù)也很重要。盧卡斯系統(tǒng)公司(lucas systems)的項(xiàng)目工程總監(jiān)賈斯汀?里特(justin ritter)解釋說(shuō):“人們?cè)谔囟〞r(shí)刻在什么位置、他們?cè)谧鍪裁矗约叭绾巫詈玫乩脭?shù)據(jù)，這些都很重要?！?br>正如曼哈頓的克萊恩所指出的，實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)正在到位，以跟蹤人們以及他們對(duì)特定任務(wù)的可用性。事實(shí)上，有幾種類(lèi)型的實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)可用，包括智能手機(jī)、無(wú)源無(wú)線(xiàn)電信標(biāo)和rfid。
“根據(jù)皮特最近的掃描結(jié)果，很多機(jī)構(gòu)都知道他在哪里。但當(dāng)你使用實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)時(shí)，你就能隨時(shí)知道皮特在哪里。
gilmore補(bǔ)充說(shuō)，還有人和機(jī)器人的問(wèn)題。他稱(chēng)其為配對(duì)能力，可以讓合適的人和合適的機(jī)器人使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完成訂單。吉爾摩補(bǔ)充道:“這是一個(gè)將地點(diǎn)，人和任務(wù)一起協(xié)同的問(wèn)題?！薄斑@里需要新的思維。
構(gòu)建人工智能
leandna首席執(zhí)行官理查德?萊博維茨(richardlebovitz)表示:“盡管獲取數(shù)據(jù)變得越來(lái)越簡(jiǎn)單，但大多數(shù)機(jī)構(gòu)缺乏決定如何使用這些數(shù)據(jù)以及采取何種行動(dòng)的能力。這一切都是要彌合預(yù)測(cè)和制造業(yè)實(shí)際情況之間的差距?！边@就是人工智能的切入點(diǎn)。
evs的brown給出了倉(cāng)庫(kù)人工智能的基本定義。“它學(xué)習(xí)并對(duì)當(dāng)前狀態(tài)做出反應(yīng)，而不僅僅是一套預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，”他說(shuō)。
highjump公司的埃利奧特解釋說(shuō)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)并不是一枚硬幣的兩面?！暗鼈兇_實(shí)存在共生關(guān)系。人工智能接收到的有關(guān)動(dòng)作和互動(dòng)的數(shù)據(jù)越多，它就越能了解如何適應(yīng)當(dāng)前條件，”他補(bǔ)充道。
雖然很多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)自四面圍墻內(nèi)，但以晚入站加載為例。jda的simmerman說(shuō):“dc會(huì)收到由控制塔管理的物聯(lián)網(wǎng)信號(hào)的警報(bào)，負(fù)載將會(huì)延遲到達(dá)。”“人工智能獲取這些信息，并確定最佳時(shí)間，釋放和部署特定數(shù)量的勞動(dòng)力來(lái)卸載卡車(chē)。人工智能還可以決定哪些貨物應(yīng)該直接用于訂單或存儲(chǔ)。這時(shí)，你對(duì)如何使分銷(xiāo)中心最有效地運(yùn)行有了一個(gè)新的可見(jiàn)性和智慧水平，” simmerman說(shuō)。
要做到這一點(diǎn)，確實(shí)需要物聯(lián)網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)粒度。盧卡斯的數(shù)據(jù)科學(xué)家graham yennie解釋道:“數(shù)據(jù)粒度是讓ai在新情況出現(xiàn)時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)的關(guān)鍵因素?！边@種特殊形式的人工智能被稱(chēng)為機(jī)器學(xué)習(xí)
將物聯(lián)網(wǎng)和人工智能結(jié)合在一起
物聯(lián)網(wǎng)和人工智能在分銷(xiāo)中心(distribution center)還有更大的用途。這兩種技術(shù)使得dc從預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨篁?qū)動(dòng)成為可能。也就是說(shuō)，當(dāng)它們與wms、倉(cāng)庫(kù)執(zhí)行系統(tǒng)甚至工作執(zhí)行系統(tǒng)相結(jié)合時(shí)。leandna的lebovitz說(shuō)，從預(yù)測(cè)到需求驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)是dcs向前發(fā)展的一個(gè)巨大但絕對(duì)必要的支點(diǎn)。
這一切都是為了應(yīng)對(duì)當(dāng)前從制造和分銷(xiāo)主導(dǎo)供應(yīng)鏈的轉(zhuǎn)變。越來(lái)越多的客戶(hù)已經(jīng)超越了低成本，供應(yīng)鏈效率成為主要驅(qū)動(dòng)因素。
因此，一系列公司正在研究、試點(diǎn)并全面整合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)在倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用。
盧卡斯系統(tǒng)(lucas systems)和evs等公司正在進(jìn)行盡職調(diào)查，以決定如何將這兩項(xiàng)技術(shù)與他們現(xiàn)有的軟件包集成。盧卡斯系統(tǒng)公司預(yù)計(jì)將在明年春天深入進(jìn)行beta測(cè)試。與此同時(shí)，evs正在用其wms包測(cè)試客戶(hù)數(shù)據(jù)。
leandna已經(jīng)將人工智能與制造業(yè)務(wù)的庫(kù)存分析結(jié)合起來(lái)。它的軟件被一系列公司使用，通過(guò)連接到他們的企業(yè)資源規(guī)劃(erp)系統(tǒng)來(lái)簡(jiǎn)化操作。
機(jī)器人軌道和機(jī)器人技術(shù)是highjump努力將技術(shù)與wms整合的關(guān)鍵。試點(diǎn)項(xiàng)目正在兩個(gè)地區(qū)進(jìn)行。
softeon的重點(diǎn)是跟蹤工人及其活動(dòng)和設(shè)備，比如使用無(wú)源無(wú)線(xiàn)電信標(biāo)的移動(dòng)機(jī)器人。機(jī)器人軌道也是一個(gè)重點(diǎn)。這兩款軟件都與softeon的wms集成，應(yīng)該可以更快更好地做出決策。
物聯(lián)網(wǎng)和人工智能都與曼哈頓（manhattan）的倉(cāng)庫(kù)執(zhí)行包集成在wms中。訂單流、機(jī)器人技術(shù)和分銷(xiāo)控制都受益于近18個(gè)月前引入的功能。
epicor的分銷(xiāo)管理軟件剛剛完成物聯(lián)網(wǎng)的beta測(cè)試。同時(shí)，在erp系統(tǒng)的虛擬代理中完全集成了ai。
一年多前，jda收購(gòu)了blue yonder公司及其人工智能功能。這已經(jīng)成為了jda數(shù)字化預(yù)測(cè)分析策略的支柱，該策略旨在創(chuàng)建該公司正在開(kāi)發(fā)的東西——一種自學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈的狀態(tài)。物