当人工智能（AI）撞上供应链

了解供应链

简单来说，供应链涉及一系列旨在向最终用户提供产品或服务的步骤。企业组织及其供应商之间始终存在一个网络，来生产特定产品并将其交付给最终用户。该网络包括不同的活动、人员、实体、信息和资源等等。

供应链还代表了将产品或服务从原始状态提供给客户所需采取的步骤。这些步骤通常包括将原材料转移并将其转化为成品，运输这些产品并将其交付给最终用户等等。供应链中所涉及的实体包括生产商、供应商、仓库、运输公司、分销中心以及零售商等。

如果说你正在运营一家企业，那么供应链管理将是至关重要的过程，因为优化的供应链可以帮助企业降低成本，并在激烈的商业环境中保持竞争力。

了解人工智能及其影响供应链的方式

大多数人在听到“人工智能”一词时，想到的第一件事通常就是“机器人”。但这种想法显然并不准确。人工智能(Artificial intelligence)是机器智能(machine intelligence)的同义词，是指由机器所展示出来的智能，与人类所展示出来的自然智能(natural intelligence，是指观察自然界中的各种形态，对物体进行辨认和分类，能够洞察自然或人造系统的能力)相反。

“人工智能”这一术语，通常用于描述模仿人类与人类思维(例如“学习”和“解决问题”)相关的“认知”功能的机器(或计算机)。

企业组织可以使用这些方法，然后对其进行分析以获得可以启动流程和复杂功能的结果。

早在2016年，Crisp Research AG公司针对IT决策者进行的一项研究中就发现，在众多行业中，积极使用机器学习流程的企业数量名列前茅的当属物流行业。

如今，许多企业组织已经从人工智能投资中获益。根据Adobe公司的调查结果显示，目前有15%的企业已经开始使用人工智能，而其他31%的企业计划在2019年采用人工智能。在此过程中，能够产生收益的领域包括研发、产品创新、供应链运营以及客户服务。

调研机构麦肯锡公司(McKinsey & Company)预计，通过在供应链中使用人工智能，企业每年能够从中获得1.3万亿美元至2万亿美元的经济价值。此外，普华永道公司也表示，到2030年，人工智能预计可以为全球经济贡献近15.7万亿美元的价值。

人工智能影响供应链的8种方式

1. 人工智能能够分析大量数据，从而增强需求预测

有了人工智能技术，企业通过处理大量的数据——例如由传感器生成的数据——以了解现实情况，然后做出合理的决策，已经成为可能。的确，当供应落后于需求时，企业会蒙受损失。

人工智能的预测能力有助于网络规划和预测需求。这使得销售商能够变被动为主动。通过了解期望值和需求量，运输公司可以合理调整车辆数量，并将其重点放置在预计需求最大的位置上，此举可以帮助降低运营成本。

大数据的力量使得物流公司能够比以往更好地预测高度准确的前景，并优化未来绩效。此外，大数据技术还可以进行预测和复杂的情景分析，并可以进行精确的容量规划以及供应链和库存的优化。

2. 人工智能可以提供洞察力以提高生产力

通过自动计算更好的解决方案，人工智能极大地提高了仓库的生产率，尤其是对于在线零售商而言。

通过在供应链管理过程中应用人工智能技术，可以有效地分析供应链性能并找出影响同一领域的新因素。为了找出影响供应链绩效的因素和问题，人工智能还结合了强化学习、无监督学习以及监督学习等不同技术的能力。

3. 聊天机器人正在重新定义客户支持服务

根据埃森哲(Accenture)公司的调查结果显示，80%的客户服务都可以由机器人来处理。人工智能可以个性化客户与物流供应商之间的关系。

Pega公司也表示，38%的消费者认为人工智能可以增强客户服务。

最近的一个个性化客户体验示例是DHL公司与亚马逊公司的合作关系。通过使用Alexa应用程序跟踪DHL包裹行程，DHL客户可以要求Alexa与Amazon Echo或Echo Dot智能音箱连接，并确认包裹的状态。如果在交互过程中出现任何问题，Echo用户可以直接与DHL公司联系，以寻求其客户支持团队的帮助。

4. 智能仓库管理

在未来几年内，大面积的仓库管理将会完全实现自动化。人工智能技术越来越成为不可或缺的组成部分，尤其是在短期和中期预测方面。

智能仓库是一个完全自动化的设施，其中大部分工作是通过自动化或软件来完成的。在此过程中，繁琐的任务得以简化，操作也变得更具成本效益。

阿里巴巴和亚马逊公司已经通过使用自动化改造了他们的仓库。亚马逊公司正在物流中心内使用机器替代真人员工，这套自动化的打包生产线名为 CartonWrap(纸箱打包)，由意大利公司 CMC 提供。该机器主要由分拣、裁切和打包三个核心模块，以及打单等辅助模块组成。据悉，CartonWrap 每小时可以完成600-700个订单的打包工作，效率远超人手打包。CMC 的网站则显示，该机器在理想状态下每小时可以输出多达1,000个包裹，打包效率获得了5倍的惊人提升。

阿里巴巴的智能仓库通过一整套自动化系统，每天可高效处理超百万级商品，人工仅需在条码复核、分拣机监护等环节投入，货品的运输、仓储、装卸、搬运等七个环节可一体化集成，效率至少提升30%，拣货准确率几乎可达100%。

5. 自动驾驶汽车

自动驾驶汽车是由人工智能提供供应链的下一个重要产品。拥有无人驾驶卡车可能还需要一段时间，但是物流行业现在正在利用高科技驾驶来提高效率和安全性。在辅助制动、车道辅助和高速公路自动驾驶方面，预计该行业将发生重大变化。

为了实现更低的油耗，企业不断研发出更好的驾驶系统，该系统可以将多辆卡车聚集在一起形成编队。物流公司通过计算机控制这样的编队，而且它们之间也相互连接。

6. 遗传算法正在缩短交货时间并降低成本

在供应链中，每一英里和每一分钟都很重要。企业可以使用基于遗传算法(Genetic Algorithms)的路线规划器来规划交付的最佳路线。

全球快递服务商UPS公司正在使用一款名为“Orion”的GPS工具，来帮助驾驶员及时、经济、高效地交货。据悉，Orion可以根据交通状况和其他因素来实时规划和优化路线。而这一技术已经帮助UPS公司每年节省了近5000万美元。

7. 机器人技术

如果不提及机器人技术，那么此次关于人工智能的讨论势必是不完整的。虽然它们听起来像是一种未来主义的概念，但事实上它们已经嵌入到了供应链之中。根据调研机构Tractica Research公司的说法，到2021年底，全球仓储和物流机器人的销售额将达到224亿美元。

如今，有些仓库的操作原理已不再为人类观察者所理解，因为它们是由人工智能管理的。它们的共同特征通常是机器人驱动，尤其是自动导引车(AGV)。

在仓库中，产品以混乱的方式存放在各种架子和过道中。对于人类拣选师而言，这就意味着不必要的移动和搜索时间，而这一过程对于自动驾驶机器人来说却并不存在问题：当收到订单时，第一个可用的自动拣选机将拾取最接近其位置存储的物品，并将其传送到仓库末端的人工包装工位。

8. 财务异常检测

供应链提供商通常依赖大量的第三方——包括公共航空公司、分包人员、特许航空公司以及其他第三方供应商——来运营其业务的核心功能。这就给物流会计团队增加了负担，导致他们每年要处理来自数千家供应商、合作伙伴或供应商的数百万张发票。

就该问题而言，诸如自然语言处理之类的人工智能技术，可以从企业收到的非结构化发票形式中提取关键信息，例如账单金额、帐户信息、日期、地址和相关方。

例如，咨询机构安永(EY)公司正在采用类似的方法来检测欺诈性发票。使用机器学习技术对国际方的发票进行彻底分类，并识别异常以供专家审核，可以帮助安永公司遵守制裁、反贿赂法规以及《美国反海外腐败法》的其他规定。安永公司的欺诈检测系统达到了97%的准确性，并已推广到了50多家公司。

类似的逻辑还可以应用于具有高频重复任务的任何其他业务流程中。

结论

在不久的将来，人工智能将为整个供应链和物流流程建立新的效率标准。游戏规则瞬息万变，以自动化、智能化和高效化的方式为全球物流公司管理数据，运营业务和服务客户正在成为一种“新常态”。

得益于算法开发的最新进展，以及强大的数据处理能力和可用数据量的指数级增长，那些以往被视为人类专属领域的任务，现在也能够顺利执行了。

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