物流 AI：潜在优势和应用

物流管理是供应链管理的一个子集，横跨产品生产和向最终客户交付产品过程的每一个阶段，涉及原材料的运输以及产品的移动和存储。物流管理人员一直在寻找更有效的方法来管理这一过程。迄今为止，物流管理人员长期以来一直受益于运输和仓库管理软件，以及便于跟踪卡车、送货车辆、货运列车和其他运输方式的物联网设备。现在，AI 正被内置到这些应用程序和设备中，因此物流管理人员可以使用更加精确的工具。

什么是物流领域中的 AI？

AI 在物流领域的应用多种多样，例如预测需求、规划运输、优化仓储，以及逐步了解路线、货物状况和潜在中断。AI 算法可帮助物流专业人员预测运输时间，以确定能够提供优惠价格的承运商，并在运输中断时识别替代路线和承运商。AI 算法还可用于将客户服务的某些要素自动化，既可通过 AI 驱动的聊天机器人帮助处理基本的客户咨询，也可通过基于 AI 的工具分析客户投诉并将数据反馈给物流团队。

关键要点

• 企业正在利用 AI 跟踪供应链不同阶段的货物和零件的来源，帮助确保供应商遵守公平的劳动法和可持续发展的做法。
• AI 可以优化运输路线，考虑交通、天气、交货地点以及工人罢工等因素的影响。通过优化路线，企业可以减少碳排放和燃料消耗，并更快地运送更多产品。
• AI 可以帮助解决产品退货问题。例如，AI 可以识别客户退货频率较高的产品，然后企业可以利用这些反馈发现产品缺陷或产品与目标市场不匹配的问题。

物流领域中的 AI 解析

AI 在物流领域的主要目标是根据内部和第三方数据（如天气预报和潜在的停工）生成更准确的 ETA 预测，并识别有风险的货运，以便管理人员采取行动（如将货运转移到不同的路线）。AI 模型根据以前执行的订单和用户偏好进行训练，从而帮助提高运营绩效并减少人工干预的需要。麦肯锡公司的研究表明，早期采用 AI 驱动的供应链管理软件的企业，其物流成本比落后的竞争对手低 15%，而库存水平则提高了 35%。

AI 在现代物流中的作用

人工智能在现代物流中的作用正在不断扩大。Zogby Strategies 和 Xometry 在 2024 年对制造业首席执行官进行的一项调查发现，97% 的受访者表示，他们将在未来两年内使用 AI。

物流经理开始使用新的 AI 功能来提高运输效率，例如，通过分析交通和天气模式来帮助确定较省油的运输路线，并避免代价高昂的延误问题。制造商需要从世界各地运送数以千计的零件来组装产品，这些运送工作需要经过精心安排，以确保所有零件在需要时都能到达，但不能提前太早，因为储存过剩库存的成本可能会很高。

AI 在物流领域的潜在优势

产品在运输、存储和交付过程中产生的数据量非常大。数据点包括实时位置、温度、运输成本和承运商的可用性等等。AI 驱动的物流以及相关的准时交货对客户满意度的潜在影响显而易见，但 AI 还有许多其他有助于改善物流的方法，下文将详细介绍。

• 库存管理
  基于 AI 的仓库管理工具可帮助识别预计履行时间超出目标的入库订单。这些工具可以与履行经理共享有风险订单的详细信息，以便优先分拣这些订单，或调整物品的库存位置，将经常订购的产品集中在一起。此外，生成式 AI 功能还可提供简明、结构化的相关订单修订历史摘要，以及可编辑的新订单和变更订单电子邮件确认。
• 需求准确性
  基于 AI 的物流应用可提供数据，帮助需求预测人员预测可能延迟成品交付的问题。此外，需求预测应用生成的数据还能帮助物流经理优先交付可能对客户满意度和整体盈利能力产生较大影响的产品。
• 改善库存过剩
  制造商可以使用基于 AI 的预测分析来优化库存水平，利用历史数据和实时需求数据来帮助防止缺货并减少剩余库存量。
• 履行效率
  AI 可以帮助仓库提高履行效率，例如通过分析历史需求数据来确定特定产品的理想位置，并推荐楼层布局和员工路线，以加快履行速度。仓库经理还可以使用 AI 来帮助评估交付集装箱是否装满了理想的包裹数量，避免浪费空间。
• 订单准确性
  制造商和物流公司正在对摄像头和传感器捕获的数据进行 AI 算法训练，以帮助发现和避免员工出错，例如从仓库中提取错误的产品或将物品发送到错误的位置。这些系统也可用于分析捕捉到的数据，以更好地确定是否可通过更改流程或设计来避免的频繁错误，例如改善员工培训、更改包装或优化基于需求水平的产品位置。
• 分拣优化
  当仓库员工收集产品来履行订单时，AI 可以通过发现订单模式来优化产品分拣，并建议将经常一起订购的产品移到仓库的同一区域。另一种改善产品分拣的方式是，AI 驱动的需求预测可建议将交货日期较早的产品（如易腐货物或具有时效性的订单）存放在较方便的仓库区域。
• 标签自动化
  GenAI 工具可用于自动创建发运标签，这在以前是一项容易出错的手动任务。这项任务的工具可集成到物流和仓库管理应用程序中，并支持多语言和国际运输要求。
• 运输管理
  AI 驱动的运输管理应用可以在两个不同的时间段（即在物流经理计划发运以及产品运输期间）预测预计的发运到达时间 (ETA)。在规划阶段，提前了解发运是否可能延迟，以便物流经理可以选择替代运输路线和承运商。
  
  尽管在发运期间不可能总是更换承运商，但多段运输可以提供更多优化机会。例如，物流经理可以使用基于 AI 的数据分析，将货物发送到不同的港口，或采用更理想的路线来提供卡车运输服务。AI 工具还可用于并列分析预测和实际发运时间，因此物流经理能识别风险较大的运输路线，并尽可能避开这些路线。当然，随着货物越来越接近交货点，预测的准确性也会提高。一旦 ETA 可靠性达到某个阈值，AI 管理工具就会自动向合适的运输承运商发出招标，以便在货物到达后立即发货。
• 节省燃料
  根据欧洲环境署的数据，到 2050 年，全球航空和航运业的二氧化碳排放量可能将占全球总量的近 40%，除非该产业采取措施降低目前的排放水平。AI 优化物流可以通过优化卡车装载量/船舶装载量和交付路线，帮助减少产品和材料运输对环境的影响。在 2021 年的一份报告中，世界经济论坛估计有 15% 的卡车是空载行驶的。
• 优化交付时间
  物流经理使用 AI 来优化交付路线，以便企业在需要的时候获得所需的原材料，并能快速高效地将成品运送到仓库或门店。经理可以根据订单量和产品可用性等几乎任何因素设置优先级。如果高优先级客户的订单出现危险，经理甚至可以使用 AI，在每个阶段特别关注这些订单。
• 交付安全
  AI 驱动的仪表盘系统以及由摄像头和传感器组成的其他系统可以帮助检测车内风险（如司机分心或打瞌睡）以及外部危险（如即将发生的碰撞或路况的突然变化）。物流经理还可以利用这些系统的数据来识别不遵守安全协议的员工。如果发生事故，管理人员可以使用 AI 帮助分析原因，以便采取措施，防止此类事故再次发生。
• 仓库和运输维护
  叉车、托盘、分拣机、传送带、装载机和其他类型的仓库设备很容易发生故障，卡车、轮船、轨道车、铁路和其他运输工具上的关键设备也是如此。物流经理可以将 GenAI 应用于这些机器和基础设施中嵌入的传感器数据，以更准确地预测故障，从而主动安排维护，帮助避免意外停机，延长昂贵设备的使用寿命，帮助供应链保持平稳运行。
• 产品退货
  AI 还能帮助揭示逆向物流（又称产品退货）问题。如果某种产品的客户退货频率很高，或者经常从某个地区退回，AI 算法能提醒制造商潜在的设计缺陷或瑕疵，或者产品与市场不匹配，帮助快速根除这些趋势。在大量产品被召回的情况下，AI 可以通过建立更高效的退货流程来帮助简化流程，例如，通过设置一个特殊的退货代码，将召回的产品引导到一个指定的位置，避免它们与其他退货产品混在一起。

物流领域中的 AI 应用

制造商开始使用 AI 软件来帮助自动执行任务，例如跟踪设备故障、提高产品质量以及加快向客户发运货物。制造商还使用 AI 来分析大量数据，以帮助解决复杂的物流问题。以下是物流经理使用 AI 实现目标的一些具体方法。

• 路线优化
  路线规划过去是一个劳动密集型的人工流程。但 AI 系统通过考虑交通和道路状况，天气，交付地点和其他相关数据来优化路线规划。通过更高效的路线规划，企业就能更好地节省燃料和减少碳排放，而司机也能在相同的时间内完成更多的送货任务。
• 最后一英里规划
  CapGemini Research Institute 指出，从配送中心到客户家门口的最终阶段或“最后一英里”的履行成本占总配送成本的比例，从 2018 年的 41% 增加到 2023 年的 53%。随着客户对送货速度的期望越来越高，企业正在通过创建小型配送站网络、外包给第三方供应商以及使用 AI 优化路线安排来满足客户期望。AI 工具可以通过分析送货地点和车辆容量，帮助司机更快地适应意外减速，从而提高车辆路线安排的效率。
• 车队管理
  车队管理应用内置 AI 功能，可帮助经理确定应聘承运商与私人车队承运商。此外，这些工具还能根据内部和外部的历史数据，帮助自动为司机分配货物，并调整发运的开始时间。
• 需求预测
  传统的需求预测几乎完全依赖于内部历史数据。基于 AI 的需求预测工具还有助于分析有关天气、地区事件、客户需求波动模式和其他因素的第三方数据，以提高准确性。
• 机器人和自动化
  AI 驱动的机器人可以比人类操作员更快、更高效地存储和分拣产品。自动化机器人的好处包括减少错误和伤害，更好地利用空间。自动驾驶卡车的试点项目有望进一步降低运输成本，同时由于车辆接近全天候的使用率，还能缩短交货时间。
• 智能包装和分拣
  AI 算法可以提供理想仓库布局建议，帮助加快库存进出仓库的速度。AI 算法还能规划高效的仓库路线，帮助产品拣货员履行订单。全球大型包裹递送公司甚至使用由 AI 驱动的机器人来分拣包裹。
• 动态定价
  在某些行业中，传统的静态定价机制正逐渐被动态定价所取代，AI 算法可持续分析市场需求和其他因素，据此不断调整商品和服务价格。来自航空业的公司是这一领域的先行者，而酒店、零售商、电商网站、共享出行公司和职业运动队也紧追其后。
• 文档自动化
  基于 GenAI 的文档理解功能（有时称为智能文档识别）可自动从数字文件中提取文本，即使是那些包含难以辨认或已损坏文档的文件。这些功能有助于简化物流任务，例如从提货单创建数字收据，或将纸质发票数字化并将其导入应付账款系统。GenAI 还能帮助从文档中提取文本、表格和其他关键数据，以协助支付费用、处理票据和管理内容。
• 客户服务和体验
  企业正在部署基于 GenAI 的聊天机器人，以回答客户常见的物流查询，例如产品是否可以运送到指定地址，或承运商是否支持跨国运送或特定国家的多件运送。以前，客户服务座席需要查阅矩阵式电子表格才能回答此类问题。AI 系统可以梳理多个变量，并在这些变量发生变化时自动更新答案。借助自然语言用户界面，人们可以通过与聊天机器人对话来获取这些信息。

AI 在物流领域的用例

Western Digital 使用名为 Logibot 的数字助手向供应链合作伙伴提供物流信息。在将其在线商店与竞争对手的在线商店进行比较后，Western Digital 的物流高管设定了三个目标：全天候响应查询，收集客户反馈并对评论做出回应，自主处理大多数查询，以便客户服务座席只对关键问题做出回应。该公司的最终目标是跟踪 Logibot 与用户的每次互动，确定有多少互动是成功的，有多少是失败的，并利用这些数据提高工具的效率，从而提供更好的客户服务。Western Digital 计划将 Logibot 从物流扩展到计划、采购和制造领域。

对于那些种植或制造易腐货物的公司，以及那些依靠复杂的运输网络来采购货物并将成品交付给客户的公司来说，能够跟踪和追踪装运的货物就显得尤为重要。AI 能够自动跟踪已在运输途中的物品，并在出现问题时向人工座席发出警报，例如运输集装箱温度升高或可能影响发运的意外延误。物流经理可以利用这些信息调整产品运送路线，重新设定客户期望。物流经理甚至可以在装运之前利用 AI 的预测能力，通过历史内部数据和第三方数据（如天气状况、道路和港口关闭、工人罢工和其他变量）来发现潜在问题。

采用 AI 面临的挑战

虽然 AI 有可能改善材料和产品的存储和运输方式，但实施起来并不总是那么容易。以下是企业在采用 AI 时面临的一些挑战。

• 实施和培训员工的成本
  员工有时会对新的应用（即使是基于云技术的直观应用）感到害怕而抵制采用。企业可以考虑在计划中安排停机时间，以便员工熟悉新功能。企业还应考虑与供应商合作，制定适合各种岗位的培训计划，包括物流经理（他们必须对 AI 驱动的警报做出适当反应）及司机（他们使用自动驾驶功能并遵循 AI 优化路线）。
• 与现有系统集成
  将新的 AI 功能集成到传统的本地部署物流应用中是一项艰巨的任务，通常需要系统集成商来完成。一旦系统准备好重新投入生产，企业通常会经历停机。企业通常可以更无缝地获得基于云技术的应用中的 AI 和其他功能改进。
• 隐私和安全问题
  对于传统的本地部署物流应用，企业必须不断打补丁来解决安全漏洞问题。然而，随着 AI 驱动的物流应用在云中运行，该软件会定期自动更新，有助于提高数据安全性和隐私性。

利用 Oracle 解决方案加快履行速度

Oracle Fusion Cloud Logistics 是 Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturing 的一部分，包括全新的 AI 功能，可帮助简化物流任务、优化承运路线和降低库存持有成本。这些功能可帮助制造商降低成本、缩短交货时间、提高员工安全并减少碳足迹。

在物流领域采用 AI 的常见问题解答

如何在物流领域使用 AI？
AI 在物流领域的应用主要是预测需求、规划运输、监视货物状况以及优化仓库空间和运输路线。

AI 如何改变航运业？
航运公司使用 AI 来分析交通、海流和天气状况等因素，以微调航线或规划替代方案，从而减少燃料消耗和代价高昂的延误风险。航运公司还将 AI 用于预测性设备维护。

AI 如何促进供应链的可持续性？
AI 提高供应链可持续性的主要方式是优化运输路线，这有助于减少运输车辆的化石燃料消耗并降低碳排放。