AI 在物流中的潛在效益與應用

物流管理是供應鏈管理的一個子領域，涵蓋了從創建到交付產品給最終客戶的每一個階段，涉及原材料的運輸以及產品的流動與儲存。物流經理不斷尋求更高效的方式來管理此流程。迄今為止，物流經理一直受益於運輸和倉儲管理軟體，以及有助於追蹤卡車、配送車輛、貨運列車等各種交通工具的物聯網裝置。如今，隨著這些應用程式和裝置都內建了 AI，物流經理能夠使用更精確的工具。

什麼是物流中的 AI？

AI 在物流領域的應用範圍廣泛，從需求預測、運輸規劃、倉儲優化，到實時追蹤路徑、貨物狀況和潛在中斷等方面。AI 演算法可協助物流專業人員預測在途時間、確定最適合的承運商和最優惠的價格，並在發生運輸中斷時，提供替代路線和承運商。此外，AI 還可用於自動化某些客服工作，例如透過 AI 驅動的聊天機器人協助處理基本的客戶查詢，或利用基於 AI 的工具分析客戶投訴並將資料傳回給物流團隊。

重點精華

• 企業利用 AI 來追蹤供應鏈不同階段中商品和零件的來源，協助確保供應商遵守公平勞動法和永續發展實踐。
• AI 可以優化運輸路線，考量交通、天氣、交貨地點及員工罷工影響等因素。通過優化路線，企業可減少碳排放和燃料消耗，並加快產品流通速度。
• AI 能幫助解決產品退貨問題。例如，AI 可識別客戶退貨頻率較高的產品，而企業可以根據這些反饋來發現產品缺陷或產品與目標市場不相符的問題。

物流中的 AI 詳解

AI 在物流領域的主要目標是根據內部和第三方資料 (例如天氣預報和潛在的工作停工) 產生更準確的預計到達時間預測，並識別有風險的貨物，以便管理人員採取行動 (例如，將貨物轉移到不同的路線)。AI 模型根據先前執行的訂單和使用者偏好進行訓練，有助於提高營運績效並減少對人工介入的需求。McKinsey & Company 的研究顯示，早期採用 AI 供應鏈管理軟體的企業，其物流成本比競爭對手低 15%，而庫存水平則提高了 35%。

AI 在現代物流中的作用

AI 在現代物流中的作用正在不斷擴大。Zogby Strategies 和 Xometry 在 2024 年對製造業執行長進行的一項調查發現，97% 的受訪者表示他們將在未來兩年內在營運中使用 AI。

物流經理開始利用新的 AI 功能來提升運輸效率，例如分析交通和天氣模式，以協助找出最省油的運輸路線，並避免代價高昂的延遲問題。製造商依賴來自世界各地的數千個零件來組裝產品，這些零件的交付需要經過協調，確保所有零件能夠在需要時準時到達，但又不能過早送達，因為過多的庫存可能會帶來高昂的儲存成本。

AI 在物流中的潛在優勢

在產品的運輸、儲存和交付過程中所產生的資料量極為龐大，資料點包括即時位置、溫度、運輸成本和承運商的可用性等。AI 物流以及相關的準時交貨對客戶滿意度的潛在影響是顯而易見的，但 AI 還有許多其他方法可以幫助改善物流，以下將詳細介紹。

• 庫存管理
  AI 倉儲管理工具能幫助物流經理識別那些預計交貨時間超過目標的訂單，並將有風險的訂單詳情與履行經理分享，以優先處理這些訂單，或調整商品的存放位置，將經常一起訂購的產品歸類在同一區域。此外，生成式 AI 功能能提供簡潔且結構化的相關訂單修訂歷史摘要，以及可編輯的訂單確認郵件，無論是新增還是修改的訂單。
• 需求準確度
  內嵌 AI 技術的物流應用程式可以提供資料，幫助需求預測員預測可能會延誤交貨的問題。此外，需求預測應用程式所生成的資料有助於物流經理優先配送那些對客戶滿意度和整體利潤影響最大的產品。
• 過剩庫存最佳化
  製造商可以利用基於 AI 的預測分析來最佳化庫存水平，通過歷史資料和即時需求資料，協助避免缺貨並減少過剩庫存量。
• 履行效率
  AI 可協助提高履行率，協助提升倉庫效率。例如，透過分析歷史需求資料來決定特定產品的最佳存放位置，並推薦倉庫布局和工人路線，以加速履行過程。倉庫經理也可以使用 AI 來評估交貨容器是否已裝滿理想數量的包裹，避免浪費空間。
• 訂單準確度
  製造商和物流公司正在利用來自相機和感應器的資料訓練 AI 演算法，協助發現並防範員工錯誤，例如從倉庫中拿錯產品或將商品送錯地方。這些系統還能分析擷取的資料，找出是否有經常發生的錯誤，並透過流程或設計的改變來避免，例如更好的員工訓練、包裝變更或根據需求水平進行產品位置優化。
• 改善揀貨
  當倉庫工作人員收集產品來履行訂單時，AI 可以透過發現訂單模式，並建議將經常一起訂購的產品轉移到倉庫的同一區域，從而改善揀貨流程。另一種方法是，AI 可以建議將有較早交貨日期的產品，如易腐品或時間敏感的訂單，存放在倉庫最便捷的區域。這些基於需求預測的方式，能有效提升產品挑選效率。
• 標籤自動化
  GenAI 工具可以用來自動建立運送標籤，這以前是一項容易出錯的手動任務。這些工具可以整合進物流和倉儲管理應用程式，並支援多語言和國際運送需求。
• 運輸管理
  由 AI 驅動的運輸管理應用程式可以預測貨物預計抵達時間 (ETA) 在兩個不同時刻的情況：一是當物流經理規劃運送時，另一是產品移動過程中。在規劃階段，瞭解運送可能延遲的情況，對物流經理來說非常有幫助，這樣他們可以選擇替代的運輸路線和承運商。
  
  雖然在運送過程中不總是能更換承運商，但多段運輸提供了更多最佳化機會。物流經理可以運用 AI 型資料分析，將貨物轉送至不同的港口，或將貨運服務指引至更好的路線。AI 工具還可以用來比較預測與實際運送時間，這樣物流經理可以辨識出風險最高的路線，並盡可能避免這些路線。隨著運送接近交貨點，預測的準確度自然會提高。只要預計抵達時間的準確度達到一定門檻，AI 管理工具就可以自動發送招標給最合適的運輸承運商，確保貨物一到達就能準時出貨。
• 節省燃料
  根據歐洲環境署的報告，到 2050 年，除非全球航空和航運業採取措施降低目前的排放水平，否則該行業可能會佔全球二氧化碳排放量的近 40%。由 AI 支援的物流可以透過改善貨車/船舶裝載量和運輸路線，協助減少運輸產品和材料對環境的影響。世界經濟論壇在 2021 年的報告中估計，15% 的卡車行駛里程是空載行駛的。
• 交貨時間最佳化
  物流經理正在使用 AI 來最佳化交貨路線，確保企業在需要的時候擁有所需的原材料，並且能夠迅速有效地將成品運送到倉庫或商店。經理可以根據幾乎任何因素設置優先順序，如訂單量和產品可用性。他們甚至可以利用 AI 來確保對高優先級客戶的訂單在每個階段都能獲得特殊處理，尤其是當這些訂單可能遇到風險時。
• 交貨安全
  由 AI 驅動的儀表板系統以及其他由攝像頭和感應器組成的系統，可以幫助檢測車內風險，如駕駛人分心或困倦，還能識別外部危險，例如即將發生的碰撞或突如其來的路況變化。物流經理還可以使用這些系統提供的資料，識別不遵守安全規範的員工。如果發生事故，經理可以使用 AI 來協助分析事故原因，並採取措施預防未來類似事件的發生。
• 倉庫與運輸設備維護
  叉車、貨板、分揀機、傳送帶、裝載機等倉庫設備容易發生故障，運輸工具上的關鍵設備，如卡車、船隻、鐵路車廂、鐵路系統及其他交通工具也同樣如此。物流經理可以運用 GenAI 分析來自這些機器與基礎設施感測器的資料，進行更精準的故障預測，讓他們能主動安排維護，避免未計畫的停機時間，延長昂貴設備的使用壽命，最終幫助維持供應鏈的順暢運作。
• 產品退貨
  AI 也能幫助揭示逆向物流 (即產品退貨) 問題。如果某個產品的退貨頻率過高，或者來自某個地區的退貨特別頻繁，AI 演算法可以協助快速找出這些趨勢，提醒製造商相關產品可能存在設計缺陷或瑕疵，或是產品與市場需求不相符。如果發生大量產品召回，AI 可以透過建立更有效的退貨流程來簡化這一過程，例如設定專門的退貨代碼，將召回的產品引導至指定位置，避免它們與其他退貨混在一起。

AI 在物流中的應用

製造商開始使用 AI 軟體來協助自動化跟蹤設備故障、提高產品品質以及加快出貨速度。製造商還使用 AI 分析大量資料，以協助解決複雜的物流問題。以下是物流經理使用 AI 達成目標的一些具體方式。

• 路線最佳化
  路線規劃過去是勞力密集的手動過程。但現在，AI 系統可以考慮交通與道路狀況、天氣、交貨地點及其他相關資料來進行最佳化。透過更有效率的路線規劃，企業能更有效地節省燃料成本並減少碳排放，而駕駛員也能在相同時間內完成更多的配送。
• 最後一哩規劃
  根據 CapGemini Research Institute 的報告，從配送中心到客戶門口的最後一哩成本，從 2018 年的總配送成本 41% 增加到 2023 年的 53%。隨著客戶對配送速度的期待提高，企業正透過建立小型配送中心網絡、外包給第三方供應商，並使用 AI 優化路線排程來應對這一挑戰。AI 工具可以透過分析交貨地點和車輛容量來提高路徑規劃效率，並協助駕駛員更快地適應突發的延誤問題。
• 車隊管理
  內建於車隊管理應用程式的 AI 功能，可協助經理確定租用承運商與私有車隊承運商的最佳組合。此外，這些工具還可以根據歷史內部和外部資料，自動分配貨物給駕駛員，並調整出貨時間。
• 需求預測
  傳統的需求預測幾乎完全依賴內部的歷史資料。AI 驅動的需求預測工具也可以分析來自第三方的資料，如天氣、區域事件、波動的客戶需求模式以及其他因素來提高預測準確性。
• 機器人與自動化
  AI 驅動的機器人能比人工操作員更快且更有效率地儲存與挑選產品。自動化機器人的優點包括減少錯誤與傷害，並更有效利用空間。自駕卡車的試點計畫也預示著運輸成本可能進一步降低，並透過幾乎 24 小時運行的車輛提高配送效率。
• 智慧包裝與分揀
  AI 演算法可以建議最適合的倉庫佈局，協助加快庫存進出倉的流動。AI 演算法還可以協助規劃最有效率的倉庫路線，讓產品揀貨員能更快速地完成訂單。一家全球最大的包裹配送公司甚至使用 AI 驅動的機器人來進行包裹分揀。
• 動態定價
  傳統的靜態定價機制逐漸被一些行業中的動態定價所取代，AI 演算法能根據市場需求和其他因素的持續分析，自動調整商品和服務的價格。航空業在這方面是先驅，而飯店、零售商、電子商務網站、共乘公司及職業運動隊則是追隨者。
• 文件自動化
  GenAI 型文件理解功能，有時稱為智慧文件識別，能自動從數字檔案中提取文字，即使是包含難以辨識或已經損壞的文件。這些功能能協助簡化物流工作，例如從提單創建電子收據，或將紙本發票數位化並匯入應付帳款系統。GenAI 也能提取文件中的文字、表格及其他關鍵資料，協助處理支出支付、帳單處理及內容管理。
• 客戶服務和體驗
  企業正在部署以生成式人工智慧 (GenAI) 為基礎的聊天機器人來回應客戶最常見的物流問題，例如產品是否能運送到指定地址，或是某承運商是否支援跨國或在特定國家的多件貨物運輸。過去，客服人員需要查閱複雜的試算表來解答這些問題。現在，AI 系統能夠根據多個變數進行搜尋，並在這些變數變動時自動更新答案。自然語言介面讓使用者能夠透過與聊天機器人對話，輕鬆獲得這些資訊。

物流中 AI 的應用範例

Western Digital 使用名為 Logibot 的數位助理，為供應鏈合作夥伴提供物流資訊。經過對比其自家網店與競爭對手的表現後，Western Digital 的物流主管設定了三個目標：提供 24 小時全天候的查詢回應、收集客戶反饋並回應評論，以及能夠自動處理大部分的查詢，讓客服人員只需處理最關鍵的問題。該公司的最終目標是追蹤 Logibot 與使用者之間的每次互動，判斷其中成功與未成功的互動數量，並利用這些資料提高工具的效能，進而提供更好的客戶服務。Western Digital 計畫將 Logibot 的應用從物流擴展到規劃、採購和製造領域。

對於種植或製造易腐商品的公司，以及依賴複雜運輸網絡來採購原料並將成品交付給客戶的公司，能夠追蹤和監控貨物運送狀況是必要條件。AI 可以自主追蹤正在運送的貨物，並在發生問題時及時提醒人員，例如貨櫃內溫度上升或是預期外的延誤可能會影響貨物運送。物流經理可以根據這些資訊重新規劃運送路線，並調整客戶的期望。即使在出貨前，物流經理也能利用 AI 的預測功能，透過歷史內部資料與第三方資料 (如天氣狀況、道路與港口封閉、工人罷工等變數)，協助發現潛在的問題。

AI 採用所面臨的挑戰

雖然 AI 有潛力改善物料和產品的儲存與運輸方式，但實施過程往往並不容易。以下是企業在採用 AI 時面臨的挑戰。

• 導入成本與員工培訓成本
  員工有時會對新應用程式感到畏懼，即使是直覺式的雲端應用程式也不例外，這可能會導致他們抗拒接受。企業可以考慮在日程安排中預留一些空檔時間，讓員工有機會熟悉新功能。此外，企業也應該與供應商合作，開發適合各種角色的培訓計畫，包括需要正確回應 AI 驅動警示的物流經理，以及會使用自動駕駛功能並依照 AI 優化路線行駛的司機。
• 與現有系統整合
  將新的 AI 功能整合至傳統的內部部署物流應用程式可能是一項艱鉅的任務，通常需要系統整合商的協助。當系統準備好重新投入生產，企業通常會面臨一些停機時間。相較之下，雲端應用程式中的 AI 和其他功能改進通常能夠更順暢地交付。
• 隱私權與安全問題
  對於傳統的內部物流應用程式，企業需要不斷更新安全補丁來解決漏洞問題。在雲端執行的 AI 物流應用程式則會定期進行自動更新，有助於提升資料安全與隱私保護。

使用 Oracle 解決方案提高訂單履行速度

Oracle Fusion Cloud Logistics 是 Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturing 的一部分，內建新的 AI 功能，有助於簡化物流作業、改善運輸路線，以及降低庫存持有成本。藉助這些功能，製造商不僅能降低成本、縮短交貨時間、改善員工安全，還能減少碳足跡。

物流中 AI 的應用常見問題

如何將 AI 應用於物流領域？
在物流領域，AI 主要用來預測需求、規劃貨運、監控貨物狀況，以及優化倉庫空間與運輸路線。

AI 如何改變運輸業？
運輸公司利用 AI 分析交通、海流和天氣狀況等因素，調整航線或規劃替代路徑，從而減少燃料消耗並降低代價高昂的延誤風險。運輸公司也利用 AI 進行預測性設備維護。

AI 如何促進供應鏈的永續發展？
AI 透過優化運輸路線，減少運輸車輛的化石燃料消耗並降低碳排放，從而促進供應鏈的永續發展。