人工智能在物流中：您的企业准备好了吗？

人工智能（AI）早已不再是大型企业专属的技术。如今，它已经融入到任何企业都可以使用的工具中，而物流正是其影响最直观、最显著的领域之一。

问题已经不再是人工智能是否会改变物流行业——它已经在改变了。真正的问题是：你的企业是否已经做好准备去把握这一机会。

什么是物流中的人工智能？

物流中的人工智能是指利用算法、机器学习*（machine learning）和数据分析，对整个供应链中的流程进行自动化、优化和预测：从库存接收到最终交付给客户的全过程。

据 Oracle 介绍，人工智能在物流中被用于需求预测、发货计划、仓库优化，以及对路线、货物状况和潜在中断情况的实时可视化管理。简单来说：它让系统能够自主做出智能决策，而无需人工介入每一个环节。

为实现这一点，人工智能结合了三个核心要素：

• 算法：以最优方式执行任务的运作系统。
• 软件：为每个流程提供精确的操作指令。
• 机器学习：系统根据历史数据自主学习并不断改进结果的能力。

*机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够从数据中学习并改进其结果，而不需要为每一条规则进行人工编程。

人工智能在物流中的优势

据 麦肯锡公司（McKinsey & Company）的研究显示，采用了人工智能驱动供应链解决方案的企业，相比在这方面进展较慢的竞争对手，物流成本最高可降低 15%，库存水平提升了 35%，服务水平最高提升了 65%。

以下是这些优势中对成长型企业最为具体、直接的部分：

更精准的需求预测

人工智能算法通过分析购买模式、历史数据以及季节性、趋势等外部变量，来预测哪些产品会在何时以及以多大数量被需要。这样既能减少库存过剩，也能减少缺货情况。

实时路线优化

人工智能通过处理交通、天气、车辆运力和配送地点等数据，为每一次发货计算出最高效的路线。结果是：更少的燃油消耗、更短的时间，以及更多的当日达配送。

仓库自动化

从拣货（picking）和打包（packing），到仓库内产品的战略性摆放位置，人工智能都能分配任务、建议布局，并在无需人工干预的情况下协调各项流程。据 Oracle 表示，这能减少订单错误，并加快订单履行速度。

预测性维护

设备和车辆上的传感器可以在故障发生之前检测到相关信号，这有助于减少非计划性停机时间，并避免运营中出现意外中断。

智能退货管理

人工智能能够识别高退货率产品的规律模式，帮助在问题升级之前及时发现质量或包装方面的问题，并优化退货流程，让库存能够更快地重新可用。

自动化客户服务

配备人工智能的聊天机器人可以全天 24 小时、无需人工介入地回答关于订单状态、送达时间和库存可用性等常见问题。

如何在你的企业物流中实施人工智能

这并不意味着要在一夜之间安装复杂的技术系统。据 Sage 的观点，有效实施物流人工智能的起点是三项关键行动：

1. 充分利用你已有的数据。 大多数企业都会产生大量物流数据，却没有加以利用。订单历史、使用过的路线、送达时间、退货记录——所有这些信息都是任何人工智能系统的"燃料"。
2. 自动化并加速现有流程。 从最重复、最容易出错的任务开始：生成运单、分配快递公司、向客户发送通知。将这些任务自动化几乎能立即节省时间并降低成本。
3. 使用预测性分析提前应对问题。 与在问题发生后再做出反应不同，人工智能能够在问题发生之前就发现风险：运输延误、库存断货、需求高峰。

提示： 你不需要一次性实施所有内容。在物流中引入人工智能，最有效的方式是先从耗时最多或错误最多的流程入手，再从那里逐步扩展。

你的企业什么时候才算做好了引入人工智能的准备？

并不存在一个"达到某个业务量之后就值得引入"的最低门槛。以下是一些信号，表明你的企业已经准备好迈出这一步：

• 你每天要花好几个小时处理手动物流任务（生成运单、比较快递公司、录入地址）。
• 订单错误频繁发生，每一次都会让你付出时间和金钱上的代价。
• 你的业务会出现需求高峰（旺季、促销活动、年末），使当前的运营不堪重负。
• 你想在不增加运营人员的情况下扩大业务量。
• 你正因配送时间不稳定或售后沟通不足而流失客户。

目前已有的智能物流解决方案

智能物流工具结合了自动化、业务规则、数据分析，在某些情况下还结合了人工智能。并非所有自动化功能都使用人工智能：例如，生成运单或发送通知可以通过预设规则实现，而另一些工具则使用预测模型来做出决策或提供建议。

• 自动选择快递公司，根据每笔订单的重量、目的地和最优成本进行匹配。
• 智能包装建议，用于降低所计费的体积重量和每张运单的成本。
• 自动通知，通过 WhatsApp 和邮件在发货的每个阶段发送提醒。
• 数据分析仪表盘，实时展示运营表现。
• 对话式助手，可用于追踪包裹、获取运费报价以及解决疑问，全部无需离开平台。

结语

物流中的人工智能已经不再是一种未来趋势：它是一种任何规模的企业都可以使用的工具，其在成本、库存和服务水平方面带来的好处是可以量化衡量的。第一步并不是一次性采用所有可用的技术，而是找出在你的运营中哪个环节最能从中获益，并从那里开始。

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