物流行業(yè)的蓬勃發(fā)展，加劇了企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，如何利用創(chuàng)新科技推動(dòng)業(yè)務(wù)跳出紅海，是很多物流企業(yè)都在思考的問(wèn)題。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也正在從“互聯(lián)網(wǎng)+”向“AI+”遞進(jìn)，“AI+行業(yè)”正成為不可忽視的變革力量。
用AI抽象物流業(yè)務(wù)的本質(zhì)：供給與需求的智能化匹配
物流行業(yè)要解決的一個(gè)根本問(wèn)題是供給與需求的匹配問(wèn)題。無(wú)論是像我們啟點(diǎn)國(guó)際主營(yíng)鐵路及其它多種貨運(yùn)方式并存的貨代;還是主營(yíng)快遞業(yè)務(wù)的順豐，還是像東方海外航運(yùn)這樣的海上運(yùn)輸，都是在解決供給與需求匹配的問(wèn)題，即把東西送達(dá)到需要的人手里。如果將整個(gè)大物流行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景高度抽象，我們就可以得到最基本的AI應(yīng)用場(chǎng)景。
AI在物流行業(yè)中的主要應(yīng)用場(chǎng)景
場(chǎng)景一，供需預(yù)測(cè)。
物流企業(yè)并不是在業(yè)務(wù)訂單來(lái)了之后才開(kāi)展業(yè)務(wù)的，而是會(huì)在客戶下單之前就要預(yù)估站點(diǎn)訂單的數(shù)量，并事先規(guī)劃運(yùn)輸工具或是預(yù)測(cè)每個(gè)港口運(yùn)送的貨物數(shù)量、空箱數(shù)量等。為此，需要利用時(shí)序數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)，考慮節(jié)假日等因素進(jìn)行預(yù)測(cè)；而當(dāng)有意外情況發(fā)生，如道路擁堵、船只遭遇風(fēng)暴等，還要能夠根據(jù)具體狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。有了更準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)，托運(yùn)人可以優(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%。
場(chǎng)景二，供需評(píng)價(jià)。
絕大部分的物流需求是善意的，但仍然存在遇到惡意需求的風(fēng)險(xiǎn)，比如蓄意騙保等。所以，如何利用企業(yè)及個(gè)人身份信息做到異常檢測(cè)、事先預(yù)警，也成為物流企業(yè)亟待解決的課題之一。
場(chǎng)景三，路徑優(yōu)化。
這是物流行業(yè)的核心應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)知道供給和需求分別在哪里后，就要決定在什么地點(diǎn)，派什么車輛、船只，走什么路線，如何運(yùn)輸貨品效率最高、成本最低，是否需要設(shè)立中轉(zhuǎn)站、集散中心，或是建立自己的倉(cāng)儲(chǔ)等等，這些都是路徑規(guī)劃需要考慮的問(wèn)題。同時(shí)，一旦遇到了突發(fā)狀況，也要能夠及時(shí)調(diào)整，重新快速優(yōu)化路線。此外，如果某條路徑所對(duì)應(yīng)的供需關(guān)系存在惡意風(fēng)險(xiǎn)，還需要在路徑上多加入一些審查或校驗(yàn)的機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)必要的風(fēng)險(xiǎn)控制。
場(chǎng)景四，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。
場(chǎng)景五，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)駕駛汽車上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)和智能導(dǎo)航，現(xiàn)在已成為現(xiàn)實(shí)。
場(chǎng)景六，工作流程自動(dòng)化。
工作流程自動(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。在我們貨運(yùn)代理的操作環(huán)節(jié)之中，文檔處理是一項(xiàng)乏味的工作，但是卻具有著使用機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(RPA)和(OCR)進(jìn)行自動(dòng)化的巨大潛力。運(yùn)輸文件并非全部都采用標(biāo)準(zhǔn)格式，而這正是此類技術(shù)能夠自動(dòng)閱讀和理解打印或手寫文件的地方。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)。
場(chǎng)景七，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)貨運(yùn)過(guò)程至關(guān)重要。人工智能跟蹤和跟蹤功能對(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，我公司操作人員可以在幾秒鐘內(nèi)提取跟蹤信息并發(fā)送給客戶端。
人工智能如何推動(dòng)物流行業(yè)下一階段的增長(zhǎng)?
為什么物流公司正面臨一個(gè)前所未有的變化的時(shí)代，因?yàn)樾录夹g(shù)使更高的效率和更多的合作運(yùn)營(yíng)模式成為可能。
人工智能可以幫助物流行業(yè)重新定義今天的行為和實(shí)踐，從預(yù)測(cè)到預(yù)測(cè)的規(guī)劃，從標(biāo)準(zhǔn)化到個(gè)性化的服務(wù)。它還能為物流公司提供了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)的能力，這是僅靠人類無(wú)法輕易達(dá)到的效率。
在人工智能的幫助下，物流行業(yè)可以將其運(yùn)營(yíng)從反應(yīng)性行動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)榍罢靶院皖A(yù)測(cè)性范式，這可以在后臺(tái)辦公室、運(yùn)營(yíng)和面向客戶的活動(dòng)中以有利的成本產(chǎn)生更高的洞察力。例如，人工智能技術(shù)將使用先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)跟蹤貨物和資產(chǎn)的狀況，為運(yùn)輸帶來(lái)端到端自動(dòng)化，或在世界貨運(yùn)量出現(xiàn)波動(dòng)之前預(yù)測(cè)它們。
隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型愈演愈烈，越來(lái)越多的物流公司將人工智能整合入到他們的工作流程當(dāng)中，以最高效率,最低成本與最高效益的方式利用他們的資源。