物流中的人工智能通常用于預測需求和計算潛在銷售額。AI 可以修改訂單，將在運送中的貨物重新規劃新的運送路線。物流中的人工智能提供強大的優化能力、容量規劃、提高生產力和質量、降低成本并營造更安全的工作條件。物流的規劃和敏捷性為更好的服務和降低物流成本。倉庫自動化系統是一個相關的例子，它提供了一個征服大量時間的機會。

人工智能 = 增強 + 自動化

物流和供應鏈中的人工智能有可能激發頂線和底線價值。

增強 - 它幫助人類完成日常任務。它利用虛擬助手、數據分析、軟件解決方案；

自動化——它使事情在沒有人為干預的情況下自主工作。

人工智能如何應用于供應鏈管理中？

支持 AI 的聊天機器人執行日常運營采購

支持 AI 的虛擬助手用于協商瑣碎的對話

設置并向供應商發送操作

提出購買請求

支持 AI 的機器接收/歸檔/記錄發票和付款或訂單請求

機器學習適用于供應鏈管理可以幫助徹底改變敏捷性，優化供應鏈決策

ML 可以優化貨物交付，平衡供需，無需人工分析

支持機器學習的預測引擎可以幫助消除任何基于消費者的公司或零售商的供應缺陷，例如庫存過多或庫存不足。

供應鏈中的庫存管理

供應鏈管理依賴于適當的倉庫和基于庫存的管理。它也是自動駕駛汽車背后的驅動力，可以實現更快、更準確的運輸，減少交貨時間和運輸費用，此外，還增加了環保運營。

供應鏈中的 NLP

自然語言處理破譯大數據。它構建大數據集，審核未開發的信息和買方-供應商機構之間的合規行動。

價值鏈中的人工智能

供應零售管理行動，如供應商評估、審計和信用評分。SCM 通常被認為是受實施人工智能嚴重影響的價值鏈的一部分。它減少了人力工作并使工作自動化，這意味著需要人工監督的人更少。

供應鏈中的機器學習

庫存不足或庫存過多可能具有挑戰性，可能會使整個供應鏈管理戰略陷入困境。引入一些機器學習和人工智能可以成為倉庫管理的救星，有助于更快地分析大數據。

人工智能跟蹤和分析倉庫

人工智能通常用于計算機視覺系統，以自動化條形碼讀取過程并對其進行固定。它監控倉庫，跟蹤員工出勤情況并識別休息時間。

用于需求預測的物流中的人工智能

支持AI的機器可以快速估計原材料需求。這些預測未來的需求；這有助于減少浪費并做出明智的業務決策。它有助于消除數據量的復雜性并優化庫存控制。強化學習涉及讓 AI 預測供需缺口，但要考慮這種新技術將如何與現有庫存管理系統集成。

跟蹤無人駕駛汽車的人工智能

無人駕駛汽車正在基于使用機器學習的物流路線優化構建，適用于住宅社區、工業園區、機場等各個地點。人工智能還可以輕松獲取個性化跟蹤數據和定制交付。

總結：在供應鏈管理中獲得人工智能的好處

在倉庫和供應鏈管理中實施人工智能有助于實現倉儲自動化、車輛自動化、簡化智能道路、預測需求、降低總體成本、實施智能后臺運營并改善客戶體驗。

頂級人工智能公司致力于開發支持人工智能的軟件，以優化物流運營并縮短執行任務的時間。這些進一步為用戶提供預測優化、高級預測。智能道路系統采用基于人工智能的算法，提供跟蹤道路狀況和預測高速公路情況的機會。