人工智能技术在物流供应链的创新驱动

随着新技术的普及应用，物流供应链管理也面临新的变革。从物联网(Io T)到AI，从区块链到大数据技术，都推动着物流供应链的每个环节重塑，走向流程优化、竞争力提升以及可持续发展的道路。自2017年开始，国内政府工作报告就有多次提到AI，并且将“A I+”写入其中。这体现了A I在我国经济发展中的重要作用，也体现了“AI+”在场景化、产业化等方面的应用增强。“A I+物流”不单单是数字化技术在物流某环节的一个应用，更是实现物流供应链整体的转型优化。数字技术尤其是人工智能技术在物流供应链的价值创造、转型升级的应用是非常重要的，是我国物流供应链创造价值的“发动机”。

物流供应链（Logistic s Supply Chain）是实现原材料从采购、生产以及仓储等各个环节的有机连接。这个过程中包括了原材料供应商、生产商、物流服务等组织，实现了从原材料到成品，终销售到消费者手上的所有物流活动，这是现代市场经济的重要发展形式。物流供应链作为现代企业经营的重要环节，对于企业生产效率、竞争力以及客户满意度等的提升有着非常重要作用。实现物流供应链需要重视对企业内部运作流程、物流供应链各个环节等出现的问题并且进行评估，以此寻求合适的合作伙伴，共同参与到生产经营活动中。而可以采用的物流供应链优化方案，可以从流程、信息、管理以及合作等方面进行优化。物流供应链在未来的商业运营中会有更为重要的作用，现代企业应该时刻重视并进行优化。

A I作为新兴技术，正持续改变我们当前的工作生活方式，并且对现代企业商业模式、供应链管理都有着深层次应用，为企业带来更多价值创造以及益处，推动现代企业走向更高水平。A I凭借其所具有的数据处理、深度学习以及精准预测等的优势与能力，推动物流供应链管理的智能化转型升级。AI利用大数据分析、机器学习(ML)等方式，实现物流供应链管理中的需求预测和库存优化等，为现代企业智能化转型升级提供强大的推动力，提升了现代企业物流供应链整体效率，降低了运营成本。

AI在物流供应链中的应用覆盖了所有环节，从现代制造车间到产品交付销售环节。比如，航运公司可以通过物联网设备及AI对运输货物的数据进行收集与分析，并且对其机械健康数据以及位置进行跟踪获得。而面向消费者的零售商可使用AI来收集关键消费者的人口统计数据，以此形成消费者画像，更好的对消费者消费行为进行预测。诸如此类的应用非常多，只要是货物实现从A到B的运输，A I就能够应用其中并且进行供应链运营的增强、优化。物流供应链中，A I通过供应链数据来分析企业可能获得的效益，从部分企业报告中可以看出，物流企业收益变化与供应链中AI的应用是有直接关系的。

物流供应链的A I应用，主要是供应链任务的AI自动化，这可以实现传统任务的时间与精力的减少。为现代企业提供自动化的供应链任务主要有：（1）仓库机器人：企业可以通过自动化系统以及软件实现原材料及制成品的移动以及执行其他操作。（2）物联网：企业可以通过物联网这个物理工具及相关设备与通信网络连接发送或传输数据软件，来实现对生产经营的各个环节的连接处理分析。（3)AI/ML:AI和ML可以通过帮助企业进行供应链学习优化、消费者活动预测等进行自动化管理。（4）预测分析：通过对企业生产经营活动的相关数据进行挖掘、预测模型构建以及ML实现供应链自动化，以此对历史数据与当前数据进行分析，进而预测企业未来可能面临的情况。（5）数字流程自动化(DPA):DPA可以实现企业进行跨越应用及部门的供应链自动化，以此实现多个任务共同执行。（6）光学字符识别(OCR):OCR是能够帮助企业物流供应链的文本识别。（7）数据输入自动化：数据输入是非常耗费时间的，尤其是仓储管理、会计等，通过自动化，企业可以通过供应链管理获得所需信息，而不需要进行任何的人工操作。AI在物流供应链中的应用，持续推动现代企业的供应链管理，优化商业模式，是供应链行业跟上时代快速发展的重要方式。

传统的物流供应链主要是根据人工经验与脑力劳动来进行决策的。而发展到未来，在路由、定价以及配送等环节，都可以通过机器展开决策。达到智慧级物流，则可以通过AI进行问题处理与解决，以此实现现代企业物流供应链的可视化、理解与决策。通过模式实现现代企业物流供应链的实时、全景以及端到端的整个环节控制。通过“数据+模型”可以实现对物流需求理解以及物流资源的动态控制与智能决策，以及整个物流资源与需求匹配，进而应对现代企业物流供应链的挑战与发展机遇。而A I的应用则是持续推动物流供应链的数字化平台重构，通过对“数据+模型”的构建与优化升级，以此实现供应链上下游的信息透明、跨企业信息共享。AI在不断改善的商业环境中，可持续推动信息的即时访问速度与智能化决策水平，对于信息共享、信息处理以及系统集成都有着积极影响，对于物流供应链的绩效提升、弹性构建有着促进作用。AI结合大数据技术，开发供应链管理解决方案，打造物流供应链的一体化管理平台，实现采购、生产、库存等功能一体化，实现供应链各个环节的任务流程再加工、业务流程的优化升级，从而提高企业的运营效率、管理精度。

A I驱动的自主式供应链可以实现从计划、可见性、感知等方面的整个环节的系统模式的革新。企业可以通过A I的应用实现产品架构设计方案的优化，并且结合大规模供应链计划，提升业务场景分析能力，降低客户响应时间，提高供应链计划准确性。通过Internet和相关设备的实时监控数据，结合机器学习等方式从中获得知识与数据，以此在供应链中创建实时访问的数据信息，自主决策给出有方案。而由于可见性的增强，物流供应链的信息变得密集与透明，企业可以通过A I的应用、创新及拓展对物流供应链的仓储、运输效率等方面的提升，从采购、生产、库存以及运输等方面推动供应链到端的流程集成与自动化。AI的能力并不是单独的，这是需要与人的能力共同结合、作用以及进化的，发挥优势互补，共同推动空间优化、劳动生产效率提升，实现企业的新的竞争优势以及价值创造。因此，人机智能协同的自主式供应链将是符合未来场景的物流供应链的新系统模式。

为能够满足消费者需求，领先的制造商、零售商都在紧跟供应链管理与技术应用，比如亚马逊就结合AI进行供应链的优化设计。根据Markets and Markets报道，A I供应链软件市场价值已经达到了7亿美元，到2025年将激增到100亿美元以上，相当于每年增长约45%。A I在供应链领域的应用与发展如此迅猛，是因为A I推动供应链走向更快、更智能、更精简以及带来的巨大商业价值。将AI集成到复杂的生产与供应链中，打破了传统较为分散的供应链服务体系，有助于服务与应用的集成化，推动企业掌握供应链全流程的价值传递与创造。而专业化的服务的无缝连接，有助于企业供应链绩效提高，开放智能化平台及应用集成也推动物流供应链的端到端的可视化与信息共享，数据挖掘预测分析则可以提高供应链前瞻能力。因此，基于AI的物流供应链，可以实现个性化物流服务，以此提供消费者体验，推动服务创新，为客户提供新的服务体系。

供应链协同平台可以帮助其对采购流程、供应商管理以及采购决策等环节进行优化升级。并且，结合A I技术可以实现采购流程的自动化、智能化，精简步骤，提高运转效率，可以实现企业供应商管理强化，进行全面、科学等的评估选择，提供供应链的稳定性；还可以凭借AI预测分析能力，对企业所处的市场环境、趋势及潜在风险进行实时监测与深度分析，为采购等生产经营活动提供精确的数据指导。A I在物流供应链的数字化应用，可以实现多种关联产品的智能连接与集成，推动业务层面的生产者协同创新，也推动产品与服务的价值融合，以此实现物流供应链的新价值创造。

AI在供应链管理中的应用越多，发挥的作用愈加重要。AI使得物流供应链更为高效、智能以及自适应，快速响应市场环境动态变化。AI融合的无人驾驶、机器人等信息化技术，也为现代企业供应链管理、物流企业走向智慧型物流企业转型提供有力支撑，是供应链产业转型升级的驱动力。要充分利用这些新技术，不断的学习与适应，将这些技术整合到物流供应链中，以此实现供应链管理的升级优化。而随着更多技术创新与升级，未来的供应链将变得更加智能与灵活，以更好的满足市场需求。