將人工智能技術引入到供應鏈物流領域,是供應鏈物流的一個重要發展趨勢。為了讓人工智能技術能夠更好地運用到供應鏈物流領域,研究人員必須要有足夠的知識來掌握供應鏈物流和人工智能技術。在此基礎上,根據供應鏈物流的實踐和發展需要,對人工智能技術進行恰當地運用,并對運用于供應鏈物流的人工智能技術進行深入的研究,以更好地滿足供應鏈物流的發展需要。
一、人工智能的技術構架
1. 基礎層
基礎層通常包括硬件軟件設備和數據服務兩部分[1]。軟件設備主要由“智慧云計算”和“大數據”兩個部分組成；硬件設備主要由CPU和芯片組成,美國高通公司與蘋果公司就是其中的佼佼者。數據服務分為一般數據和產業數據兩種,因為大多數擁有大量數據的互聯網公司都不愿意將自己的數據資源共享給其他公司,因此,在市場上,第三方數據供應商也越來越多,比如中國的海天瑞聲,還有Crowd Flower數據服務公司。
2. 技術層
技術層面的核心是算法、模型和技術的發展。技術層主要分為四個階段：特征提取、建模、評價和訓練。采用決策樹分類、Naive Bayes分類、SVM分類器、神經網絡等得到所需準確數值的自適應算法,并評估該模型的精度和召回率,通過模型評估的結果來訓練并調節模型,以實現優化的結果[2]。
3. 應用層
應用層是指應用平臺和智能產品,其中,應用平臺主要是安卓系統、i OS系統等多種智能操作系統,而智能產品主要是無人駕駛、人臉識別等,基于人工智能技術開發出的多種設施和設備,在金融、商品零售、電商等多個行業中都有著十分廣闊的應用前景。
二、人工智能技術在供應鏈物流領域的應用優勢
1. 提高客戶滿意度
將人工智能技術合理地運用到供應鏈物流中,能夠有效地提高企業的采購、銷售和分銷效率[3]。運用人工智能技術,除了提升采購與銷售的效率外,還能提升顧客滿意度。比如,將人工智能技術引入到企業中,可以對企業進行實時的存貨監測與調配。在顧客下訂單后,公司能夠精確的估算出存貨的狀況,并能及時地將貨品送到顧客手中,從而避免由于存貨短缺而導致的運輸延遲。
2. 有助于加速數據的實時處理速度
在供應鏈物流領域中,人工智能技術的另一個優點就是可以加快數據的實時處理。在供應鏈物流過程中,存在著大量的數據,如訂單、貨物追蹤、庫存等,這些數據都要求實時地進行處理與分析[4]。比如,利用人工智能技術,可以使企業進行數據的自動收集與處理,進而對供應鏈的物流數據進行快速的收集與分析。
在物流從起點倉庫到最后倉庫的這段時間里,不可避免地存在著一些連接上的問題,往往會導致貨物的丟失。同時,在貨物的出庫通過中轉到專線存放點之后,又從專線存放點運送到特定的專線點,在這個過程中,可能會有很多的物流公司來承運,各個運輸環節的點與點的對接也會有一些問題。因此,在供應鏈物流方面,要做好人工智能的構建和創新,盡量減少中間的物流環節,提高供應鏈的物流傳輸效率,同時還要確保準確度,不會在運輸過程中造成材料的損壞。
4. 采購端與銷售端統一
過去所使用的供應鏈物流模式是以商品的銷售和運輸為主的,供應鏈物流的統一性不能得到保證。在人工智能的影響下,逐步將采購物流與營銷物流結合起來,使其具有了完整的生命周期?，F在,貨運公司將會對貨物進行招標,在確定了貨物的價格后,再挑選出最適合的托運人。不過,原材料的采購和物流還是要靠供貨商自己來選擇。如果供應商越多,承擔運輸責任的物流公司的數目就越多,就不能體現出以量易價的優勢。通過對采購材料的運輸和成品的物流進行集成,讓采購和銷售達到了和諧統一,降低了物流企業的數量,同時還能夠提升管理的效率。
三、人工智能技術在供應鏈物流領域的具體應用
1. 智能倉庫選址
將人工智能技術引入到供應鏈物流中,既可以加快采購與銷售的效率,又可以加快數據的實時處理,同時也可以對物流倉儲的位置進行優化。倉儲空間位置的選擇是企業物流運作中的一個重要環節。傳統的倉儲空間布局方式以手工方式進行,費時費力,且易受人為干擾。而人工智能能夠利用大數據分析與智能算法,對海量物流信息進行快速采集與處理,從而為企業制定出科學合理的倉儲位置規劃。
2. 智能庫存管理
傳統的倉儲管理模式以手工作業、管理為主。包括庫存管理,貨物分類,倉庫規劃等。這樣做有很多不足之處,如效率低下,管理費用高,容易出現錯誤。隨著人工智能技術的發展,全面實現了倉儲的全過程自動化,是提升倉儲管理智能化程度的關鍵。比如,人工智能能夠利用無人機、機器人等智能設備來自動分類、搬運倉儲中的物品,從而達到高效的倉儲作業。與此同時,人工智能還能夠智能化地收集、處理和分析倉儲中的貨物和物流信息等數據,從而提升了對數據的使用效率,幫助倉儲管理者進行科學的倉儲管理[5]。
3. 智能客戶服務
將人工智能技術運用于客服領域,能夠提高顧客滿意度,提高服務品質。通過智能客服服務的設立,能夠使用自然語言處理、語音識別等技術,達到對顧客進行智能化的詢問與回應。此外,人工智能還可以通過實時數據分析和機器學習算法,提供個性化的客戶推薦和定制化的服務,滿足不同客戶的需求和偏好。同時,智能客服系統還能提供智能化的問答、智能化的顧客關系管理等功能,從而提高客服人員的服務水平,為顧客提供更好的服務。
比如,中國順豐速遞就采用了一種基于自然語言處理的智能化客戶服務體系。客戶可以與智能客服人員進行語音和文本的互動,詢問送貨情況,修改送貨地址等。智能客服采用自然語言處理技術對用戶的需要進行分析、理解,并對所獲取的數據做出相應的解答,從而提升客戶的服務效率與滿意度。
4. 智能運輸配送
人工智能技術能夠將已有的運輸和配送資源、車輛數量和承載能力相結合[6],利用路徑優化算法、調度算法等適合于優化物流與配送路線的優化方法,以提升物流與配送路徑的科學性與合理性,并有效地控制物流與配送成本,提升物流與配送的反應速度,從而實現整個供應鏈高效運行[7]。蟻群算法就是其中的一種,它通過仿真螞蟻的覓食路線來尋找最佳的路線。在人工智能的應用與螞蟻算法的供應鏈中,建立一種基于網絡的運輸與分銷計劃的優化模型,將物流運輸和分銷計劃轉換為從分銷中心到分銷目標,達到降低運輸費用、減少汽車燃料消耗量的目標,建立了基于以上約束因素的供應鏈交通與分銷調度模型,將排程模型作為限制函數,改進蟻群算法中的信息素更新方法,在高品質的路徑中,加入一種罰因子,減少了被選中的可能性,從而提高了信息素在高品質的路徑中的濃度。
在建模完成后,在實際場景中展開該模型,并將其應用到真實的方案中,模型會自動產生最佳的排程結果,包括了各型號車輛的實際運輸距離,實際載重,實際燃油消耗,運輸路線等,所得到的排序結果可以在滿足約束的情況下,有效地減少了運輸的時間和運輸費用。
5. 智能追溯
智能追溯系統可以利用互聯網技術,把商品從制造到售后服務的整個流程連接起來,做到信息以及流程統一,形成完善的信息鏈。利用人工智能技術,對商品的來源和去向做了詳細的記錄,保證了商品的完整和可追溯。例如,燕窩是國內流行的養生產品之一,但在過去的銷售過程中,消費者經常被假冒的燕窩所困擾,難以確定所購燕窩的真偽,從而影響了燕窩銷售。在人工智能的幫助下,消費者可以追蹤到燕窩的生產和運輸過程。
6. 物流訂單預測與優化
對物流訂單進行合理的預測與組織,不僅能有效地提高運輸效率,而且能有效地減少運輸成本。利用機器學習技術,可以根據歷史訂單數據和相關因素進行訂單需求的預測,從而為企業提供有效的決策支持。
例如,美國的網上零售業巨人亞馬遜使用了機器學習的方法來預測訂單的需要,并且通過路徑規劃和庫存管理等方法來提升運輸的效率。經過持續的學習與改善,亞馬遜在預測準確度與物流效率上有了明顯的提高,為企業節省了不少的時間與成本。
7. 風險管理
風險管理是物流和供應鏈中的一個重要環節。利用人工智能技術,可以快速準確地識別出可能存在的危險,并作出相應的反應。以航海為例,利用人工智能影像辨識技術,可即時偵測到船舶損毀及沉船事故,并劃定水域范圍。另外,利用人工智能技術對設備進行預期性維修,可以有效地防止意外停機。
四、結語
人工智能在供應鏈鏈中的運用,是一種非常寶貴的科學技術資源,可以通過大數據、云計算、互聯網等信息技術來支持,從而提升整個供應鏈的效率,保證它對未來的物流產業鏈的變革具有很強的支持作用。對于物流公司來說,可以根據各個行業的發展趨勢,推動整個物流基礎設施的建設,從而達到智能化的轉變,保證其供應鏈物流系統的智能化。
滬公網安備 31011202008041號
