AI /自动化

利用AI模型的大数据进行续订物流

由于两个平行事件，人工智能（AI）正在主流 - 从分析大数据的计算能力和业务结果的前所未有的可用性。本文探讨了AI模型如何大写大数据到重塑物流。

物流加速货物的移动，并提供全球贸易的填充。物流企业可以确保商品和成品在陆地，大海和空中流畅。这些企业在无边界世界中运行，将中心集线器和辐条之间的点连接，流程流程之间，并确保企业用户能够及时，为物流进行及时和知情的决策，以便用发条精度运行。这种同步性的催化剂是从原产地到目的地的商品之旅中利用的巨大数据。但是，企业面临误导的诸如误导，卡在运输途中的货物等局面，或者无法追踪。机器学习可以将这种后勤挑战转换为机会。事实上，大数据和AI的复合效果可以创建在智能生态系统中运营的超高效物流企业。

遥感，物联网(IoT)在美国，远程信息处理技术和地理空间制图技术将信息嵌入到产品和运输它们的车辆中——货物的出发地、目的地、旅程和接收方。因此，整个供应链上的物质流动会留下数据痕迹——这些数据通常是非结构化的，分散在整个生态系统中。这是人工智能的最佳选择，它依赖于大量数据来提取知识，并通过自我分析进行学习。

物流业可以使用AI工具来集成来自不同来源，设备和系统的数据，以及蒸馏商业洞察力，让他们评估道路，空气，铁路和海洋承运人，货运代理，第三方物流（3PL）公司以及物流企业做出明智的决策并更有利可图。

最后一英里效率

路由优化合理化了最后一英里交付的成本，这是物流开支的重要开销。AI算法可以利用历史旅行表和实时统计数据来估算每批货物的交货时间。持续分析提高了预计交付的准确性。数据驱动的操作模型已经帮助食品分销商，如Sysco，沃尔玛和Tesco等零售商，以及UPS，DHL和Fedex等物流提供者提供同日发货 - B2C物流服务中的圣杯。

AI平台实时优化每辆送货车的路线。地理、环境、交通和运输数据流与指定的交付时间窗口和车辆信息相关联，以排序交付，并为每批货物生成最佳的交付路线。根据约束/事件计算出下一个最佳交付点或修改后的路线，并显示在实时地图上。在旅途中，通过车载导航系统与司机共享最优的配送路线。

充满数据的仪表盘通过监控司机、特定设施和企业网络的性能，帮助物流设施经理做出明智的决定。实时了解关键性能指标，如每小时每类产品/包裹/托盘的移动单位，平均车辆速度，和总旅行时间，有助于基准和改进服务计划。

网络优化

由于全渠道营销是企业经营的必然要求，仓库的位置和布局需要重新定位，以便随时随地配送。大数据帮助企业、政府机构、贷款和经济发展机构确定配送基础设施的位置。世界银行正在使用大数据优化方法在印度开发一个多式联运网络。开放的空间信息有助于创建和验证一个识别多模式港口位置的试点模型。

人工智能驱动的分析工具帮助物流供应商整合客户需求，简化分销网络，同时管理库存。直观的系统优化了分销网络，并通过即时映射容量、设备可用性以及人力与工作量，并提供跨仓库和运输过程的可视化，确保仓库操作的顺利进行。分析方法提高积载精度和最大限度地使用资产，包括输送机和机架系统。

物流公司可以利用人工智能预测算法分析来提高仓库和配送中心的生产率和资源利用率。对卡车、传送带、叉车和拖车的预测性维护使仓储和配送成本合理化。

自动化材料处理系统和设备中的实时数据在设施中提高了大型仓库的操作。优化夹具卡车和叉车处理入境和出境货物的途径，加强了机芯，节省了燃料并确保安全。

亚马逊利用大数据来管理通过一个复杂的网络销售的150万件商品，该网络包括物流中心、再分配中心、区域分拣中心、配送站和Prime Now中心。

货运合并

人工智能模型提供了对产品、数量和出货量的洞察——按地点、客户、季节、货运模式、首选交付时间以及环境温度或湿度等运输先决条件。它帮助物流企业整合运输，减少运输时间，控制成本，提高客户服务。值得注意的是，它最大限度地提高了产能利用率，尽管B2B和B2C出货量的需求存在变化。小包裹可以被转换成小于卡车装载(LTL)的货运，而LTL货运可以被转换成最小的卡车装载。

先进的物流应用集成仿真和人工智能，帮助物流服务提供商实施成本优化策略。损害索赔可以跨运输路线和运输方式进行分析。它支持高风险货物费率谈判，并加强减少损害的办法。基于规则的AI解决方案通过跟踪供应链事件和文件来发现欺诈和错误。

Avnet，电子元件的小块分销商，从500万年度送货交易中利用超过2.5亿的数据值，以识别出现错误的运营商，并分析支出以推迟交付并节省成本。

资源利用率

自动化系统跟踪拾取和交付订单，作业计划和机组人员可用性分配工作，管理舰队并简化物流网络。机器学习系统通过预测生态系统中的约束和实时减轻过程瓶颈来提供长期值。

AI规则评估工作优先级，货物类型，天气，交通和资源能力，以制定有关运费移动的业务决策。负载池合理化定价以及操作成本。此外，它还有助于空气，土地和海洋物流服务提供商最大限度地提高资源利用率，包括人力，货物处理设备，运输车辆和空间。即使是最后一英里交付中使用的自治车辆和无人机，自学习系统和AI框架将成为物流解决方案的一个组成部分，改变了分布景观。

AI资源分配引擎优化日常计划，管理工程以及香港铁路线路的维护活动。此外，香港机场管理局部署了AI调度系统，将停车插槽分配给飞行器的飞行时间表和运营动态转移。