物流公司利用人工智能的五种方式

企业正迅速将人工智能（AI）整合到供应链中，以提升效率、辅助决策制定、降低成本并提高安全性。供应链领域对人工智能的广泛采用预计将推动市场大幅增长，到 2030 年其价值将超过 410 亿美元。事实证明，采用人工智能的供应链可降低风险并优化成本逾 67%，因此约三分之二的企业已在利用这项技术改善运营，这并不令人意外。

新兴技术正在重塑供应链，并催生大量新的供应链相关岗位。随着企业寻求新方式整合这些技术，具备相关工具专业知识的供应链人才需求将会增加。本文将探讨行业进展，阐释企业如何运用人工智能优化供应链运营，并重点介绍一些有望涌现新职业机会的领域。

借助人工智能获取实时洞察

人工智能技术为决策者提供实时洞察，以提升供应链效率，助力更快、更明智地制定决策。例如，人工智能可实时监控设备，预测维护需求，减少仓库停机时间。它还能跟踪生产效率和截止日期，确保资源与人力合理调配，有效满足需求。

在物流领域，企业可利用人工智能解决方案实时监控装载流程、跟踪货物运输，并在瓶颈出现时及时识别。决策者可借助这些实时信息，发现可能导致交货延迟和成本增加的低效问题，进而做出调整以保证按时交货。

运用人工智能优化路线规划

人工智能在整个供应链中都有应用场景，包括配送环节。运输和物流公司利用人工智能技术及预测分析进行路线规划，以提高生产力并降低成本。通过分析交通状况、天气和运输网络等因素，人工智能帮助企业找到最快路线，节省时间和资金。人工智能还能最大化货物装载空间，确保卡车装载效率最优，从而节省燃油。

随着人工智能在供应链中应用的增多，许多软件供应商已开发出基于人工智能技术的工具，帮助运输和物流公司规划及优化路线。这些应用凸显了各领域（包括信息技术领域）对懂得如何将人工智能整合到供应链中的专业人才的需求。

依靠人工智能实现精准预测

在当今全球经济环境下，企业必须应对持续的供应链挑战。预测不准确可能导致经济损失、资源浪费、错失机会和声誉受损。通过分析历史数据、市场趋势和季节性波动，人工智能能够预测需求，帮助企业在生产规划和库存管理方面做出明智决策。这进而有助于企业优化库存水平，降低库存短缺或积压的风险。据麦肯锡称，人工智能预测可帮助企业将误差减少 20% 至 50%。

除预测需求外，企业还利用人工智能预测库存短缺情况。人工智能依靠机器学习识别历史数据中的模式，判断库存可能耗尽的时间。这帮助企业提前应对库存短缺，确保运营顺畅，避免中断。人工智能需求预测还能跟踪价格趋势，让企业得以囤积可能涨价的商品，同时避免过量囤积可能降价的商品。

实施人工智能驱动的供应链自动化

人工智能融入日常业务的速度有多快？2025 年，95% 的数据驱动决策已涉及自动化。企业可在供应链中运用人工智能管理各项任务，使运营更高效、精准、经济且安全。例如，人工智能可自动化处理账单、订购或发票处理等常规工作，让员工有更多时间专注于更重要的事务。这类自动化有助于节省时间和资金，同时减少错误。

人工智能还能帮助企业自动化库存管理、仓库运营监督和货物运输跟踪等任务。它可以自动重新订购物资、调整交货时间表，甚至管理库存水平。在仓库中，人工智能驱动的机器人可承担需要力量、精度或耐力的任务，如分拣、包装和装载。这提升了运营效率，减少了错误，并确保了更安全的工作环境。

利用人工智能评估供应商风险

供应商在企业供应链中扮演着关键角色，因此评估现有及潜在供应商至关重要，以确保他们可靠且能满足运营标准。通过分析过往业绩、财务稳定性以及法律法规合规性等方面，人工智能帮助企业发现潜在的供应商问题，以便在重大问题出现前进行调整。

人工智能还能跟踪可能影响供应商的新兴威胁，如国际局势不稳定或自然灾害，使企业能够主动寻找替代供应商，避免供应链中断。利用人工智能评估供应商风险，有助于企业降低潜在的低效问题、意外成本和法律风险。

借助人工智能提升供应链透明度

部分企业发现，利用人工智能提高供应链的可见性和透明度具有价值，可对生产、分销和采购过程进行监督、跟踪并增强透明度。人工智能技术能帮助企业更好地了解自身供应链，并与供应商协作规避障碍。人工智能还能帮助企业更高效地适应变化，最大限度减少中断并降低低效问题。

利用人工智能提升可见性和透明度，还能通过增强企业问责制来支持可持续发展工作。人工智能能够实时跟踪商品在整个生产过程中的状态，为决策者提供供应链各阶段的最新信息。这种可见性帮助企业在低效问题和潜在风险演变为重大问题前加以识别。人工智能得出的关于采购、生产和运输对环境影响的见解，有助于构建更可持续、高效且具适应性的系统，在提高利润的同时支持可持续发展。