机器学习改变物流行业的 3 种方式

物流公司 正在使用 人工智能和机器学习 确保获得最佳结果，将生产力保持在最高水平，做出更好的 业务决策, 并跟上竞争的步伐。 人工智能在这个行业的重要性是巨大的。 预计未来20年，企业将获得 每年 1.3 万亿至 2 万亿美元 得益于先进的制造技术和经济价值 全球供应链. 

如果您仍然想知道如何 人工智能和机器学习 可以帮助您的企业，看看一些令人兴奋的 用例 并决定这是否是您的解决方案。

1. 基于AI的路线规划软件

​​选择最佳路线、为驾驶员规划休息时间以及避开最拥挤和最危险的路径只是物流行业日常工作中的众多挑战中的一部分。 

根据高盛 (Goldman Sachs) 的说法，当我们谈论仅运送 25 个包裹时， 可能的路线达到约15万亿。 这就是 机器学习 来救援。 基于机器学习的路线规划软件可以分析所有选项，以根据成本、适用的截止日期以及需要立即做出决策的意外道路事件来选择最佳解决方案。

基于 大数据集 提供给系统的信息，例如有关燃油效率、可能的交通事故或障碍物、车辆尺寸以及其他驾驶员的工作时间表的信息， 实时的 路线优化 算法 确定驾驶员的最佳路线。 它们基于云，因此所有信息均在 实时的 调度员、司机、经理和其他员工（例如客户经理）可以访问该信息，以便让客户了解预计的交货时间。

基于 机器学习, 路线优化 软件可以给您的企业带来很多好处，例如：

• 优化 客户体验： 通过更准确的交货时间估计，客户将对您的服务更加满意，并且更有可能给您积极的反馈。 此外，您还可以通过电子邮件或短信引入有关即将发货的通知。 
• 节约成本: 的主要好处之一 机器学习 通常是节省时间和金钱。 这在这里是正确的，因为 路线优化 系统监控燃料消耗并建议最具成本效益的路线。 
• 监控驾驶员表现： 基于云的系统 机器学习有帮助 您监督员工的工作并确保他们可靠地履行职责。 您还可以确保他们遵守道路规则和工作时间表。 此外，意识到管理者可以访问这些信息可以提高员工的效率和生产力。
• 关键绩效指标跟踪： 通过深入了解出行时间、燃油成本和员工生产力等关键信息，您可以更好地监控公司的绩效，并在任何元素需要改进时更快地做出反应。

一个现实生活中的例子，其中算法 路线优化 收入有所改善 物流业 is 麦肯锡的案例研究。 他们的客户是一家亚洲物流公司，要求这家科技公司解决他们的问题，根据客户要求匹配车队供应和路线。

他们是如何做到这一点的？

首先，麦肯锡的团队收集了有关其流程的所有重要数据，以发现需要改进的问题。 他们分析了客户位置、枢纽位置和车队资源等重要信息。 ​​这些信息使他们能够构建路线优化模型，为所有车辆生成定制的时间表。 通过该解决方案，他们能够改进许多领域的管理，同时考虑以下因素：

• 车辆类型
• 使用成本
• 最大装载量
• 旅行时间

他们成功的背后是什么？

他们用来构建这个解决方案的既是经验，也是尖端的机器学习算法。 例如，他们使用网络优化算法（NOAH）模型在每日路线地图中构建视觉指南。 此外，他们还提供了一个显示实时数据的移动应用程序，使调度员和司机的工作更加轻松。

结果，他们的解决方案降低了 3.6% 的成本并提高了干线网络的效率，从而使利润增加了 16%。

2. 物流中的聊天机器人

你知道吗？ 97% 的人表示糟糕的客户服务影响了他们的购买意愿？ 然而，另一个资源说 36％的客户 仍然对公司未能回答他们的简单问题感到沮丧。 

这个数据显示了拥有一个 聊天机器人 立即回复客户以节省时间并改进 客户体验。 虚拟助理使用 自然语言处理 与人们聊天，通常是在公司主页上。 它们是用 算法 它可以识别所提出的问题，然后将答案与之匹配。 假设用户提出了一个难以理解的问题，而数据库中没有答案。 在这种情况下， 聊天机器人 尝试匹配“后备”答案之一或从客户那里学习新模式，以便在下次提出类似问题时使用此信息。 

A 聊天机器人 对公司及其产品或服务有一定的了解。 它可以使用其数据库或从外部来源获取信息。 虚拟顾问回答问题并自行进行对话，将对话引导至与公司活动相关的主题或建议访问相关页面。

聊天机器人的 5 个主要优点

还是不确定 聊天机器人 对您的业务来说是一个好的解决方案吗？ 只需看一下在以下环境中实施它们的五个主要好处： 物流公司.

1. 立即响应 24/7/365

在物流公司中，客户联系至关重要。 例如，DHL 提供三种不同的联系表格：

• 发邮件给客服
• 电话联络
• 24/7 聊天机器人

聊天机器人允许客户获取有关运输状态的即时信息， 价格、包裹的预计递送时间等等。

它为什么如此重要？

今天， 77% 的人希望立即得到回复 白天或晚上的任何时间都可以通过在线聊天。 聊天机器人 可以一直工作，即使您的员工不工作（而且，他们永远不会疲倦）。 

实施始终可用的聊天机器人可以显着改善用户体验。 例如，赫尔辛基地区学生住宿基金会指出，GetJenny 创建的 Helmi 聊天机器人 整体客户服务满意度得分从 4.11 提高到 4.26. 

2.更好的网站导航

你知道吗 34% 的客户因网站导航困难而感到沮丧? 

聊天机器人 可以通过帮助访问者浏览网站并快速找到他们感兴趣的信息来解决这个问题。它们可以帮助您创建积极的品牌形象和个性化的客户体验。 因此，如果您关心在客户中建立满意度和品牌忠诚度，聊天机器人可能是一个很好的第一步。 

聊天机器人 Alex 是一个有趣的聊天机器人示例，它可以帮助您查找有关产品的所有信息，可以在 Intellexer 摘要器 网站。 当您问他问题时，您将收到一条消息，其中包含指向您可以找到感兴趣信息的页面的链接。

要创建这样的机器人，您不需要提供和提取大量数据。 您只需要处理网站的内容，以适当的形式提供它。 然后，将有关页面内容的信息和数据分开，以创建对话的逻辑流。 此外，聊天机器人不断学习，因此它们收到的问题越多，它们的答案就越准确。 通常，这种类型的聊天机器人是公司选择的第一个人工智能解决方案。

3. 送货协助

虚拟助理可以成为与客户的第一次联系并接收他们的送货请求。 与其他人工智能解决方案一样，它们可以使您的员工摆脱许多重复性任务，例如收集订单信息。 此外，他们还可以立即执行与交付相关的客户请求，例如发送订单发票或通知交付状态。

4. 全面的员工支持

聊天机器人 可以通过多种方式帮助您的员工，从文书工作到下订单再到处理付款。 他们可以接收或填写发票或付款请求等文档。 当机器需要人类帮助时，它们会向人类工人发送信息，以采取正确的下一步行动。 

根据巴斯·沃格尔斯的说法， DHL 客户服务团队主管兼培训师：“员工有更多时间来解决复杂的客户问题并防止问题升级。 员工满意度也大幅提高。”

5. 实时货件追踪

在物流方面，交货时间和 实时的 有关订单状态的信息至关重要。 聊天机器人 将确保您的客户无需等待回复。 该解决方案的一个现实例子是案例研究 机器人机器人。 他们为 RPL 创建了一个机器人，可以通知客户订单的状态。 该聊天机器人允许 RPL 的客户监控包裹的位置并了解包裹何时送达。

C帽子机器人 可以在很多地方使用，不仅仅是在网站上。 越来越多的企业选择 聊天机器人 可通过 Facebook、Skype、WhatsApp 和其他渠道获取。

3. 解决仓库运营中的拣选员路由和批次问题

另一项任务是 人工智能 物流领域的“履行”是开发仓库和配送阶段货物流动的最有效方法。

基于AI 仓库管理 系统可以记录仓库中发生的所有活动和流程。 该软件分析 史料 收集并使用它来规划所使用的设备（机器人以及自动和半自动系统）将如何处理负载。 这里特别有帮助的是 深入学习, 预测分析、计算机视觉和 产品识别软件 可以帮助识别仓库中的物体并进行扩展 预测 需要采取哪些行动。

其中一个主要目标 机器学习算法 是帮助人们完成单调但艰巨的任务。 在物流和 制造业 其中一项任务是拣选路线，机器也可以支持。 

一个令人兴奋的例子是 Nvidia 创建的解决方案 对于电子商务巨头 Zalando 来说，该公司每小时都会有数千个新订单。 他们基于人工智能的解决方案可以解决两个问题。

​​1. 减少选择器路由时间

他们准备了一个解决方案，允许通过“绳梯”布局进行仓库控制（这意味着所有产品都存储在带有过道的几排货架上）。 鉴于工作人员需要检索位于不同仓库部分的产品，系统会建议穿过仓库的最短路径，以便挑选所有需要的物品。 

Nvidia 的开发人员创建了 OCaPi（最佳购物车拣选）算法，该算法可为工人甚至工人推车的移动找到最佳拣选路线。 它使 Zalando 的工作人员不再使用 S 形路由启发式方法，而是规划一条更优化的路线。

2. 解决批处理问题

在 Zalando，所有订单都必须分配到提货清单。 当清单完成后，产品就会被包装给客户。

Nvidia 开发人员试图制定一种解决方案，假设一名工人只能将 10 件物品放入购物车，则可以使所有拣选列表的行程时间总和尽可能小。 他们分析了 OCaPi 的 XNUMX 个订单的 XNUMX 个订单的拣选流程，以找到将订单最有效地拆分为拣选列表的方式。

哪些技术可以减少这些问题？

这些项目中使用的一项关键技术是 OCaPi 算法，这是一种高度非线性函数，允许开发人员在考虑不同的接送位置的情况下计算行程时间。 该解决方案向他们表明，行程主要取决于从远离所有其他产品的后角挑选商品所花费的时间。 

为了使 OCaPi 行程时间估计更快，他们使用了 Caffe 神经网络框架和 NVIDIA 的 cuDNN 卷积神经网络库。它使他们能够并行训练四个模型，以找到非常准确的神经网络架构。结果，他们的系统使公司能够将每件拣选商品的行程时间减少约 11%。

这样 机器学习基于的解决方案使公司能够：

• 提高生产率
• 加快订单拣选时间，从而提高消费者满意度
• 提高工作得到智能解决方案支持的员工的满意度
• 每天提高员工 工作流程
• 消除人为错误，因为路线计算比人工计算更快、更准确。