人工智能如何悄悄地重塑物流：减少浪费和提高利润

虽然金融和医疗领域在人工智能方面取得了显著进步，但一些最有价值的应用场景却出现在道路上。物流是全球贸易的骨干，高管们也开始意识到这一点——2024年，90%的供应链领导者表示，技术能力是选择货运合作伙伴的首要因素。原因是人工智能正在将一个以低效率闻名的行业转变为企业在竞争中占据优势的手段。

物流行业历来依赖纸质流程，因此对于供应链领导者来说，这是一个盲点。这种缺乏可见性的问题加剧了鞭子效应：小的零售需求变化会随着其向供应链上游传递而放大，直到达到原材料供应商。同时，长期的交货期迫使每个阶段——零售商、批发商、分销商和制造商——过度订购，从而加剧了问题。

但是，让我们想象一下，如果物流行业有实时跟踪和供应链可见性，而不是填满卡车和仓库的半导体芯片，只是为了满足电脑需求的下降。那么，如果他们可以以99.9%的准确率预测需求波动，并提供灵活的物流解决方案，例如按需运输，以应对需求变化呢？

有了人工智能和机器学习，这个理想可能并不像商业领导者想象的那样遥远。

供应链可见性解释了不可解释的

当被问及“您认为货运代理的哪些技术能力最有价值？”时，67%的受访者投票支持实时货运跟踪。

物联网（IoT）设备通过提供货物的详细可见性和实时警报来革命性地改变货物跟踪，尤其是对于时间敏感或需要温度控制的货物，如食品和药品，这些货物有严格的验证规定。供应链领导者不仅可以随时了解他们的库存数量和位置，还可以了解库存的状况。发货人可以监控和共享有关货物是否热、冷、湿或干燥的信息，以及门、箱子或其他容器是否被打开。这些见解可以解释为什么食品物品到达时已变质，从而最小化未来的浪费。

转到电子行业，公司可以确保客户的产品（如笔记本电脑主板）是正品，因为这些产品可以被跟踪和追溯。仓库和库存管理人员可以扫描条形码和二维码来跟踪库存水平，或使用附着在物体上的射频识别（RFID）标签来跟踪高价值资产，而无需扫描它们。更先进的RFID标签可以在条件（如温度）偏离预设阈值时提供实时警报。

物品级可见性已经成为发货人和他们的供应链合作伙伴的必需品。物流提供商必须快速适应干扰和需求变化，而这种可见性可以增加韧性。这些见解使企业能够对库存有一个整体的了解，并实时做出明智的决定，从而减少浪费和提高资源利用率。

需求预测和可靠的交货时间

IoT传感器的用处远远超过简单地跟踪物品和实时更新客户。它们提供了用于需求预测算法的数据。

以可口可乐为例，该公司利用IoT监控和收集其自动售货机和冰箱的数据，跟踪库存水平和消费者偏好分析的实时指标。这使可口可乐能够对特定产品类型和口味的需求做出明智的预测。

货运代理越来越多地使用类似的方法来预测特定路线的货运量，从而优化车队部署并满足服务级别协议（SLA）。这对企业来说是一个好消息，因为他们可以从更可靠的交货时间中受益，这意味着更低的库存成本和更少的缺货情况。

物流公司使用预测的方法有两种主要方式：物流需求预测：

1. 长期（战略）：用于预算和资产规划（6个月至3年计划）。
2. 短期（运营）：最有价值的物流预测，预测地面货运最多可提前14天，海运最多可提前1-12周。

例如，DPDgroup的快递公司Speedy通过结合历史发货数据（包裹大小、交货时间、客户行为等）和外部因素（如假日、零售高峰期等）来预测需求。根据新的系统，人工智能驱动的需求预测使Speedy能够快速识别和取消不必要的行程和干线运输。这导致了25%的枢纽至枢纽成本降低，以及14%的车队利用率提高。麦肯锡在供应链管理中也发现了类似的结果，预测工具将错误减少了20-50%。

负载至容量匹配：停止空载

Uber Freight报告称，2023年，美国每年行驶的1750亿英里的卡车中，估计有20%至35%的路程可能是空载的——这会耗尽燃料和劳动力预算。现在，人工智能、机器学习和数字孪生技术已经成为主流，一辆刚刚在达拉斯完成交货的卡车不应该空载返回芝加哥。人工智能驱动的负载匹配平台分析货运需求、卡车可用性和路线模式，以确保每辆卡车都能以最大效率运载货物。

物流公司使用需求预测工具中收集的货运信息（货物大小、重量、尺寸、类型——是否易腐、危险等），并将其与其容量进行交叉分析。人工智能驱动的分析可以审查卡车的大小、功能、位置和可用性，以及驾驶员的服务时间法规，以便实时连接发货人和承运商。数字孪生技术可以将其进一步扩展，模拟虚拟场景以确保最佳匹配。

假设发货人将其即将到来的货物信息输入数字平台。系统分析可用的承运商容量，并将货物与最合适的选项进行匹配，考虑到之前提到的优化因素。交易被处理，货物在整个旅程中被跟踪。

通过跟踪资产、预测需求和匹配负载，物流公司节省了大量资金。他们最小化了空载里程，最大化了车辆利用率，消除了碳足迹，最终提高了客户关系，实现了更可靠的交货。

这些好处超出了物流领域。这种供应链可见性使零售商和制造商能够优化生产计划并降低库存持有成本。他们可以更高效地计划发货，减少延迟和仓储费用，并通过确保最佳的卡车利用率和最小的浪费容量来降低运输费用。

任何处理资源分配的行业——航空公司、制造业，甚至云计算——都可以从物流人工智能如何简化运营中学习。通过跟踪资产、预测需求和匹配负载，物流公司可以更高效地运营，减少浪费，提高客户满意度。这些好处可以扩展到整个供应链，创造一个更加高效、可持续和盈利的物流行业。