AI 如何悄悄重塑物流：减少浪费和提高利润

虽然金融和医疗保健领域在采用 AI 方面获得了大量关注，但一些最有利可图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时的首要因素。原因是什么？AI 正将一个以低效著称的行业转变为企业在竞争中的优势。

历史上，物流业一直依赖纸质流程，这使得供应链领导者们无法有效地管理。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供应链的上升而扩大，直到影响到原材料供应商。同时，长期的交货时间迫使每个阶段——零售商、批发商、分销商和制造商——过度订购，进一步加剧了问题。

但是，让我们想象一下，如果物流业拥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，只是为了等待 PC 需求的下降。假设他们可以以 99.9% 的准确率预测需求波动，并提供灵活的物流解决方案，如按需运输？

有了 AI 和机器学习，这个理想可能并不像商业领导者想象的那么遥远。

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% 的受访者投票选择了 实时货运跟踪。

物联网（IoT）设备革命了货物跟踪，提供了对货物状况的细粒度可见性和实时警报——对于时间敏感或温度控制的货物（如食品和药品）来说至关重要，这些货物有严格的验证法规。供应链领导者不仅可以随时了解他们拥有的库存数量和位置，还可以了解其状况。发货人可以监控和共享有关货物是否热、冷、湿或干，以及是否打开门、箱子或其他容器的信息。这些见解可以解释食物到达时已经变质的异常情况，减少未来的浪费。

转到电子行业，公司可以确保客户在跟踪和追踪产品（如笔记本电脑主板）时是正品。当仓库和库存经理扫描条形码和二维码以跟踪库存水平时，或者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。更高级的 RFID 标签在条件（如温度）偏离预设阈值时提供实时警报。

项目级可见性已经成为发货人和供应链合作伙伴的必备条件。物流提供商必须迅速适应中断和需求变化，这种可见性增加了恢复力。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，减少浪费和改善资源利用。

需求预测和可靠的交货时间

IoT 传感器的用途远远超出了简单的跟踪项目和实时更新客户。它们提供了数据，以燃料需求预测算法。

以 可口可乐 为例。软饮料巨头利用 IoT 监控和收集其自动售货机和冰箱的数据，实时跟踪库存水平和消费者偏好分析。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）。这对企业来说是好消息，因为他们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。

物流公司使用预测的方法有两种：

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）：对物流最有价值，预测地面运输最多可达 14 天，海上运输最多可达 1-12 周。

例如，DPDgroup 的快递公司 Speedy 通过将历史发货数据（包裹大小、交货时间、客户行为等）与外部因素（如假期、零售高峰期（黑色星期五）等）相结合来预测需求。在新的系统下，AI 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 和 14% 的车队利用率增加。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% 至 50%。

负载与容量匹配：停止空载运输

Uber Freight 报告称，2023 年，美国卡车每年行驶的估计 1750 亿英里中，20% 至 35% 可能是空载的——这会耗尽燃料和劳动力预算。现在，AI、ML 和数字孪生技术已经成为主流，刚刚在达拉斯完成交付的卡车不应该空载返回芝加哥。AI 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，以确保每辆卡车都以最大效率运行。

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。AI 驱动的分析可以审查卡车大小、功能、位置和可用性，以及驾驶员服务时间法规，以便实时连接发货人和承运商。数字孪生技术可以进一步模拟虚拟场景以确保最佳匹配。

假设发货人将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匹配，考虑到前面提到的优化因素。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，并消除了碳足迹——最终提高了客户关系和交货的可靠性。

这些好处不仅限于物流。这种供应链可见性使零售商和制造商能够优化生产时间表并降低库存持有成本。他们可以更高效地计划货运，尽量减少延迟和存储费用，并通过确保卡车利用率最大化和最小化浪费容量来降低运输费用。

任何涉及资源分配的行业——航空、制造，甚至云计算——都可以从物流 AI 如何简化运营中学习。