AI在供应链和物流中的角色
在供应链和物流领域中，人工智能（AI）的应用已经显现出巨大潜力。物流、履约和运输/交付等领域的团队快速采用了 AI，以推动效率提升、改善决策、自动化流程并降低成本。
虽然目前仍处于相对早期阶段，但在供应链各环节中利用 AI 的分析和持续学习能力的公司已经取得了显著进展。
AI 推动供应链发展的背景
计算能力的提升、大数据和物联网（IoT）的普及、供应链全球化以及云计算的兴起，都是推动生成式 AI 在供应链中应用的主要因素。
正如马士基所强调的，AI 在供应链中的关键应用包括：路径优化、需求预测、仓储与库存管理、实时跟踪与可视化、风险管理场景以及动态定价。
马士基 CEO 汤姆·麦克劳德（Tom McLeod）指出：“近年来，我们具备了这些技术所需的计算能力和海量存储空间，这些技术也达到了一个使其具有成本效益并能广泛使用的临界点。”
利用 AI 优化供应链的企业案例
1. 亚马逊（Amazon）
亚马逊通过以下方式将 AI 集成到供应链中：
需求预测：
其供应链优化技术（SCOT）每天处理超过 4 亿种产品的需求预测，提供关于哪些产品应该储备、储备数量以及储存地点的智能决策。
路径优化：
亚马逊使用 20 多种机器学习模型，包括大型语言模型（LLM），结合天气预测、司机反馈和历史数据，为司机规划最佳路线。
仓储自动化：
使用 AI 驱动的机器人优化库存管理，加快交货速度，提高客户满意度。
2.DHL
DHL 在以下方面利用 AI：
预测性维护：利用 AI 为车队进行维护预测。 仓储机器人：使用 Locus Robotics 的自主移动机器人（AMR）和波士顿动力的机器人优化订单拣选和码头装卸。 国际物流：通过其 My Global Trade Services（MyGTS）平台，利用 AI 帮助企业导航国际运输法规。
3. 马士基（Maersk）
马士基利用 AI 优化运输路线、降低燃料消耗、计划容量变化并实时跟踪货物移动。其 AI 技术显著降低了运输成本，提高了交付准确性，并减少了环境影响。
4. 联邦快递（FedEx）
联邦快递通过以下方式使用 AI：
动态定价模型：优化定价策略。 实时追踪：FedEx Surround 平台结合传感器数据和预测分析提高货物可视性并优化交付路径。 自动化分拣：通过机器人技术提升分拣效率，尤其在高峰季节表现卓越。
5. 沃尔玛（Walmart）
沃尔玛利用 AI 实现以下目标：
库存管理：通过 AI 和机器学习预测商品需求，优化仓库和门店的库存分布。 自动化交付：利用自动驾驶车辆和机器人进行配送。 供应链 AI 解决方案提供商
6. FourKites
提供基于 AI 的实时跟踪和可视化解决方案，包括预测交货时间和中断警报。
其平台每日跟踪 300 万次运输，帮助发货方优化劳动力、运输和库存管理。
7.FarEye
提供最后一公里交付优化、路径规划和运输跟踪解决方案。
利用实时数据和动态路由优化引擎减少交付时间和燃料消耗。
8.Flock Freight
使用 AI 合并零担（LTL）货运，提高运力利用率，降低碳排放。
9.Coupa
提供基于 AI 的供应链建模和优化解决方案，包括需求预测和场景规划。
10.Shipwell
利用 AI 提供实时货运可视性，优化承运人选择和运输路线。
AI 在供应链中的未来发展
随着 AI 的不断发展，其在供应链管理中的潜力将进一步扩大。未来的可能性包括：
量子计算：优化复杂供应链场景。 边缘计算：在本地处理数据以提高响应速度和可靠性。 区块链：增强数据透明性和安全性。
通过 AI 实现更高的实时可视性、路径优化和预测分析，供应链和物流行业正在逐步实现成本降低和生产力提升。
