人工智能在物流领域的应用

简介: 根据麦肯锡的研究,物流行业主要将人工智能用于4个业务功能,即服务运营,产品和服务开发,营销和销售以及供应链管理。这四个业务部门覆盖了物流中87%的人工智能采用率。麦肯锡估计,通过将人工智能引入其流程,物流公司每年将产生1.3-2万亿美元的经济价值。

11aa94e292429d2aefd406a5d55ca1dd5afbfa.jpg

前言
人工智能正在改变所有行业,物流就是其中之一。物流是对不同地点之间产品流动的管理。供应商和客户的全球网络使物流运营复杂化,物流公司既包含易于自动化的任务,也包含可以从AI /机器学习算法中受益的复杂流程。

人工智能对物流公司意味着什么?
该技术为物流公司提供了从自主机器到预测分析的广泛功能。根据麦肯锡的研究,物流行业主要将人工智能用于4个业务功能,即服务运营,产品和服务开发,营销和销售以及供应链管理。这四个业务部门覆盖了物流中87%的人工智能采用率。麦肯锡估计,通过将人工智能引入其流程,物流公司每年将产生1.3-2万亿美元的经济价值。

人工智能在物流中的应用有哪些?
PART01 仓储管理

“人工智能 +”仓储是个高度集成化的综合体系,应用场景主要包括仓储现场管理、AMR 及设备调度系统,场景细化至快递快运、电商仓储、生产物流及自动化大型仓库。仓储现场管理基于物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID 等技术,有效调动货物体积测算、电子面单信息识别、出入库传送、物流设备调度、AMR 等功能,对商品货物的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库进行一系列智能化管理。AMR(自动移位机器人)基于 SLAM 系统定位导航,实现环境感知、地图构建、自主定位、路线规划、智能避障、智能跟随等功能,为仓内现场管理发挥人工替代作用。设备调度系统主要基于约束优化、时间序列、大规模聚类等底层算法,实现协同路径优化、任务最优匹配、计划补货、货架布局调整等功能,为仓储现场管理提供辅助支撑功能。

PART02 运输管理

运输环节实现货物的运输,主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高,货运量大,人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系,更加高效、安全的行驶,更少的人力依赖,将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂,包括发车前的任务下达和路线规划,行驶中的信息跟踪和应急调度,以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效,通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案,设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态,及时警报提醒,降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为,为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。

PART03 配送管理

利用大数据与人工智能进行全网干支线路由规划,科学布局分拣中心,实现全链条渠道下沉,全网点高效衔接;通过车辆路径规划,保障城市配送时效精准,配送路径最优。使用无人机、配送机器人等无人技术,解决最后一公里的问题,提高末端配送效率,推动物流网络高效运行。

PART04 仓库选址

人工智能技术能够根据现实环境给出接近最优解决方案的选址模式。仓库选址是一个复杂的过程,需要考虑的因素众多,既包括地质、水文、地形等自然条件,又包含商品特性、物流费用、服务水平、客户分布、基础设施、运输、政策等社会因素。通过大数据、人工智能、云计算等技术可以更精确、更科学的实现仓库的选址和优化,减少人为主观因素带来的干扰。从而提高选址效率和存储质量。

PART05 客户管理

客户的信息管理和维护、从客户信息中描绘出客户画像、为客户提供更个性化的服务,都直接影响着客户的使用体验和企业的服务质量。智慧订单系统立足于图像识别技术和大数据分析,能够更加高效地处理客户的订单从下单至完成的全部流程,信息更加实时准确。基于大数据分析、知识积累和深度学习的智慧导购系统将为客户提供更精确的信息,提升客户的购物质量。智能客服系统是基于语音识别、逻辑推理、语音生成的新技术,将为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务,能够做到24小时不间断为客户提供个性化咨询方案,并减少企业客服人员数量,提高客服服务的质量。

当前,我国正处于新一轮科技革命和产业变革的关键时期。人工智能+物流通过连接升级、数据升级、模式升级、体验升级、智能升级、绿色升级全面助推供应链升级,将深刻影响社会生产和流通方式,促进产业结构调整和动能转换,推进供给侧结构性改革,为物流业发展带来新机遇。在人工智能的创新驱动下,智能配送机器人、自动货物分拣系统、智能客服等新技术正引发物流行业新一轮智慧化变革。未来物流行业的竞争将是人工智能技术的竞争,智慧物流2.0时代正全面开启。

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色,还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用,如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等,并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
|
5天前
|
人工智能 算法 安全
人工智能在医疗诊断中的应用与前景####
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。随着科技的不断进步,AI技术正逐步渗透到医疗行业的各个环节,尤其在提高诊断准确性和效率方面展现出巨大潜力。通过分析当前AI在医学影像分析、疾病预测、个性化治疗方案制定等方面的实际应用案例,我们可以预见到一个更加智能化、精准化的医疗服务体系正在形成。然而,数据隐私保护、算法透明度及伦理问题仍是制约其进一步发展的关键因素。本文还将讨论这些挑战的可能解决方案,并对AI如何更好地服务于人类健康事业提出展望。 ####
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能在医疗诊断中的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗诊断领域的应用及其面临的挑战。随着技术的不断进步,AI已经在医学影像分析、疾病预测和个性化治疗等方面展现出巨大潜力。然而,数据隐私、算法透明度以及临床整合等问题仍然是亟待解决的关键问题。本文旨在通过分析当前AI技术在医疗诊断中的具体应用案例,探讨其带来的优势和潜在风险,并提出相应的解决策略,以期为未来AI在医疗领域的深入应用提供参考。
27 3
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能在教育领域的应用与挑战
随着科技的不断进步,人工智能(AI)技术已经深入到社会的各个领域,其中教育领域尤为突出。本文旨在探讨人工智能在教育领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。通过分析AI技术如何改变传统教学模式,提高教育质量和效率,同时指出其在实际应用中可能遇到的问题和挑战,为未来教育的发展提供参考。
32 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗领域的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗方案制定、患者管理等方面的优势和潜力。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题以及技术局限性等。通过对这些内容的深入分析,旨在为读者提供一个全面了解AI在医疗领域现状和未来发展的视角。
37 10
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗领域中的应用现状和面临的挑战。通过分析AI技术如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的创新实践,揭示了AI技术为医疗行业带来的变革潜力。同时,文章也指出了数据隐私、算法透明度、跨学科合作等关键问题,并对未来的发展趋势进行了展望。
|
7天前
|
存储 人工智能 固态存储
如何应对生成式AI和大模型应用带来的存储挑战
如何应对生成式AI和大模型应用带来的存储挑战
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
25 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能赋能个案管理服务的应用与实践
通义千问2.5作为新一代人工智能模型,正在为医疗健康领域的个案管理服务带来革命性变革。本文探讨了该技术在患者管理、MDT多学科协作、整体评估、电子病历管理、随访管理和复诊提醒等方面的应用,展示了其在提升医疗服务质量和管理效率方面的显著成效。
18 0