人工智能会改变供应链吗?

简介: 人工智能已被证明是一项创新,具有通过消除低效率和创造洞察力,来实现更有效的规划和决策来改变供应链的潜力。

物流业占全球GDP的12%,并以每年5%的复合年增长率增长。根据这些预计,到2023年,全球物流支出将飙升至15万亿美元以上。这些预估数字加上全球疫情造成的供应链成本飙升,增加了对创新技术的需求,以提高效率和降低供应链成本。

但什么是供应链呢?在其最简单的形式中,供应链是涉及产品生产和分配的一系列过程。虽然这听起来很简单,但通过手动流程自动化和利用机器在问题发生前识别问题,可以减少数万亿美元的物流支出。
image.png
幸运的是,人工智能已被证明是一项创新,具有通过消除低效率和创造洞察力,来实现更有效的规划和决策来改变供应链的潜力。问题是,如何有效地将人工智能应用于供应链流程,以产生变革性的结果。

许多供应链流程需要多个文件,以确保组成供应链的交易中涉及的货物、资金和信息的流动。这些包括合同、发票、提单、提货单和声明等等。人为错误、丢失文档或其他问题可能会导致数千美元的费用,更不用说糟糕的客户体验了。因此,将这些文件数字化并以电子方式交换数据是消除供应链中大量浪费的关键步骤。事实证明,人工智能在纸质文件数字化方面是有效的,有助于实现无纸化交易。

结合机器学习和区块链,人工智能的好处变得更加有效。例如,机器人技术目前已成功应用于许多供应链应用中,以自动化重复性任务;从而降低人员成本并提高效率。然而,机器人过程自动化只是冰山一角。

认知自动化带来了像机器人过程自动化等新机遇。RPA利用诸如光学字符识别、文本分析和ML等人工智能技术来改善客户和员工的体验。一个具体的例子是部署聊天机器人技术来响应基本的客户询问。聊天机器人降低了呼叫中心的成本,并增加了客户响应时间。

供应链技术公司提供的创新技术也会对供应链的可持续性产生重大影响。利用技术来量化二氧化碳排放,并利用数据作为一项关键活动,例如跨庞大的贸易伙伴网络进行规划、预订、结算和运输跟踪。预测分析、端到端可见性和最后一英里,只是可以通过使用人工智能改进的几个关键领域。

最后,随着人工智能被进一步部署以提高效率并消除供应链中的浪费,企业应该注意平衡这些决策及其对客户体验和满意度的影响。他们必须确保人工智能不会对人类体验产生意想不到的负面影响,因为这些负面影响是不可忽视的。​

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
人工智能与供应链行业融合:预测算法的通用化与实战化
人工智能与供应链行业融合:预测算法的通用化与实战化
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
人工智能如何帮忙确保供应链的安全?
技术影着响社会的方方面面,供应链也不例外。人工智能提供了一种高度创新的技术形态,而这种形态使供应链的管理人员和工作场所发生了巨变。
320 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
人工智能影响供应链的8种方式
供应链管理对于企业来说是至关重要的过程,因为优化的供应链可以帮助企业降低成本,并在商业环境中保持竞争力。
1022 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
人工智能在事件管理中的应用
人工智能在事件管理中的应用
52 20
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
探索人工智能在现代医疗中的革新应用
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的最新进展,重点分析了AI如何通过提高诊断准确性、个性化治疗方案的制定以及优化患者管理流程来革新现代医疗。文章还讨论了AI技术面临的挑战和未来发展趋势,为读者提供了一个全面了解AI在医疗领域应用的视角。
75 11
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能在医疗诊断中的应用与前景####
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、面临的挑战及未来发展趋势。通过分析AI如何辅助医生进行疾病诊断,提高诊断效率和准确性,以及其在个性化医疗中的潜力,文章揭示了AI技术对医疗行业变革的推动作用。同时,也指出了数据隐私、算法偏见等伦理问题,并展望了AI与人类医生协同工作的前景。 ####
104 0
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能在农业中的应用:智慧农业的未来
人工智能在农业中的应用:智慧农业的未来
44 11
|
1月前
|
人工智能 缓存 异构计算
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
|
28天前
|
数据采集 人工智能 移动开发
盘点人工智能在医疗诊断领域的应用
人工智能在医疗诊断领域的应用广泛,包括医学影像诊断、疾病预测与风险评估、病理诊断、药物研发、医疗机器人、远程医疗诊断和智能辅助诊断系统等。这些应用提高了诊断的准确性和效率,改善了患者的治疗效果和生活质量。然而,数据质量和安全性、AI系统的透明度等问题仍需关注和解决。
206 10