使用人工智慧（AI）是供應鏈專業人士解決關鍵問題和改善全球營運的一種方法
人工智慧增強工具正在廣泛應用於整個供應鏈，以提高效率，減少全球勞動力短缺的影響，並發現更好、更安全的貨物轉運方式
為什麼企業應該使用人工智慧?
人工智慧的應用可以在整個供應鏈中找到，從製造車間到產品交付。航運公司正在使用物聯網設備來收集和分析運輸貨物的數據，並追蹤昂貴車輛和相關運輸工具的機械健康狀況和恆定位置。
面向客戶的零售商正在使用人工智慧來更好地了解他們的關鍵人口統計數據，以便更好地預測未來的行為。這樣的例子不勝枚舉－只要有貨物需要從A點運送到B點，人工智慧就很有可能被用來增強、優化和分析供應鏈運作。
在供應鏈中，人工智慧的好處並不像其他好處那麼明顯。舉例來說，透過供應鏈數據來確定預測分析的影響可能會帶來效益，但一些企業報告指出，收入變化與供應鏈中人工智慧的應用存在直接聯繫
可以實現自動化的常見供應鏈任務
供應鏈任務的人工智慧自動化可以減少傳統人工任務上花費的時間和費用。可以為企業自動化的供應鏈任務包括：
- 倉庫機器人：企業可以使用自動化系統和專門的軟體來移動材料和執行其他任務。
- 物聯網：自動化還可以提供物聯網，物聯網是具有感測器、處理能力的實體工具，以及與其他設備或其他通訊網路連接並發送或接收資料的軟體。
- 人工智慧/機器學習：人工智慧(AI)和機器學習(ML)可以幫助將供應鏈學習和預測使用者活動自動化。
- 預測分析：預測分析透過資料探勘、預測建模和機器學習來幫助供應鏈自動化，分析過去和現在的事實，從而預測未來可能發生的情況。
- 數位流程自動化(DPA)：DPA為跨應用程式的供應鏈自動化多個任務。
- 光學字元辨識(OCR)：OCR是一種幫助供應鏈的文字辨識形式。
- 資料輸入自動化：資料輸入可能很耗時，但透過自動化，供應鏈公司可以獲得他們需要的信息，而無需任何人工任務。
人工智慧的自動化正在改變遊戲規則，同時也成為了任何供應鏈產業跟上快速發展的必要條件
在供應鏈中使用人工智慧的好處
人工智慧的發展在企業中越來越多，有助於企業的發展和規劃。人工智慧被用於發現和識別公司基礎設施中的風險。
以下列舉了在供應鏈中使用人工智慧的更多好處：
- 提高生產力：自動化等人工智慧技術節省了企業的時間，使員工可以專注於更高層次的任務，而不是透過自動化完成的任務。
- 持續可見性：如果企業需要，人工智慧工具可以在沒有任何休息或停機時間的情況下運作。
- 專家和初學者使用：人工智慧可以提高那些在業務技術工具方面不是專家的員工的能力。
- 更容易決策：人工智慧讓決策過程更容易，提高決策速度，並做出更明智的決策。
在供應鏈中使用人工智慧的挑戰
雖然人工智慧有很多好處，但沒有一項技術是完美的。人工智慧每天都在發展和變化，這意味著這項技術將會過時或無法滿足企業的需求。
供應鏈可能面臨以下人工智慧的挑戰：
- 難擴展性：人工智慧需要大量資料才能有效運作，因此人工智慧/機器學習：可以創建演算法、預測模型和分析見解。
- 對人工智慧缺乏信任：隨著人工智慧的最新發展，企業可能會猶豫是否將其納入供應鏈。計算機也不具備與人類相同的能力，因此很難進行轉換。
- 人工智慧技術限制：雖然人工智慧是一種積極的工具，但它是一種新工具，尚未完全開發。企業可能想要自動化的任務不能或將佔用更多的時間，而不是扣除時間。
- 高成本：雖然人工智慧技術可以節省時間和費用，但對於許多供應鏈來說，初始成本可能很昂貴。整合和操作流程的成本也可能超出公司的預期。
人工智慧機器可能很複雜，特別是當它們需要更換或更新時。然而，透過正確的人工智慧解決方案，供應鏈可以從人工智慧工具中受益。
工智能在供應鏈人應用的5個例子
(1)需求預測正在改善倉庫供需管理
透過演算法和基於約束的建模，機器學習在識別供應鏈數據中的模式和影響因素方面起到了重要作用。基於約束的建模是一種數學方法，它根據最小和最大範圍的限制來確定每個決策的結果。這種資料豐富的建模使得倉庫經理能夠更明智地做出關於庫存管理的決策
這種類型的大數據預測分析正在通過提供深度洞察來改變倉庫管理人員處理庫存的方式，這是不可能透過人工驅動的流程和無止盡的自我改進的預測循環來解決的。
C3AI利用人工智慧技術來支援其庫存優化平台，該平台能夠向倉庫經理提供即時的庫存水平數據，包括零件和成品的資訊。隨著機器學習時代的到來，該平台會根據生產訂單、採購訂單和供應商交付的數據來產生庫存建議
(2)人工智慧正在優化路由效率和配送物流
#在一個幾乎任何東西都可以在線訂購並在數據中交付的世界裡，那些沒有嚴格控制物流配送的公司將面臨落後的風險。現在的客戶對於快速、準確的發貨有著更高的期望，當一家公司無法滿足客戶的期望時，他們很願意轉向其他公司
麥肯錫公司的報告稱，約40%的首次嘗試食品雜貨配送的客戶計劃無限期地使用這些服務。紐約和芝加哥等主要市場的客戶有數十種選擇
人工智慧驅動的路線優化平台和GPS工具，例如ORION公司，被物流領導者UPS採用。這些工具能夠從所有可能性中創建最有效的路線，而傳統方法無法完成這項任務，因為傳統方法無法充分分析無數的路線可能性
(3)機器學習人工智慧正在改善交通工具的健康和壽命
透過物聯網設備數據和其他信息，可以為運輸供應鏈中的車輛保持貨物流動所需的昂貴設備的健康和壽命提供寶貴的見解。機器學習可以根據過去和即時數據提出維護建議和故障預測，使得公司可以在性能問題造成一連串的延遲之前將車輛從供應鏈中移除
總部位於芝加哥的Uptake使用人工智慧和機器學習來分析數據，以預測各種車輛和貨櫃的機械故障，包括卡車、汽車、軌道車、聯合收割機和飛機。該公司使用來自物聯網設備的數據、GPS資訊以及直接從車輛性能記錄中提取的數據來進行預測，這可以大大減少停機時間。
(4)人工智慧洞察正在提高裝載過程的效率和獲利能力
供應鏈管理包括大量面向細節的分析，包括貨物如何從貨櫃裝載和卸載。藝術和科學都需要確定最快、最有效的方式將貨物運上卡車、船和飛機。
像斑馬技術這樣的公司結合使用硬體、軟體和數據分析來提供載入過程的即時可見性。這些見解可用於優化拖車內部空間，減少運輸的「空氣」量。 Zebra還可以幫助公司設計更快、更低風險、更有效的處理協議來管理包裹。
(5)供應鏈管理人員正在利用人工智慧發現節省成本和增加收入的方法
在世界各地運輸貨物是昂貴的，而且只會越來越貴。根據彭博社報道，例如，2020年海運貨物的成本增加了12%，是五年前的最高水準。
像EchoGlobalLogistics這樣的公司使用人工智慧來協商更好的運輸和採購價格，管理承運人合同，並確定供應鏈的變化可以帶來更好的利潤。使用者可以存取一個集中的資料庫，該資料庫幾乎將供應鏈的各個方面都考慮在內，從而提供財務決策建議。
供應鏈中的人工智慧創新正在為未來鋪平道路，人們最終可以期待看到整個供應鏈中使用人工智慧驅動的自動駕駛汽車。這些平台今天挖掘和分析的數據將繼續提高日益複雜的全球供應鏈的成本和效率。
如何在供應鏈中實作人工智慧
在供應鏈中，人工智慧的應用提升了效率、可見度和最佳化水準。將人工智慧技術應用於實際業務實務中，可以為企業帶來許多好處。人工智慧已經成為供應鏈公司發展的重要組成部分，並能夠幫助應對供應鏈問題
嘗試人工智慧模擬
人工智慧的好處之一是它能夠預測行動結果。供應鏈可以嘗試這種能力，透過人工智慧模擬提高營運效率。
透過使用模擬，供應鏈企業可以更靈活地利用真實場景來最佳化營運。人工智慧模擬工具對供應鏈的許多方面都具有有效性
透過人工智慧模擬，供應鏈經理可以製作他們工作的倉庫的精確數位副本。然後，人工智慧物流可以在數位副本上進行模擬，嘗試不同的優化策略。
決定什麼應該自動化
如果供應鏈運作效率低下，可能會導致整個供應鏈出現嚴重問題。人工智慧可以透過庫存管理幫助倉庫的不同部分自動化，如果使用得當，可以節省時間和金錢。
物聯網標籤是一種工具，可用於追蹤不同物品的狀態。它與一個人工智慧中心進行通信，該中心負責管理所有庫存數據的更新。透過這種方式，人工智慧可以向供應鏈公司發出任何問題的警報
看看人工智慧在網路安全方面的好處
網路安全是處理資料的必要組成部分，現在對任何供應鏈公司都至關重要。網路攻擊很常見，網路犯罪分子使用不同的策略來竊取資料和敏感資訊。使用人工智慧可以幫助保護供應鏈公司的基礎設施。
人工智慧是一種非常有效的工具，可以幫助我們在變化或風險之前保持領先。供應鏈上的人工智慧可以識別出最常見的模式，並預測變化可能發生的時間
供應鏈公司可以利用人工智慧來監視其伺服器上的登入活動、流量以及任何異常進程。人工智慧可以及時提醒企業這些變化
(1)人工智慧的供需分析
採用人工智慧資料分析，供應鏈可以了解未來幾季的供需情況。利用人工智慧演算法可對數據進行分析，預測市場需求量與產品類型
需求預測可減輕供應鏈中不同環節的供應壓力。一旦供應鏈企業知曉所需產品數量，他們能夠更好地決策採購量
(2)降低企業出錯的風險
由於機器學習的功能，系統可以學習允許不同的流程，例如基礎設施願景，以學習如何根據供應鏈公司的需求實現自動化。
與機器學習和人工智慧一起，物聯網設備可以收集有關使用了多少材料的資料。人工智慧數據分析演算法可以辨識材料被用在哪裡，哪些材料被浪費了。
總結:供應鏈中的人工智慧
供應鏈中的人工智慧將成為創新更好的供應鏈流程的一部分，從而在未來創造更有效率的供應鏈。供應鏈的每個部分都可以實施人工智慧來自動化任務，改善運營，並加強網路安全實踐。
借助人工智慧工具，供應鏈企業可以發展壯大，為業務帶來積極的變化，並應對新的供應鏈挑戰。
以上是人工智慧在供應鏈中有哪些應用？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
