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未来AI在物流供应链的运用

物流供应链行业,作为数据密集型行业,需要从业人员具备优秀的数据处理能力,来完善整个物流供应链的环节。然而大部分物流供应链管理公司都没法做到这一点。因为一般人的运算力是有限的。如果能加入AI到物流供应链的各个环节中,情况就不一样了。
 
我们可以从四个环节去猜想未来AI在物流供应链的运用。
 
(一)供应链预测    
 
供应链上下游互相配合,使得资源在供应链上中最优分布,是每个企业都希望看的结果。在过程中,信息的透明和准确对供应链成本至关重要,如何提供有效的预测,避免牛鞭效应,避免资源浪费是管理者和AI需要一同面对的问题。在这个过程中,管理人员的经验更多应该体现在模型和影响因素的设计上,具体的预测和计算工作应该交给AI完成。
 
(二)仓配网络规划    
 
仓配网络规划是企业发展到一定阶段必然面对的问题。需要布局多少个仓库,仓库选址在哪里,拓扑结构怎么设置,每个仓库承担怎样的职能。这些问题,牵扯到物流成本、服务时效、库存管控和客户体验,还有政策、消费者分布、商品特性等因素的制约。每个节点的变化都是牵一发而动全身的关系,并且企业面临的形势也是在不断的变化的,还存在季节和周期的波动。    
 
在这种情况下,依靠人工做出准确的判断是几乎不可能的,上述各因素的变量已经远远超过了人工的计算能力,只有依靠算法的力量进行动态规划,通过因素的变化模拟结果的变化,协助管理者做出相应的决策,才是最科学的方法。
 
(三)供应链订单管理    
 
当一个订单产生的时候,就面临一系列的决策行为,订单应该从哪个仓库发货、选择哪个配送商、走那个路线、订单缺货的时候是否要进行拆单、用户物流期望是什么等等。这些决策问题直接决定了用什么样的物流成本为消费者提供怎么样的服务,最终反映在客户满意度上,也是企业供应链物流服务价值的最终体现。    
 
通过AI算法,管理者可以通过系统,让订单决策在产能、成本、时效、服务等因素上达到平衡,更好的为企业战略服务,为客户提供最优的物流服务体验。
 
(四)仓库作业管理    
 
作为一个仓库的管理者,需要知道仓库的作业量、效率、产能情况,还需要对订单的作业方式进行选择,并且根据发运计划安排订单作业顺序。    
 
AI可以协助管理者进行资源的调配,实时提供作业数据及预警。在具体作业上,AI可以协助进行拣选路径规划、订单波次策略选择。在仓配交接环节,AI还可以协助识别直发线路,协助场地周转场地管理和配送资源计划管理。    
 
说到底,未来AI和从业管理人员所扮演的角色更像,是大臣和皇帝的关系,AI通过数据分析提出建议或方案,由从业管理人员做出决策。当然这还会产生很多问题,比如AI的运算能力,人的决策能力等等,但是有一点可以肯定的就是,这必然会带来物流供应链行业的一个产能的飞升。这才是我们物流供应链管理公司希望看到的。
 
物流供应链

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