在過去幾年里，企業(yè)一直在尋求增強(qiáng)決策、簡化運(yùn)營、降低成本和提高客戶滿意度的方法，人工智能（AI）在物流和供應(yīng)鏈中的應(yīng)用大幅增加。人工智能因?yàn)榭梢越o物流提供更有深度的洞見、更高的反饋頻率和更精細(xì)的粒度而成為物流和供應(yīng)鏈專業(yè)人不能忽視的重要工具。毫無疑問，人工智能已經(jīng)嶄露頭角，并將繼續(xù)發(fā)展。

近十年來，供應(yīng)鏈管理的挑戰(zhàn)成倍增加。全球范圍的新冠疫情加劇了市場波動，但同時也提高市場對供應(yīng)鏈靈活性和敏捷性的需求。因此，各行各業(yè)的物流和供應(yīng)鏈組織紛紛求助于人工智能的力量以及該技術(shù)提供的革命性解決方案，其中包括：

實(shí)時可視性：面對當(dāng)今復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，制造商必須獲得完整、實(shí)時的供應(yīng)鏈可視性。人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)通過整合來自供應(yīng)商、制造商、物流提供商和零售商等不同來源的數(shù)據(jù)，提供這種級別的可視性。這有助于企業(yè)跟蹤庫存水平、監(jiān)控發(fā)貨情況、識別瓶頸并快速應(yīng)對需求中斷或變化，從而提高整體供應(yīng)鏈的靈活性。

增強(qiáng)需求預(yù)測：通過人工智能增強(qiáng)需求可預(yù)測性和資源規(guī)劃，有助于保持供應(yīng)鏈和物流組織保持消費(fèi)者需求與供應(yīng)之間的微妙平衡。人工智能技術(shù)通過從廣泛的數(shù)據(jù)資源庫中提取洞察力，在需求預(yù)測方面表現(xiàn)出色。（數(shù)據(jù)來源包括：過往的銷售記錄、客戶交易、社交媒體提及和當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。）此外，人工智能預(yù)測工具還可以與供應(yīng)商共享需求預(yù)測數(shù)據(jù)，從而促進(jìn)供應(yīng)鏈伙伴之間更好地協(xié)作。這有助于企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)計劃和交付計劃，創(chuàng)建一個統(tǒng)一的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。更高水平的可預(yù)測性還能讓企業(yè)最大限度地減少缺貨、優(yōu)化庫存水平并減少多余庫存。

倉庫管理優(yōu)化：人工智能算法可以分析歷史數(shù)據(jù)、訂單模式和產(chǎn)品特征，以確定最有效的產(chǎn)品擺放位置。人工智能還能簡化復(fù)雜的程序、優(yōu)化分揀路線、加快工作速度并改善整體倉庫布局。這大大有助于及時從倉庫中提取物品，并確保順利送達(dá)客戶手中。

根據(jù)HERE Technologies與亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司最近委托進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，成本、干擾和缺乏專業(yè)知識正在成為供應(yīng)鏈管理人員廣泛采用包括人工智能在內(nèi)的輔助技術(shù)的障礙，受訪者中只有50%的運(yùn)輸和物流專業(yè)人士表示他們的組織在運(yùn)營中使用了基本的數(shù)據(jù)分析，只有25%的人使用了人工智能。

該項(xiàng)調(diào)查于2024 年 1 月 2 日至 10 日對德國、英國和美國三國的 300 名運(yùn)輸和物流專業(yè)人士展開，行業(yè)調(diào)查探討了各種趨勢和主題，包括供應(yīng)鏈可視性、可持續(xù)性、數(shù)據(jù)分析、人工智能（AI）以及技術(shù)應(yīng)用的總體障礙。調(diào)查結(jié)果顯示，目前物流行業(yè)在采用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析和人工智能方面存在巨大差距，同時在實(shí)現(xiàn)實(shí)時供應(yīng)鏈可視性方面缺乏可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)和進(jìn)展。

值得注意的是，人工智能提供的一些優(yōu)勢需要先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，而許多公司目前還不具備這些條件。隨著這項(xiàng)重要技術(shù)不斷以指數(shù)級速度發(fā)展，在供應(yīng)鏈運(yùn)營中采用人工智能的企業(yè)或?qū)⒃趶?fù)雜多變的全球市場中獲得長期成功。