人工智能技术在供应链物流领域的应用

 

一、人工智能的技术构架

1. 基础层

基础层通常包括硬件软件设备和数据服务两部分[1]。软件设备主要由“智慧云计算”和“大数据”两个部分组成；硬件设备主要由CPU和芯片组成,美国高通公司与苹果公司就是其中的佼佼者。数据服务分为一般数据和产业数据两种,因为大多数拥有大量数据的互联网公司都不愿意将自己的数据资源共享给其他公司,因此,在市场上,第三方数据供应商也越来越多,比如中国的海天瑞声,还有Crowd Flower数据服务公司。

 

2. 技术层

技术层面的核心是算法、模型和技术的发展。技术层主要分为四个阶段：特征提取、建模、评价和训练。采用决策树分类、Naive Bayes分类、SVM分类器、神经网络等得到所需准确数值的自适应算法,并评估该模型的精度和召回率,通过模型评估的结果来训练并调节模型,以实现优化的结果[2]。

 

3. 应用层

应用层是指应用平台和智能产品,其中,应用平台主要是安卓系统、i OS系统等多种智能操作系统,而智能产品主要是无人驾驶、人脸识别等,基于人工智能技术开发出的多种设施和设备,在金融、商品零售、电商等多个行业中都有着十分广阔的应用前景。

 

二、人工智能技术在供应链物流领域的应用优势

1. 提高客户满意度

将人工智能技术合理地运用到供应链物流中,能够有效地提高企业的采购、销售和分销效率[3]。运用人工智能技术,除了提升采购与销售的效率外,还能提升顾客满意度。比如,将人工智能技术引入到企业中,可以对企业进行实时的存货监测与调配。在顾客下订单后,公司能够精确的估算出存货的状况,并能及时地将货品送到顾客手中,从而避免由于存货短缺而导致的运输延迟。

 

2. 有助于加速数据的实时处理速度

在供应链物流领域中,人工智能技术的另一个优点就是可以加快数据的实时处理。在供应链物流过程中,存在着大量的数据,如订单、货物追踪、库存等,这些数据都要求实时地进行处理与分析[4]。比如,利用人工智能技术,可以使企业进行数据的自动收集与处理,进而对供应链的物流数据进行快速的收集与分析。

 

3. 提高物流运输准确性与实时性

在物流从起点仓库到最后仓库的这段时间里,不可避免地存在着一些连接上的问题,往往会导致货物的丢失。同时,在货物的出库通过中转到专线存放点之后,又从专线存放点运送到特定的专线点,在这个过程中,可能会有很多的物流公司来承运,各个运输环节的点与点的对接也会有一些问题。因此,在供应链物流方面,要做好人工智能的构建和创新,尽量减少中间的物流环节,提高供应链的物流传输效率,同时还要确保准确度,不会在运输过程中造成材料的损坏。

 

4. 采购端与销售端统一

过去所使用的供应链物流模式是以商品的销售和运输为主的,供应链物流的统一性不能得到保证。在人工智能的影响下,逐步将采购物流与营销物流结合起来,使其具有了完整的生命周期。现在,货运公司将会对货物进行招标,在确定了货物的价格后,再挑选出最适合的托运人。不过,原材料的采购和物流还是要靠供货商自己来选择。如果供应商越多,承担运输责任的物流公司的数目就越多,就不能体现出以量易价的优势。通过对采购材料的运输和成品的物流进行集成,让采购和销售达到了和谐统一,降低了物流企业的数量,同时还能够提升管理的效率。

 

三、人工智能技术在供应链物流领域的具体应用

1. 智能仓库选址

将人工智能技术引入到供应链物流中,既可以加快采购与销售的效率,又可以加快数据的实时处理,同时也可以对物流仓储的位置进行优化。仓储空间位置的选择是企业物流运作中的一个重要环节。传统的仓储空间布局方式以手工方式进行,费时费力,且易受人为干扰。而人工智能能够利用大数据分析与智能算法,对海量物流信息进行快速采集与处理,从而为企业制定出科学合理的仓储位置规划。

 

2. 智能库存管理

传统的仓储管理模式以手工作业、管理为主。包括库存管理,货物分类,仓库规划等。这样做有很多不足之处,如效率低下,管理费用高,容易出现错误。随着人工智能技术的发展,全面实现了仓储的全过程自动化,是提升仓储管理智能化程度的关键。比如,人工智能能够利用无人机、机器人等智能设备来自动分类、搬运仓储中的物品,从而达到高效的仓储作业。与此同时,人工智能还能够智能化地收集、处理和分析仓储中的货物和物流信息等数据,从而提升了对数据的使用效率,帮助仓储管理者进行科学的仓储管理[5]。

 

3. 智能客户服务

将人工智能技术运用于客服领域,能够提高顾客满意度,提高服务品质。通过智能客服服务的设立,能够使用自然语言处理、语音识别等技术,达到对顾客进行智能化的询问与回应。此外,人工智能还可以通过实时数据分析和机器学习算法,提供个性化的客户推荐和定制化的服务,满足不同客户的需求和偏好。同时,智能客服系统还能提供智能化的问答、智能化的顾客关系管理等功能,从而提高客服人员的服务水平,为顾客提供更好的服务。

 

比如,中国顺丰速递就采用了一种基于自然语言处理的智能化客户服务体系。客户可以与智能客服人员进行语音和文本的互动,询问送货情况,修改送货地址等。智能客服采用自然语言处理技术对用户的需要进行分析、理解,并对所获取的数据做出相应的解答,从而提升客户的服务效率与满意度。

 

4. 智能运输配送

人工智能技术能够将已有的运输和配送资源、车辆数量和承载能力相结合[6],利用路径优化算法、调度算法等适合于优化物流与配送路线的优化方法,以提升物流与配送路径的科学性与合理性,并有效地控制物流与配送成本,提升物流与配送的反应速度,从而实现整个供应链高效运行[7]。蚁群算法就是其中的一种,它通过仿真蚂蚁的觅食路线来寻找最佳的路线。在人工智能的应用与蚂蚁算法的供应链中,建立一种基于网络的运输与分销计划的优化模型,将物流运输和分销计划转换为从分销中心到分销目标,达到降低运输费用、减少汽车燃料消耗量的目标,建立了基于以上约束因素的供应链交通与分销调度模型,将排程模型作为限制函数,改进蚁群算法中的信息素更新方法,在高品质的路径中,加入一种罚因子,减少了被选中的可能性,从而提高了信息素在高品质的路径中的浓度。

 

在建模完成后,在实际场景中展开该模型,并将其应用到真实的方案中,模型会自动产生最佳的排程结果,包括了各型号车辆的实际运输距离,实际载重,实际燃油消耗,运输路线等,所得到的排序结果可以在满足约束的情况下,有效地减少了运输的时间和运输费用。

 

5. 智能追溯

智能追溯系统可以利用互联网技术,把商品从制造到售后服务的整个流程连接起来,做到信息以及流程统一,形成完善的信息链。利用人工智能技术,对商品的来源和去向做了详细的记录,保证了商品的完整和可追溯。例如,燕窝是国内流行的养生产品之一,但在过去的销售过程中,消费者经常被假冒的燕窝所困扰,难以确定所购燕窝的真伪,从而影响了燕窝销售。在人工智能的帮助下,消费者可以追踪到燕窝的生产和运输过程。

 

6. 物流订单预测与优化

对物流订单进行合理的预测与组织,不仅能有效地提高运输效率,而且能有效地减少运输成本。利用机器学习技术,可以根据历史订单数据和相关因素进行订单需求的预测,从而为企业提供有效的决策支持。

 

例如,美国的网上零售业巨人亚马逊使用了机器学习的方法来预测订单的需要,并且通过路径规划和库存管理等方法来提升运输的效率。经过持续的学习与改善,亚马逊在预测准确度与物流效率上有了明显的提高,为企业节省了不少的时间与成本。

 

7. 风险管理

风险管理是物流和供应链中的一个重要环节。利用人工智能技术,可以快速准确地识别出可能存在的危险,并作出相应的反应。以航海为例,利用人工智能影像辨识技术,可即时侦测到船舶损毁及沉船事故,并划定水域范围。另外,利用人工智能技术对设备进行预期性维修,可以有效地防止意外停机。

 

四、结语

人工智能在供应链链中的运用,是一种非常宝贵的科学技术资源,可以通过大数据、云计算、互联网等信息技术来支持,从而提升整个供应链的效率,保证它对未来的物流产业链的变革具有很强的支持作用。对于物流公司来说,可以根据各个行业的发展趋势,推动整个物流基础设施的建设,从而达到智能化的转变,保证其供应链物流系统的智能化。