通过AI和自动化转换物流运营

抽象的：人工智能和自动化的快速发展是在全球重组物流运营。 AI驱动的解决方案为物流部门提供无与伦比的效率，需求，劳动力短缺和成本压力不断增加。在ReTurnQueen，我们利用AI简化了反向物流并优化返回管理。在本文中，我将探讨AI和自动化如何转换物流，同时探讨物流运营中AI集成的挑战和未来方向。

介绍

毫无疑问，物流行业是全球贸易的骨干。但是，传统行动面临某些挑战，无论是波动的需求，高运输成本，劳动力短缺还是供应链的复杂性日益增加。随着AI和自动化的来源，这些效率低下的管理良好。普华永道的一项研究估计，到2030年，全球经济价值的AI和物流自动化可能会贡献高达1.2万亿美元。

AI和物流中的自动化应用

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让我们首先探讨物流行业中如何使用AI和自动化。

需求预测和库存优化：市场中许多AI驱动的预测分析工具都在考虑诸如历史销售，市场趋势和外部破坏之类的因素，例如天气或地缘政治事件。以服装品牌Zara的榜样。它使用AI来分析实时销售数据以优化库存水平。许多这样的品牌正在这样做。在ReTurnQueen期间，我利用预测分析来优化库存和回报管理，这对全国范围内的业务非常有帮助。
仓库自动化：自动化系统，例如机器人过程自动化，仓库管理系统和AI驱动的库存跟踪，可显着提高效率。让我们谈谈亚马逊。其AI驱动的仓库使用的机器人被证明比人类高出50％。同时，总部位于英国的杂货连锁店Ocado使用AI驱动的机器人有效履行客户订单。这已成为全球物流和供应链管理中的日常现象。在ReTurnQueen任职期间，我通过集成AI驱动的物流解决方案，提高服务效率和简化操作工作流程来优化仓库运营。
路线优化和智能运输：如今，公司正在使用AI驱动的运输管理系统，该系统使用实时数据来优化交付路线，减少燃油消耗和交付时间。例如，UPS的猎户座系统每年通过优化交货路线节省了数百万英里。在9piecesof8软件实验室，我致力于创建简化实时物流路由解决方案的高性能AI模型。
自动驾驶汽车和无人机：自动驾驶卡车和无人机正在彻底改变最后一英里交付的动力。像特斯拉和Waymo这样的公司正在开创AI驱动的自动驾驶物流车。根据摩根士丹利（Morgan Stanley）的报告，自动卡车可以将交付成本降低40％，同时提高安全性和效率。亚马逊的Prime Air Project旨在将无人机用于快速包装交付。
欺诈检测和降低风险：AI驱动的系统分析了过去的交易和标记可疑活动，将欺诈引起的损失减少了25％。 PayCargo出来并说，现在它使用AI驱动的风险评估来防止欺诈性交易。许多其他公司正在充分利用物流行业中的AI驱动欺诈检测系统。在Nightwatch.io，我的工作涉及管理大量物流数据集的数据安全，展示了AI在降低风险中的作用。
AI驱动的员工培训：这很有趣。 AI生成的虚拟模拟可帮助培训员工在仓库操作中，以优化入职流程。像DHL这样的公司使用基于AI的培训模块为仓库工人准备自动化。
成本优化和方案计划：在当今的时间里，AI可用于生成多种节省成本的方案，使经理能够选择最有效的物流策略。这有助于他们节省时间和金钱，从而提高整体效率。

物流行业中AI集成的挑战

尽管在物流行业中使用AI有很多好处，但它也带来了独特的挑战，因为这是一个相当新的概念。

初始投资和可伸缩性问题

好吧，实施AI和自动化技术对于所有级别的公司都不是成本效益的。它需要大量的资本支出，通常超出较小公司的范围。即使像联邦快递和亚马逊这样的大型企业在AI驱动的物流上进行了大量投资，但较小的企业可能会发现很难证明这笔费用是合理的。为了使AI对中小型企业更加实用，诸如AI-AS-AS-AS-Service（AIAAS）和与IT公司的联盟等合作项目也正在发展。据报道，AIAAS将为各种规模的公司提供可扩展的解决方案，到2027年的复合年增长率为34.6％。

数据隐私和网络安全风险

众所周知，AI系统依靠大量数据，使它们容易受到网络威胁。这使我想起了2021年的案例研究，当时全球供应网络受到一条主要运输线的网络攻击的影响。在过去的五年中，供应链网络威胁的数量增长了42％，这促使企业投资于AI驱动的安全解决方案来保护后勤运营。分析师正在研究区块链技术和AI的组合，这是增强数据安全性和完整性的可能方法。

监管问题

世界各国政府仍在修改法规，以支持AI驱动的物流。尽管美国运输部正在为AI驱动的自动货运运输建立法律框架，但《欧盟AI法案》旨在为物流中的AI使用提供精确的标准。这些不断变化的法规强调，在合并AI技术时，企业处理合规性问题的重要性。在我看来，这是AI和供应链管理方面仍然存在的问题之一。

技能差距可能具有挑战性

让我们谈谈AI和自动化对人类构成的最大威胁 - 工作。我的看法有些不同。我相信，如果您足够熟练，那就可以创造更多的工作。根据世界经济论坛的评估，AI到2025年可能会取消8500万个工作岗位，同时创建9700万个新职位需要高技能的技术劳动。 UPS和DHL等企业通过通过AI驱动的员工培训计划为员工提供数字技能，以解决此问题。这应该是方式！我高度支持为员工提供技能增强培训的公司。但是，这仍然需要真正的数字。