人工智能在航運和物流中的應用
需求預測
需求預測依賴(lài)于歷史數據，使用人工智能可以進(jìn)一步加強對歷史和實(shí)時(shí)數據的分析，提供準確的需求預測。有了更準確的需求預測，托運人可以?xún)?yōu)化庫存管理、分派和勞動(dòng)力計劃，從而提高服務(wù)水平。麥肯錫在一份報告中表示，人工智能預測方法可以將供應鏈網(wǎng)絡(luò )中的錯誤減少30-50%。
供應計劃
應計劃是物流的重要組成部分。人工智能可以幫助基于實(shí)時(shí)數據的需求分析。企業(yè)可以動(dòng)態(tài)調整其供應計劃參數，以?xún)?yōu)化供應鏈流程，提高效率，并增加盈利能力。
倉儲自動(dòng)化
由于當前全球形勢，供應鏈中對非接觸式流程的需求不斷增加，似乎推動(dòng)了高級自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程的必要性。人工智能有可能徹底改變倉儲領(lǐng)域的自動(dòng)化，將機器人技術(shù)與人工智能相結合，機器人可以跟蹤和定位庫存，并執行通常需要額外勞動(dòng)力來(lái)完成的挑選和包裝功能。
自動(dòng)化帶來(lái)了高效的資源分配，使勞動(dòng)力能夠做更多有價(jià)值的活動(dòng)，而不是手工瑣事。深度學(xué)習進(jìn)一步促進(jìn)了這些機器人的學(xué)習，使它們能夠在部署它們的場(chǎng)景中自主地做出活動(dòng)決定。
智能計算機視覺(jué)
深度學(xué)習和人工智能使先進(jìn)的掃描、監控和自動(dòng)化技術(shù)能夠通過(guò)圖像和視頻可視化許多物流場(chǎng)