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@物流人,AI浪潮下供应链(liàn)“暴风”将至(zhì)

@物流人(rén),AI浪潮下供(gòng)应链“暴风”将至

  • 分类:新闻动态
  • 作者:网络(luò)
  • 来源:物流报
  • 发(fā)布(bù)时间:2023-06-28 16:09
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【概要描述(shù)】■ 物流领域正处于由“颠(diān)覆(fù)性技术推动的代际转(zhuǎn)变的风口浪尖”。 ■ 人(rén)工智能应用中获益最多的行业中(zhōng),供应链管理(lǐ)排名(míng)前三。 ■ 对运输行业的一个威胁是来自(zì)该行业的“高科(kē)技数字(zì)进入者”。

@物流(liú)人,AI浪潮下供应链“暴风”将至

【概要描述】■ 物流领域正处于由(yóu)“颠覆性技术推动的代际转变的风口浪尖”。
■ 人工智(zhì)能应用中获益(yì)最多的行业中,供应链管理排(pái)名前三。
■ 对运输行业的一个威胁是来自(zì)该行业(yè)的“高(gāo)科技数字进(jìn)入者”。

  • 分类:新闻(wén)动态
  • 作(zuò)者:网络(luò)
  • 来(lái)源:物流报
  • 发布时间:2023-06-28 16:09
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 物流领域正处于由颠覆性技术推动的代际转变的风(fēng)口浪(làng)尖(jiān)

 人工智能应用中获益最多的行业(yè)中,供(gòng)应链管理排名前三。

 对运输行业的一个威胁是来自该行业的高科(kē)技数字进入者

未来的人工智能不(bú)但可(kě)能“颠覆”现(xiàn)有的物流业(yè),甚至改变供应链的管理方式,减少人们从事的工作数(shù)量。

据行业(yè)高管表示,以下这些(xiē)技术未来将会启用——包括人行(háng)道(dào)机器人、自(zì)动驾驶卡车、客服(fú)机器人、甚至包括可以对干扰做出预(yù)测(cè),或是解释销(xiāo)售数据预测为何“大错特(tè)错”的生成人工智能。

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物流更新换代 卡车司机替代?

就在今年(nián)5月,摩根士丹利一份(fèn)研究报告中表示,人(rén)工智能可能能够完全(或几乎)消除供应链中的所有人类(lèi)的参与(yǔ),包(bāo)括那些不用直(zhí)接面对一线(xiàn)的“后台”任务。

当然(rán),虽然人工(gōng)智能催生(shēng)的创新已经数以万计,但这(zhè)份报(bào)告对于人工智(zhì)能的应用速度(dù)还是比较谨(jǐn)慎乐观的。

按照(zhào)该报告(gào),虽然目前人工(gōng)智能在技术上(shàng)的应(yīng)用还很有(yǒu)限,但新技术从研发到应用并非一个线性的过程(chéng):因为(wéi)以(yǐ)往(wǎng)一(yī)种新技(jì)术从产(chǎn)生(shēng)到能够商业应(yīng)用,大约(yuē)需要10年的时间,这意味着,生产率的提高是(shì)滞后的。但是(shì)随着新技(jì)术应(yīng)用(yòng)的(de)加快,人工智能这(zhè)种高(gāo)科(kē)技的应(yīng)用(yòng)速度(dù)可能比个(gè)人电脑(PC)革命期间更快。

 

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随时间(jiān)推移,技术采用越(yuè)来越快 图片来源:摩根士丹利

 

按照该报告,物流(liú)领域正处于由“颠(diān)覆(fù)性技术推动的代际转变的风(fēng)口浪尖”,已经被广泛(fàn)采用其中的技术(shù)包(bāo)括:自动驾驶、电动汽车、区块链和无人(rén)机(jī)。而人(rén)工智能是(shì)这些潜在变革性技术中最(zuì)新(xīn)出(chū)现的(de)一种,也许(xǔ)是(shì)迄今为止最(zuì)强大的技术。

例如,该报告(gào)表示,预计2024年(nián)将有数百辆自动(dòng)驾驶卡车在美国开始运营(yíng),将每(měi)英里(lǐ)成本降低25%至30%,并最终完全消除(chú)对司(sī)机的(de)需求(其时间(jiān)表是“超过三年(nián)”)。换句话说,以后难道卡车司机的职业要消失了?

要回答这个问(wèn)题,首先要(yào)看自动卡车的发展步伐。在(zài)这一点上,不妨以“自(zì)动卡车第(dì)一(yī)股”图森的(de)发展为例。

据悉,图森未来(lái)成功(gōng)完成中(zhōng)国首次(cì)自动驾驶重卡在(zài)公开道路的全无人(rén)化测试(shì),全程无安全员值(zhí)守和任何人为干预(yù)。此次全无(wú)人化测试(shì)区域包括上海的深水港物流园、东(dōng)海大桥等(děng)自动(dòng)驾驶(shǐ)公开测试(shì)道路,路(lù)线全程约62公里。涉(shè)及场景包括交通信(xìn)号灯(dēng)识(shí)别(bié)、上(shàng)下匝道(dào)、变道行驶、避让紧(jǐn)急车道车辆(liàng)、应对车道部分封路和大雾侧风天(tiān)气等。

自(zì)动驾驶的优势(shì)显而易见:人工长时(shí)间驾驶(shǐ)会出现驾驶(shǐ)疲劳,这时就需要休息(xī),无疑会影响运输效率(lǜ)。而自动驾驶一(yī)旦成熟,可以每天无间隙行驶,将(jiāng)会极大提(tí)高工作效率,而且自动驾驶技术不会产生疲劳等(děng)隐患,能更快速(sù)、更安全地运输到目的地。

当(dāng)然,目前的卡(kǎ)车(chē)自(zì)动驾驶(shǐ)还有很长(zhǎng)的路要走,但可(kě)以肯定(dìng)的是,一旦这条路走通,将(jiāng)对整个物(wù)流行(háng)业的运行模(mó)式产生根本变革。下(xià)面这张表格,介绍的就是全球自动驾驶主要玩家的长板与短(duǎn)板,仅供参考。

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自(zì)动驾驶卡(kǎ)车公司优劣(liè)势(shì)对比 图片来源:国金证(zhèng)券

缺货 一去不返?

人工智能所改变(biàn)的,当然不仅是简单的物流(liú),而是(shì)整个供应链。

动不动(dòng)挂(guà)在嘴上的“供应链(liàn)转型升(shēng)级”,就是利用(yòng)技术优化产品从生产到消(xiāo)费终端的每个环节,其中每一个环节,都(dōu)离不(bú)开人(rén)工(gōng)智能的“赋能”,过去高度依赖人工(gōng)操作的供应环节,都将向智(zhì)能化方向加速升(shēng)级。

众所周知,供应链(liàn)不但(dàn)很长,而且(qiě)会涉(shè)及多(duō)个方面:一(yī)家公司可能从世(shì)界(jiè)不同地(dì)区的制造(zào)商那里采购原材(cái)料,在(zài)将部件运到(dào)中(zhōng)央装配厂进行加工(gōng),最后通过物流(liú)送(sòng)到终(zhōng)端(duān)消费者手中。

生产(chǎn)和(hé)运输货物,本来就(jiù)如此复杂,而连续三年的新冠全(quán)球(qiú)大流行(háng),以及频发的(de)地缘(yuán)冲突加剧了这(zhè)种复杂,进(jìn)而导致了包括计算机芯片这种核心部件等零件的短(duǎn)缺,以及不得不对于运输(shū)路线做出的调整。这(zhè)种复杂性(xìng)意味着,企业往往不知道他们(men)的产品从流程的一端到另一(yī)端到底会发生什么。

摩(mó)根(gēn)士(shì)丹利的报告对此解(jiě)释,这(zhè)就是人工智能和机器学习(xí)发(fā)挥(huī)作用(yòng)之处。通过(guò)预测(cè)流动(dòng)的(de)运输网络可能出现的问题,并且在问题出现之前(qián),人工智能和机器学习甚至有(yǒu)可能提(tí)前采取措施,避免物流(liú)网络完(wán)全中断。

举个简单的(de)例子:恶劣(liè)天气是货(huò)运的大敌,而依靠人工智能的数据货运网络(luò),能够(gòu)提供(gòng)实时的(de)货运数据,如果遇到恶劣天气(qì)等(děng)突发(fā)事件,帮助人及时(shí)变更和优化运输(shū)线路,工作(zuò)效率也将(jiāng)更高效。

上(shàng)述主题同时也(yě)为投资公司Jefferies所关(guān)注,该公司对“生(shēng)成性人工智能对运输和物流的(de)影响(xiǎng)”做出了多种预测。包括预(yù)测需求,预测卡车的维修(xiū)时间,制定(dìng)最佳(jiā)的运(yùn)输路(lù)线,以及实(shí)时跟踪货物。

根据(jù)该(gāi)机构(gòu)在(zài)6月6日(rì)研究报(bào)告的观点,随着(zhe)生成性人工(gōng)智能在卡车运输和物流(liú)领(lǐng)域等的采用,卡车司机的短缺、极地漩涡带来的暴风(fēng)雪使(shǐ)贸易(yì)停止,以(yǐ)及货架上婴儿配(pèi)方奶粉的匮乏将成(chéng)为遥远的记(jì)忆。

以上条条直击运输行业的痛点,以卡车司机短缺为(wéi)例,它(tā)一直是美国运输业的难题:据全美卡车协(xié)会预测(cè),2027年美国运输业(yè)市(shì)场规模可达万(wàn)亿(yì),但存在严重(chóng)供需不平衡问题,主要系司机短缺:2019年缺口6.6万人,预计2026年缺口为16万(wàn)人。人工智能的(de)应用,或许能补上缺(quē)口。

“科(kē)学技(jì)术是第一生产力”,推进供应链转型升级,离不开强(qiáng)大的科(kē)技支撑,尤其(qí)是机(jī)器视觉、深度学(xué)习(xí)、大(dà)数(shù)据(jù)和(hé)云计算等(děng)重点技术的不断创(chuàng)新,为供应链变革提供了巨大的想象空间。

具体(tǐ)到应用上,供应链中有大量适(shì)用人工智能的(de)环(huán)节(jiē),比如(rú)无人驾驶仓库推车、巡检机器人等,从生产端到最后的消费终端,都可以融合人工智能技(jì)术(shù)。麦肯锡的一项调研数(shù)据表(biǎo)明,人工智(zhì)能应用中(zhōng)获(huò)益最(zuì)多的行业中,供应链管理(lǐ)排(pái)名(míng)前三。

传统行业(yè)巨(jù)头 拥抱(bào)人工智能(néng)

既然人(rén)工智能能够“颠覆”整个(gè)物流行业(yè),航运巨头马(mǎ)士基,也在积(jī)极拥抱人工智能。该公司首席技术和(hé)信息官卡(kǎ)普尔(Navneet Kapoor)就表示,生成式人工智能将成为该公司运营的一个(gè)重(chóng)要组成(chéng)部分。

卡普尔进(jìn)一步(bù)指出,人(rén)工智能(néng)和机器学习已(yǐ)经存(cún)在了很长时间,并从只是“有趣的”模型项(xiàng)目,发展(zhǎn)到公司内部更“真实”的项目;现在随着生成性人(rén)工智能的出现,人工智能有了(le)真正登上主流企(qǐ)业界舞台的转折(shé)机会。

 

卡(kǎ)普尔(ěr)说,马士基已经使用人工智能好几年了(le),现在正(zhèng)在“积极(jí)寻求” 将人工智能更(gèng)大(dà)规模(mó)地融(róng)入其业(yè)务流(liú)程和功(gōng)能的方法。目前已(yǐ)经在(zài)使用的一种途径,是(shì)帮助客户更好地计(jì)划。

卡(kǎ)普尔解释说,马士(shì)基正在使用人工智能建(jiàn)立所谓的“预(yù)测性”货物到达模(mó)型,为客户提高预定的可靠性。即(jí)使(shǐ)在新冠(guàn)结束之后,保证可靠性也至关重要,而通过模型,客(kè)户可以更(gèng)好(hǎo)地规划供应链和(hé)库存,降低成本(běn)。马士(shì)基还希望在航运路(lù)线拥挤时,使用(yòng)人(rén)工智能来推(tuī)荐解决方案(àn)。例如,就货(huò)物(wù)应该空运还是储(chǔ)存(cún)提出建议。

而且(qiě),卡(kǎ)普尔说,该公司希望使用一种大语言模(mó)型(xíng),以此学习如(rú)何(hé)从大量数据中识别、总(zǒng)结和生成文本(běn)及(jí)其他(tā)类(lèi)型的内容,进而更好(hǎo)地了解销售过(guò)程。“你可(kě)以全(quán)面了解(jiě)客户在去年与(yǔ)你进(jìn)行的所有交易,你可以(yǐ)弄清楚在某个(gè)业务领域(yù)失去订单的(de)可能根本原因。”

双刃(rèn)剑 AI会加剧失业么?

ChatGPT这样的toC人工智能大行其道,已(yǐ)经使得(dé)昔日“风光无限”的(de)一众白领,担心(xīn)自己的饭(fàn)碗朝不保夕(xī)。那么随着生成型人工(gōng)智能在(zài)供应链里的深入应用,会有更多人因(yīn)此丢掉饭碗么?

对此卡(kǎ)普尔(ěr)说:“在我看来,生(shēng)成性人工智能是一生中仅有一次的颠(diān)覆(fù)。因此会造成传统情境下的工作岗位流(liú)失,但我也相信(xìn)它将创(chuàng)造新的工作,就像(xiàng)之前的(de)每一(yī)次技术(shù)颠(diān)覆一样。例如,提示工程师(训练人工智能以(yǐ)做出更好(hǎo)反应的人)的角色可能会更有需(xū)求。”

摩根士(shì)丹利(lì)的报告指出,对运输行(háng)业的(de)一个威(wēi)胁是来自该(gāi)行业(yè)的“高科技数字进入者”,按照报告描述,人工智能对物流行业是一把双(shuāng)刃剑:可能(néng)会帮助行业变得更有(yǒu)效(xiào)率,但也可能减少(shǎo)对组织包装、存储和运输的第三(sān)方物(wù)流(liú)公司的服务需求(qiú)。

马士基已经(jīng)通过其(qí)增长风(fēng)险投资部门投资(zī)了人工智能(néng)初创(chuàng)企业,包括自动驾驶电动卡车(chē)制造商Einride;自动(dòng)销售谈判(pàn)的公司Pactum;以及帮助公(gōng)司了解其库存情况并预(yù)测延误的人(rén)工智能(néng)平台7bridges。

卡(kǎ)普(pǔ)尔解(jiě)释说(shuō):“我们把数(shù)据初创(chuàng)公司(sī)看成是转型的推动者(zhě)和加速器,但我们也很警惕:我们(men)不想(xiǎng)在这个问题上木知木觉......数据初(chū)创公司可以成为我们和客户之间的中介(jiè),我们需要确保我(wǒ)们保(bǎo)持(chí)领先(xiān),但(dàn)也(yě)向这些(xiē)初(chū)创公司学习(xí)”。

知识(shí)助理 大显神通(tōng)

基于人工智能(néng),且已经被(bèi)多个领(lǐng)域证明了威力的“知识助理”,在供应链方面同样广阔天地,大(dà)有作为。

一家旨在帮助企业集中和分析数据的软件公司o9 Solutions的总裁(cái)兼首席运(yùn)营官里卡洛(Igor Rikalo)表示,知(zhī)识助理可以帮助解决另一个问题(tí):商品的过剩和不(bú)足,而这往往是内(nèi)部团队之间缺乏沟通的结果(guǒ)——销(xiāo)售部门与从事供应链(liàn)管(guǎn)理的部门在交易(yì)上存在不一致。

按照其(qí)说法,选择知识助理也是(shì)一种(zhǒng)“次优的”结(jié)果,因为销售团队投入巨(jù)资(zī)推广的商(shāng)品,可(kě)能会遇到供应链受限的难(nán)题(tí),而这无(wú)疑会造成财力的浪费。

他补充说,希望每个人都(dōu)有这种由人工智能(néng)及大(dà)型(xíng)语言(yán)模型驱动的“知识助理”,能够深入(rù)了解一系列销售问题(tí),例如(rú),为什么供(gòng)应商(shāng)的(de)交货量低于订购量的情况。

回答这些问题通常需要销售、营销、供应链和采购团队的投入,但生成性人工智能可能(néng)能够检测大数据(jù)以提供答(dá)案。这也可能意味着综合业务规(guī)划团队需要更少的人员,这些团队负责监督长期(qī)目标的实现(xiàn)、以及对营业(yè)收入和特定产(chǎn)品的需求预测。

里卡洛说:“今天(tiān)1000人的规划(huá)团队(duì)可能(néng)转变为(wéi)100人或更(gèng)少”。

写在最后

通过人工智能促进供应链(liàn)转型升级,最大的挑战(zhàn)仍然来自于人,单纯依靠人工智能完全取代人工的想(xiǎng)法(fǎ)并(bìng)不切实(shí)际。因(yīn)为(wéi)人工智能再怎么样,最终还是(shì)要人来操作和控制,并且人(rén)之所以为人的(de)同理心,可能是人(rén)工智能最缺乏(fá)的。

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