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  最近兩年來，關(guān)于AI的話題十分熱門，前有阿爾法狗大勝人類圍棋冠軍，后有馬老師與馬斯克AI江湖論道。AI時代的腳步看起來越來越近了，關(guān)于AI在各個領(lǐng)域的應(yīng)用研究也在熱烈展開。那么AI在物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域中，可以到什么樣的作用呢？

  物流和供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€數(shù)據(jù)密集型的行業(yè)，同時目前也是一個嚴(yán)重依賴經(jīng)驗的學(xué)科。物流和供應(yīng)鏈領(lǐng)域的管理人員，核心的工作就是從各種數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)運(yùn)營存在的問題，然后進(jìn)行針對性的調(diào)整，但即便如此，其所發(fā)掘的數(shù)據(jù)還是有很多不足。

  第一點(diǎn)，沉睡的數(shù)據(jù)。很多人會講我們企業(yè)有ERP、WMS、DRP各種專業(yè)的信息化工具，能提供各種運(yùn)營數(shù)據(jù)，怎么會是沉睡的數(shù)據(jù)呢。很遺憾，這些數(shù)據(jù)都是不會講話的，目前市面上的幾乎所有企業(yè)管理軟件都是啞巴，他們只是忠實的記錄數(shù)據(jù)，而不會給出建議。這些數(shù)據(jù)不會提供預(yù)警，不會預(yù)測未來，更不會告訴你應(yīng)該采取什么樣的措施，這些措施會產(chǎn)生什么樣的后果。

  第二點(diǎn)，受限于管理人員的經(jīng)驗水平，即使管理人員獲取了運(yùn)營的數(shù)據(jù)，也只能簡單粗略的根據(jù)自己的知識，做一些判斷。過程中指標(biāo)體系夠不夠完整，模擬運(yùn)算夠不夠精確，過程有無人工錯誤等等這些都是未知數(shù)。并且這些分析和決策通常都是滯后的。

  上面的兩點(diǎn)使得目前的供應(yīng)鏈和物流的管理還只是停留在經(jīng)驗主義的范疇，一旦決策失誤就會帶來巨大的成本浪費(fèi)，使企業(yè)喪失競爭優(yōu)勢，甚至帶來災(zāi)難性的后果。

  那么未來在AI時代，物流供應(yīng)鏈的管理應(yīng)該是什么樣的呢？

  一、供應(yīng)鏈預(yù)測

  供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)互相配合，使得資源在供應(yīng)鏈上中最優(yōu)分布，在過程中，信息的透明和準(zhǔn)確對供應(yīng)鏈成本至關(guān)重要，如何提供有效的預(yù)測，避免牛鞭效應(yīng)，避免資源浪費(fèi)是管理者和AI需要一同面對的問題。在這個過程中，管理人員的經(jīng)驗更多應(yīng)該體現(xiàn)在模型和影響因素的設(shè)計上，具體的預(yù)測和計算工作應(yīng)該交給AI完成。

  二、供應(yīng)鏈品控

  在現(xiàn)階段的企業(yè)管理中，供應(yīng)鏈管理的工作通常分散在各個部門，每個部門都有自身的一套監(jiān)控和考核指標(biāo)體系，但是從整個供應(yīng)鏈層面對運(yùn)營質(zhì)量進(jìn)行管控的公司少之又少。除了指標(biāo)分散外，數(shù)據(jù)的加工耗費(fèi)大量的人力，關(guān)鍵的是呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)只能反映過往的情況，而不能對當(dāng)前的情況進(jìn)行管控、修正。

  借助AI的力量，供應(yīng)鏈管理人員可以實時的對供應(yīng)鏈運(yùn)作的指標(biāo)表現(xiàn)進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警、甚至自動生成工單進(jìn)行問題的處理和跟進(jìn)。

  AI在供應(yīng)鏈品控的領(lǐng)域的應(yīng)用將不僅僅是業(yè)務(wù)層面甚至包含財務(wù)方面。目前在供應(yīng)鏈品控方面，有不少業(yè)內(nèi)公司已經(jīng)在探索實施，在倉容預(yù)警、自動成本管控、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)測、大客戶管理、訂單履約管理等方面起到了很好的效果。

  三、供應(yīng)鏈選品、庫存管理以及調(diào)撥、補(bǔ)貨決策

  在庫存管理模塊，AI對于效期、臨保期、安全庫存、經(jīng)濟(jì)訂貨批量上等的管理上能做到及時、迅速、準(zhǔn)確的預(yù)警和建議，并且為調(diào)撥、補(bǔ)貨決策提供具體的建議和方案，并且監(jiān)控決策的實施過程。

  四、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

  倉配網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃是企業(yè)發(fā)展到一定階段必然面對的問題。需要布局多少個倉庫，倉庫選址在哪里，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)怎么設(shè)置，每個倉庫承擔(dān)怎樣的職能。這些問題，牽扯到物流成本、服務(wù)時效、庫存管控和客戶體驗，還有政策、消費(fèi)者分布、商品特性等因素的制約。

  AI依靠算法的力量進(jìn)行動態(tài)規(guī)劃，通過因素的變化模擬結(jié)果的變化，協(xié)助管理者做出相應(yīng)的決策。

  五、供應(yīng)鏈訂單管理

  當(dāng)一個訂單產(chǎn)生的時候，就面臨一系列的決策行為，訂單應(yīng)該從哪個倉庫發(fā)貨、選擇哪個配送商、走那個路線、訂單缺貨的時候是否要進(jìn)行拆單、用戶物流期望是什么等等.

  通過AI算法，管理者可以通過系統(tǒng)，讓訂單決策在產(chǎn)能、成本、時效、服務(wù)等因素上達(dá)到平衡，更好的為企業(yè)戰(zhàn)略服務(wù)，為客戶提供最優(yōu)的物流服務(wù)體驗。 

  六、倉庫作業(yè)管理

  AI可以協(xié)助管理者進(jìn)行資源的調(diào)配，實時提供作業(yè)數(shù)據(jù)及預(yù)警。在具體作業(yè)上，AI可以協(xié)助進(jìn)行揀選路徑規(guī)劃、訂單波次策略選擇。在倉配交接環(huán)節(jié)，AI還可以協(xié)助識別直發(fā)線路，協(xié)助場地周轉(zhuǎn)場地管理和配送資源計劃管理。

  七、配送路由和配送末端管理

  在配送階段，通常消費(fèi)者提供的地址是不精確的，有很多錯誤和模糊地帶。這個時候就需要通過算法，通過AI來自動識別客戶的實際目的地，確保準(zhǔn)確地投遞。同時在異常發(fā)生的時候，AI也可給出優(yōu)先補(bǔ)救方案。

  八、供應(yīng)端物流的管理

  供應(yīng)物流的特性是供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的重要影響因素，供應(yīng)鏈預(yù)測和補(bǔ)貨建議也需要考慮供應(yīng)端的信息和在途數(shù)據(jù)。在供應(yīng)商管理庫存，VMI領(lǐng)域，AI可以協(xié)助進(jìn)行過程預(yù)警和補(bǔ)貨，以及結(jié)算自動化的應(yīng)用。在在途庫存的管理和車輛調(diào)度上，AI和算法也能起到較大的作用。

  以上就是關(guān)于AI在物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域的作用介紹，希望能給你帶來幫助。