人工智慧將如何改變第一產業鏈和物流？
在過去的幾年裡，企業一直在尋找增強決策、簡化運營、降低成本和提高客戶滿意度的方法，人工智慧 （AI） 在物流和**鏈中的使用顯著增加。 人工智慧已成為物流和鏈條專業人士不能忽視的重要工具，因為它可以為物流提供更深入的洞察、更高的反饋頻率和更精細的粒度。 毫無疑問，人工智慧已經取得了成功，並將繼續發展。
在過去十年中，管理**鏈的挑戰呈指數級增長。 全球大流行加劇了市場波動，但也增加了對供應鏈靈活性和敏捷性的需求。 因此，各行各業的物流和連鎖組織都轉向了人工智慧的力量和這項技術提供的革命性解決方案，包括：
實時可視性：面對當今複雜的鏈網路，製造商必須獲得對鏈的完整、實時可見性。 人工智慧驅動的系統通過整合來自不同商家、製造商、物流提供商和零售商的資料來提供這種級別的可見性。 這有助於企業跟蹤庫存水平、監控出貨量、識別瓶頸並快速響應需求中斷或變化，從而提高整個供應鏈的靈活性。
增強需求**：通過人工智慧增強需求可用性和資源規劃有助於使連鎖店和物流組織在消費者需求和需求之間保持微妙的平衡。 人工智慧技術通過從廣泛的資料儲存庫中提取見解來滿足需求。 （資料**包括：過去的銷售歷史、客戶交易、社交提及和當前的經濟指標。 此外，人工智慧工具還可以與供應商共享需求資料，促進連鎖合作夥伴之間更好的協作。 這有助於公司優化生產計畫和交付計畫，以建立統一的鏈系統。 更高的可用性水平還使企業能夠最大限度地減少缺貨、優化庫存水平並減少過剩庫存。
倉庫管理優化：人工智慧演算法可以分析歷史資料、訂單模式和產品特徵，以確定最有效的植入式廣告。 人工智慧還可以簡化複雜的程式，優化分揀路線，加快工作速度，並改善整體倉庫布局。 這極大地方便了貨物的及時從倉庫中提取，並確保順利交付給客戶。
自主移動機械人 （AMR）：AMR 用於自動執行揀選、包裝和 ** 等一系列任務，是全球連鎖倉庫中越來越受歡迎的工具。 通過採用人工智慧和創新技術，包括機器學習、計算機視覺和感測器融合，這些機械人能夠以極高的精度執行複雜的任務。 AMR 還可以與人類工作者協同工作。 這樣，人類可以專注於需要人類創造力和解決問題能力的更複雜的任務，而機械人可以處理重複的瑣碎任務。 這種程度的動態夥伴關係有可能最大限度地提高員工生產力並提高倉庫運營的整體效率。
AI是否適合所有物流和連鎖企業？
根據 HERE Technologies 和 Amazon Web Services 最近委託進行的一項調查，成本、中斷和缺乏專業知識正在成為連鎖經理廣泛採用輔助技術（包括人工智慧）的障礙，只有 50% 的受訪運輸和物流專業人士表示他們的組織在運營中使用基本資料分析，只有 25% 的人使用人工智慧。
該調查於 2024 年 1 月 2 日至 10 日在德國、英國和美國的 300 名運輸和物流專業人士中進行，調查了各種趨勢和主題，包括鏈可見性、可持續性、資料分析、人工智慧 （AI） 以及採用技術的總體障礙。 調查結果顯示，目前物流行業在採用基礎資料分析和人工智慧方面存在巨大差距，同時缺乏可持續發展目標和實時鏈可視性的進展。
需要注意的是，人工智慧提供的一些優勢需要先進的技術基礎設施，而許多公司目前還沒有這些基礎設施。 隨著這項重要技術繼續以指數級的速度發展，在鏈上運營中採用人工智慧的企業可能會在複雜而動態的全球市場中獲得長期成功。