物流和供应链管理中的
人工智能应用案例
1
故障分析和早期异常检测
主数据中的错误或流程中的异常可能导致故障或延迟。人工智能可快速检测故障并在其造成损失前予以修复。
2
库存审计和补货规划
库存太少会导致交付瓶颈，库存过多又会增加仓储成本。人工智能可根据收到的订单，预测何时何地应该有多少备货。
3
自主学习型仓库
AI可通过改进仓库中货物的摆放方式、对员工和仓储机器人的动线进行分析和优化，以及绘制数字化场地规划来加速仓库中的各项流程。
将仓库与配送车辆联网、生成车辆抵达时间的预测信息也有助于优化自主学习型仓库的运作。
4
装载设计、集装箱管理和运输方式选择
将不同货物组合成一票快件，并选择合适的运载车辆和包装可提高卡车的空间利用率和装载安全性。
人工智能系统可在早期就分析得出哪辆车应该装载什么，以及如何在运输过程中实现效率大化。
5
基于人工智能预测完成调度和路线规划
对合并运输货物的路线规划与货物的构成密切相关。货物决定了目的地的派送顺序。
经验丰富的员工可以非常准确地规划路线，而人工智能系统则可以实时获取路线路况的所有相关信息，并通过更改路线对问题做出迅速反应。
6
产能和人员规划
在物流领域，旺季通常需要充足的运力和人力。根据销售经验和预测，人工智能可计算出旺季对运力和人力的需求。
7
职业安全
人工智能不仅可用于需求规划，还可用于卡车司机压力和疲劳检测及警示等方面。对从业人员给出个性化的休息建议有助于提高职业安全，从而预防与事故相关的缺勤。
8
自主学习型供应链
人工智能取代了电话、电子邮件和短信，不仅简化了沟通，还简化了相关规划工作。对货物、运输工具、运力和路线的规划工作是非常复杂的，将耗费大量的时间和人力成本。
这就是为什么人工智能在物流方面的附加值主要体现在自主学习型供应链上。在这一领域，人工智能可以消耗更少的资源来制定优解决方案。如果供应链可以不断自我优化，产品在从生产线上下线前就可以确定好所需的运输工具和临时仓储方案。
9
客户沟通
这一领域的应用让我们又回到了ChatGPT作为沟通软件的原始功能。聊天机器人不仅可以改善客户沟通，还可以改善仓库或驾驶室中的人机交流。
员工正越来越多地以“同事”的身份与智能系统相处。通过人工智能提升人机协作的速度越快，协作就越顺畅。
人工智能在DHL业务单元中的应用
人工智能已在DHL旗下各业务单元的多个领域中有所应用，也有一些正处于测试阶段或计划进行测试。
以DHL快递为例，公司借助人工智能技术优化路区派送线路，提高派送时效性。凭借强大的数据分析功能，DHL快递的人工智能系统可对运输管理中产生的大量数据进行分析，实时监控货物的运输情况并识别问题，快速定位滞留货物，绘制新的可选路线，从而确保货物按时到达目的地。
