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物流和供應鏈是一個數據密集型的行業，同時目前也是一個嚴重依賴經驗的學科。物流和供應鏈領域的管理人員，核心的工作就是從各種數據中發現運營存在的問題，然后進行針對性的調整，但即便如此，其所發掘的數據還是有很多不足。
第一點，沉睡的數據。很多人會講我們企業有ERP、WMS、DRP各種專業的信息化工具，能提供各種運營數據，怎么會是沉睡的數據呢。很遺憾，這些數據都是不會講話的，目前市面上的幾乎所有企業管理軟件都是啞巴，他們只是忠實的記錄數據，而不會給出建議。這些數據不會提供預警，不會預測未來，更不會告訴你應該采取什么樣的措施，這些措施會產生什么樣的后果。
第二點，受限于管理人員的經驗水平，即使管理人員獲取了運營的數據，也只能簡單粗略的根據自己的知識，做一些判斷。過程中指標體系夠不夠完整，模擬運算夠不夠精確，過程有無人工錯誤等等這些都是未知數。并且這些分析和決策通常都是滯后的。
上面的兩點使得目前的供應鏈和物流的管理還只是停留在經驗主義的范疇，一旦決策失誤就會帶來巨大的成本浪費，使企業喪失競爭優勢，甚至帶來災難性的后果。
那么未來在智能的時代，物流供應鏈的管理應該是什么樣的呢?
I.供應鏈預測
供應鏈的各個環節相互配合，使供應鏈中資源的最優配置，在供應鏈過程中，信息的透明度和準確性對供應鏈的成本、如何提供有效的預測至關重要。在這一過程中，管理者的經驗應反映在模型設計和影響因素的設計上，具體的預測和計算工作應移交給人工智能。
二.供應鏈質量控制
在企業管理的這一階段，供應鏈管理工作通常分散在各個部門，每個部門都有自己的一套監測和評價指標體系，但從整個供應鏈的層面來控制極少數企業的運作質量，除了指標的分散外，數據的處理耗費了大量的人力，關鍵是數據指標只能反映過去的情況，而不能控制和糾正現狀。
在人工智能的幫助下，供應鏈管理人員可以實時監測、預警甚至自動生成工作訂單，以處理和跟蹤供應鏈運作指標的表現。
人工智能在供應鏈質量控制領域的應用不僅包括業務層面，也包括財務層面。目前，在供應鏈質量控制中，許多企業在倉庫容量預警、自動成本控制、服務質量監控、大客戶管理、訂單績效管理等方面都發揮了良好的作用。
三.供應鏈選擇、庫存管理、分配和補充決定
在庫存管理模塊中，人工智能可以及時、快速、準確地管理有效期、臨時保險期、安全庫存、經濟訂單數量等，并為分配和補充決策提供具體的建議和方案，并監督決策的執行過程。
四.供應鏈網絡規劃
倉庫配送網絡規劃是企業發展到一定階段所必須解決的問題，需要布置多少個倉庫，倉庫在哪里，如何建立拓撲，每個倉庫承擔什么功能，這些問題涉及物流成本、服務處方、庫存控制和客戶體驗，以及政策、消費者分配、商品特性等因素的制約。
人工智能依靠算法的力量進行動態規劃，通過改變因素來模擬結果的變化，幫助管理者做出相應的決策。
V.供應鏈訂單管理
當訂單生成時，它面臨著一系列的決策行為，例如哪個倉庫要裝運，哪個分銷商要選擇，采取什么路線，在訂單缺貨時是否卸貨，客戶對物流的期望是什么等等。
通過人工智能算法，管理者可以在生產能力、成本、處方、服務等因素上做出訂單決策平衡，更好地為企業戰略服務，為客戶提供最優的物流服務體驗。
六.倉庫業務管理
AI可以幫助管理人員實時部署資源，提供工作數據和預警。在具體工作中，AI可以幫助選擇路徑規劃和訂單波動策略選擇。在倉庫切換鏈路中，AI還可以幫助識別直接傳輸線，協助現場周轉現場管理和分配資源規劃管理。
七、配送路由和配送末端管理
在配送階段，通常消費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，確保準確地投遞。同時在異常發生的時候，AI也可給出優先補救方案。
八、供應端物流的管理
供應物流的特性是供應鏈網絡規劃的重要影響因素，供應鏈預測和補貨建議也需要考慮供應端的信息和在途數據。在供應商管理庫存，VMI領域，AI可以協助進行過程預警和補貨，以及結算自動化的應用。在在途庫存的管理和車輛調度上，AI和算法也能起到較大的作用。
以上就是關于AI在物流供應鏈領域的作用介紹，希望能給你帶來幫助。
