我們每天都在大數(shù)據(jù)，算法開發(fā)，連接性，云計算和處理能力領域看到快速的技術發(fā)展。這些新技術使AI的性能，可訪問性和成本比以往任何時候都更加優(yōu)惠。

人工智能，機器學習和區(qū)塊鏈等現(xiàn)代新技術的引入改變了無組織，零散的物流行業(yè)。這些技術為物流行業(yè)帶來了變化，例如預測分析，自動駕駛汽車和智能道路。

人工智能和機器學習正在占領我們生活中各個領域和領域的越來越多的行業(yè)，物流也不例外。人工智能和機器學習可以在供應鏈領域中提供巨大幫助，這有助于優(yōu)化流程，避免人類可能犯的錯誤，減少時間并預測未來的機遇和挑戰(zhàn)。

物流是AI通過使供應鏈管理更加無縫的過程開始顯示其影響力的行業(yè)之一。現(xiàn)在，它已成為每個公司及其未來軟件系統(tǒng)的重要組成部分。

人工智能在物流領域的作用

人工智能通過認知自動化在節(jié)省時間，降低成本，提高生產(chǎn)率和準確性方面發(fā)揮著關鍵作用。它可以幫助我們節(jié)省時間和金錢，因為它有助于自動化各種耗時的流程并有助于需求預測。人工智能有助于優(yōu)化物流路線，從而有助于降低運輸成本，進一步幫助產(chǎn)生更多利潤。使用人工智能的計算機可以在幾秒鐘內(nèi)收集，分析信息以做出明智的決策，并為人類節(jié)省時間。

AI以收集和分析信息或庫存處理的形式幫助徹底改變倉儲操作。機器人已經(jīng)被廣泛使用，例如在倉庫內(nèi)部移動，跟蹤和定位庫存。通過人工智能，物流參與者能夠利用數(shù)據(jù)平臺并創(chuàng)建數(shù)據(jù)集來規(guī)范模式和異常情況。

機器學習的作用

在機器學習的幫助下，常常依靠算法來發(fā)現(xiàn)供應鏈數(shù)據(jù)中的模式，這些算法可以快速找出最重要的影響因素。它的算法和使用該技術的物流公司都能夠快速分析大型多樣的數(shù)據(jù)集，從而提高了需求預測的準確性。機器學習有助于降低貨運成本，改善供應商交付績效，并最大程度地降低協(xié)作供應鏈和物流部門中的供應商風險。