【專家解讀】AI對(duì)供應(yīng)鏈物流有何影響
C.H.羅賓遜解讀AI在供應(yīng)鏈物流中的應(yīng)用,物流人不得不看的最新前沿技術(shù),。
在下了訂單后,,每個(gè)人都想知道,你的Amazon Prime包裹是如何在幾個(gè)小時(shí)后出現(xiàn)在門口的,?這是個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程,,涉及到供應(yīng)商、制造商,、批發(fā)商,、零售商以及終端消費(fèi)者。這個(gè)過(guò)程被統(tǒng)稱為供應(yīng)鏈管理(SCM),,其中物流是負(fù)責(zé)處理商品流動(dòng)和運(yùn)輸?shù)哪遣糠?。亞馬遜等電商巨頭就專注于物流業(yè)務(wù),而Unilever這樣的快速消費(fèi)品領(lǐng)域領(lǐng)先公司則提供全面的供應(yīng)鏈管理服務(wù),。
C.H. Robinson在北美地區(qū)最主要的業(yè)務(wù)就是卡車貨運(yùn),。他們的客戶定期外包部分或所有物流業(yè)務(wù),還有許多一次性服務(wù),,導(dǎo)致公司計(jì)劃外貨運(yùn)任務(wù)激增,。令人感到驚訝的是,,作為運(yùn)輸公司,C.H. Robinson本身卻沒(méi)有任何車輛,。它被稱為“貨運(yùn)經(jīng)紀(jì)人”似乎更為恰當(dāng),,即在想要運(yùn)送貨物的客戶和提供卡車運(yùn)送服務(wù)的承運(yùn)商之間充當(dāng)運(yùn)營(yíng)和金融中間人。提供運(yùn)輸服務(wù)的承運(yùn)商極度分散,,從只有一輛卡車的獨(dú)行俠,,到擁有大量車輛的車隊(duì)等各不相同。
盡管面臨這些挑戰(zhàn),,C.H. Robinson必須兌現(xiàn)承諾,,提前為客戶準(zhǔn)備好特定價(jià)格的貨運(yùn)服務(wù)。有時(shí)候,,他們可能最后一分鐘才會(huì)得到最終報(bào)價(jià),,有時(shí)候則要求當(dāng)日送達(dá)。
裝貨成本
價(jià)格預(yù)測(cè)是C.H. Robinson面臨的最大業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),。line布魯姆解釋稱:“在我們這個(gè)行業(yè),,價(jià)格隨著季節(jié)、月份甚至每天的不同時(shí)段都有變化,。此外,,卡車行駛車道不同,價(jià)格也存在差異,。舉例來(lái)說(shuō),,從俄亥俄州的托雷多前往紐約市與返程所走車道相反,而返回的成本會(huì)更低,,因?yàn)槌鞘兄行南蛑圃靺^(qū)行駛沒(méi)有太多貨物可運(yùn),。”
雖然許多廠商提供AI支持的物流和供應(yīng)鏈軟件,比如Watson Supply Chain,、ToolsGroup以及TransVoyant等,,但C.H. Robinson的龐大業(yè)務(wù)更為復(fù)雜,為此要求其開(kāi)發(fā)專門的技術(shù)以滿足特定需求,。此前,,定價(jià)由人類專家決定,他們擁有豐富的業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)知識(shí),。
在成為C.H. Robinson的首席信息官之前,,林德布魯姆已經(jīng)在金融行業(yè)從業(yè)25年,擔(dān)任了15年首席財(cái)務(wù)官職位,。金融與技術(shù)特長(zhǎng)相結(jié)合,,他和自己的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)發(fā)出用于預(yù)測(cè)價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,就像華爾街的自動(dòng)交易商開(kāi)發(fā)出的算法,。這些模型會(huì)研究貨運(yùn)定價(jià)歷史數(shù)據(jù),,并將天氣,、交通以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)等參數(shù)加入其中,估算出公平的交易價(jià)格,。
AI并非總是比市場(chǎng)專家的表現(xiàn)更好,,林德布魯姆認(rèn)為人類不會(huì)被完全取代,。他說(shuō):“在有些情況下,,人類可能會(huì)給出更合理的交易價(jià)格。但在大多數(shù)情況下,,這種技術(shù)都可以幫助制定公平的市場(chǎng)定價(jià),。”他還補(bǔ)充說(shuō),高效算法帶來(lái)的關(guān)鍵好處是信息的民主性和可用性,。它無(wú)需依賴少數(shù)專家就可以給出評(píng)估,,更多員工可利用機(jī)器智能確保他們?cè)谑袌?chǎng)中的報(bào)價(jià),以便確保生意成功,,同時(shí)確保執(zhí)行力,。
卡車來(lái)源
AI的第二個(gè)用例是保證和管理供應(yīng)商的庫(kù)存,,以及管理龐大的卡車隊(duì)列,。在貨運(yùn)買家了解可用車輛和具體報(bào)價(jià)前,C.H. Robinson就可以為它們提供公平的報(bào)價(jià),。這家公司依賴于戰(zhàn)略性的人際關(guān)系,,特別是龐大的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò),以便為特定的用戶找到最相配的卡車承運(yùn)商,。
C.H. Robinson對(duì)每條路線都會(huì)進(jìn)行背景分析,,將承運(yùn)人的價(jià)格和服務(wù)水平分門別類。易碎,、昂貴,、時(shí)間緊迫的貨物需要的服務(wù)層次更高。這些不同的因素匯聚起來(lái),,讓C.H. Robinson可為用戶和承運(yùn)人提供最優(yōu)化的匹配服務(wù),。
應(yīng)對(duì)意外
管理中斷是可利用AI解決的第三個(gè)重要問(wèn)題,。颶風(fēng),、承運(yùn)人破產(chǎn)以及員工罷工等,都有可能導(dǎo)致物流業(yè)務(wù)遭到重創(chuàng),。為了預(yù)測(cè)這類中斷事件,、訓(xùn)練AI學(xué)習(xí)人類制定應(yīng)急計(jì)劃的能力,以便將來(lái)糾正失誤,,C.H. Robinson收集大量信息源,,分析過(guò)去中斷造成的影響,,比如法國(guó)承運(yùn)人罷工或美國(guó)西北部颶風(fēng)。舉例來(lái)說(shuō),,物流中心受到惡劣天氣影響,,承運(yùn)方就可以選擇更安全的路線行駛。
收集數(shù)據(jù)部分需要詳細(xì)的調(diào)查,,包括追蹤人類員工如何處理中斷事件,,以及他們的管理結(jié)果。林德布魯姆希望這套系統(tǒng)通過(guò)向人類學(xué)習(xí)后,,最終能被訓(xùn)練為自動(dòng)優(yōu)化行動(dòng),。
開(kāi)發(fā)技術(shù)
林德布魯姆說(shuō):“我們不斷地觀察市場(chǎng),并相信自己正開(kāi)發(fā)更好的技術(shù),。”由于對(duì)可靠性的迫切需要,,C.H. Robinson建立并運(yùn)營(yíng)自己的數(shù)據(jù)中心,若需要額外計(jì)算能力則可求助于云計(jì)算,。擁有數(shù)據(jù)中心的資源讓C.H. Robinson可需要的時(shí)候迅速進(jìn)行調(diào)整,,但依然需要利用閑置的系統(tǒng)進(jìn)行研發(fā)。
除了靈活性外,,擁有數(shù)中心還能控制隱私,。林德布魯姆強(qiáng)調(diào)稱:“對(duì)于客戶來(lái)說(shuō),我們是運(yùn)輸管理系統(tǒng)的云服務(wù)供應(yīng)商,。作為核心云供應(yīng)商,,我們擁有同樣的技術(shù),但我們知道數(shù)據(jù)在哪里,,我們可以控制它,,我們可以兌現(xiàn)為客戶保密的承諾。許多人對(duì)與我們合作感到更放心,。”
林德布魯姆說(shuō):“在我們這個(gè)行業(yè),,技術(shù)是非常重要的因素。”物流和供應(yīng)鏈領(lǐng)域的其他巨頭也如此認(rèn)為,,并大量斥資研發(fā)AI解決方案,。DHL希望利用自動(dòng)汽車降低成本,Active Ants開(kāi)發(fā)可穿戴技術(shù)以永華倉(cāng)庫(kù)任務(wù),,Locus Robotics開(kāi)發(fā)可穿戴機(jī)器人,,本田利用智能手機(jī)應(yīng)用實(shí)時(shí)追蹤貨物?!?/p>
展望未來(lái)
DHL在2016年度《Logistics Trend Radar》中預(yù)測(cè),,國(guó)內(nèi)外物流領(lǐng)域的AI投資依然會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。越來(lái)越多的公司計(jì)劃加大投資,在內(nèi)部研發(fā)AI應(yīng)用以提供預(yù)測(cè)性分析,、運(yùn)營(yíng)與管理,、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù),。
對(duì)于想要利用AI復(fù)制C.H. Robinson成功經(jīng)驗(yàn)的人,,林德布魯姆的建議是:你要嘗試的很多事情可能都不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值;你需要愿意嘗試和接受快速失??;嘗試用多種不同的模式解決相同的問(wèn)題;多元類型測(cè)試才是關(guān)鍵,。此外,,林德布魯姆也警告不要過(guò)度依賴AI,,并鼓勵(lì)公司高管明確定義AI用例,。
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