人工智能在全球物流和供应链管理方面正在加快步伐。根据运输行业的一些高管，预计这些领域将经历更重大的转型。在像人工智能，机器学习，和类似的新技术技术领域正在进行的进化说，拥有这些行业内的混乱和引领创新带来的潜力。
人工智能带有计算技术，有助于选择从物流和供应链收集的大量数据。您可以使用这些方法，并且可以对它们进行分析以获得可以启动流程和复杂功能的结果。
许多组织现在受益于人工智能的投资。由于按照Adobe，目前，15％已经开始使用AI，而其他31％的计划让他们在2019年实施的一些从中可以产生收入的领域是研发，产品创新，供应链运营和客户服务。
人工智能在物流中的作用
预测能力将上升。
通过人工智能功能，公司在网络规划和预测需求方面的效率得到了提高。通过提供可以帮助进行容量规划和准确的需求预测的工具，公司可以变得更加主动。当他们知道市场的预期时，他们可以快速将车辆转移到需求更多的地区，从而降低运营成本。
为了避免风险，预测事件并提出解决方案，现在技术人员正在使用数据。这些数据可以帮助公司以正确的方式使用他们的资源以获得最大的利益，而人工智能可以帮助他们更准确，更快速地使用资源。
机器人。
如果不提及机器人技术，你就无法谈论人工智能。尽管机器人被认为是一种未来的技术概念，但供应链已经在利用它。它们用于跟踪，定位和移动仓库内的库存。这种机器人带有深度学习算法，可帮助机器人自主决定仓库中执行的不同流程。
大数据。
除了机器人，人工智能也是关于大数据的。对于物流公司而言，大数据有助于优化未来业绩并比以往更好地预测准确的前景。当大数据的见解与人工智能一起使用时，它有助于改善供应链的不同领域，如供应链透明度和路线优化。
对于物流行业的人工智能来说，提供干净的数据是一个巨大的进步，如果没有这些可用的数据，他们就无法实现。由于数据来自不同来源，因此衡量效率并不容易。在源级别，不可能改进这样的数据，因此算法用于分析数据，提高数据质量，识别问题以获得可用于商业利益的透明度。
计算机视觉。
当您将货物运送到世界各地时，最好有一双眼睛进行监控，最好采用最先进的技术。现在，您可以通过使用基于人工智能的计算机视觉以新的方式查看物流。
自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车是人工智能为供应链提供的下一个重要因素。拥有无人驾驶卡车可能需要一段时间，但物流行业现在正在利用高科技驾驶来提高效率和安全性。预计该行业在辅助制动，车道辅助和公路自动驾驶方面将发生重大变化。
为了实现更低的燃油消耗，正在推出更好的驾驶系统，以便将多辆卡车组合在一起进行编队。计算机控制着这样的编队，他们也相互联系。据说这种配置有助于卡车明显节省燃料。
供应链中人工智能（AI）的影响。
AI提供上下文智能。
AI为供应链提供了上下文智能，可供他们使用以降低运营成本和管理库存。上下文信息可帮助他们快速回复客户。
公司利用人工智能和机器学习来获得对仓库管理，物流和供应链管理等不同领域的新见解。这些领域中使用的一些技术是基于人工智能的目视检查，通过使用特殊摄像头和智能机器人分类来对货物进行托盘化运输，包裹和信件的分类，通过拍摄货物照片来识别损坏并进行必要的修正。
AI提供了提高生产力的见解。
通过在供应链管理中使用AI，可以分析其性能并提出影响同一区域的新因素。为了找到影响供应链绩效的因素和问题，AI结合了强化学习，无监督学习和监督学习等不同技术的能力。
AI通过分析大量数据来帮助预测需求。
AI可以衡量和跟踪所有可以在需求预测中提供准确性的因素。根据天气，实时销售和其他因素，它可以循环提供连续预测。这种信息有助于自动分拣，改善仓库管理，库存系统的自我管理和自动驾驶的叉车。
AI可以帮助改善供应商的选择及其有效性。
人工智能可以分析与供应商相关的数据，如审计，完整交付绩效，信用评分，评估以及基于提供可用于做出未来决策的信息。这种步骤有助于公司作为供应商做出更好的决策，并努力改善客户服务。
AI有助于改善客户体验。
根据Pega的统计，38％的消费者认为人工智能可以增强客户服务。AI使客户与物流提供商的关系个性化。客户现在可以使用基于语音的服务来跟踪他们的货件。如果客户被重定向到客户服务团队时出现任何问题。
AI改进了工厂调度和生产计划。
随着AI的引入，公司现在可以致力于加强工厂调度和生产计划。他们可以继续分析不同的问题，然后对其进行优化。由于AI具有平衡约束的能力，因此可以自动适用于按订单生产的情况。
人工智能在交通运输中的作用。
当基于受人为错误，交通或事故影响的可预测模式难以形成系统行为时，就会出现运输问题。在这种情况下，人工智能可以帮助你。AI根据数据分析预测决策。人工智能现在已经在运输行业以多种方式实施，有些已在下面解释：
公司决策。
通过使用AI方法，惊吓传输系统可以利用预测方法来了解其体积，以简化运输公司的规划。此外，可以设计一些可以由AI运行的决策工具。对AI的这种投资将以更好的方式帮助未来的公司。
改善公共安全。
通过实时跟踪城市地区的犯罪数据，可以确保使用公共交通工具的人们的安全。警方可以利用这类数据使其巡逻工作高效，并努力确保人民的安全。
自动驾驶汽车。
在过去的许多年里，自动驾驶的汽车和卡车一直是人们感兴趣的事情。为了提高生产率并减少高速公路上的事故，Elon Musk和Uber开发了自动驾驶卡车。
行人安全。
通过预测骑自行车者和行人的路径，可以减少伤害和交通事故。测量交通信息可以减少总体排放和各种运输使用。
交通模式。
据说交通流量会显着影响交通。当通过使用AI将与流量相关的数据用于流量管理时，可以使用这些信息来显着减少流量拥塞并简化流量。今天，许多基于AI的解决方案被用于构建更智能的流量解决方案，据说他们可以有效地发挥作用。
摘要
随着最近大数据和机器学习算法等技术的突破，未来人工智能可以在供应链，物流和运输行业中找到不寻常的解决方案。