自动化和人工智能对供应链效率的影响：为未来变革物流

2024年9月9日 | 作者 Jayesh Kamble

在当今快速变化的全球市场中，由于自动化和人工智能（AI）的引入，供应链行业正在经历显著不同的转变。先进的技术使企业能够自动化他们的供应链，从而更高效地交付服务，降低成本，并增加产品的整体可得性。在疫情期间，自动化和人工智能的应用还促进了进一步的成本削减和产品供应的增加，因为企业在面对劳动力短缺、消费者需求变化和物流中断时，寻找不同的方法来保持运营。这篇文章将自动化和人工智能的使用定义为对供应链产生变革、创造新物流线路和未来世界贸易的手段。根据Consegic商业情报，工业自动化和控制系统市场估计在2031年将超过8649.4亿美元，而2023年的价值为3794.7亿美元，预计2024年将增长至4138.7亿美元，并在2024年至2031年期间以10.8%的年均复合增长率增长。

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1. 自动化：减少人工干预并提高准确性

自动化技术通过减少人工影响，确保无错误的供应链，从而极大地重新定义了供应链管理并提升了运营效率。自动化影响的关键领域包括如今已实现完全自动化（配备机器人系统）的零售仓库，可以以超高的精确度和速度完成拣选、包装、分类和打包等任务。现代化仓库离不开自动移动机器人（AMR）和自动导引车（AGV），它们是现代仓库的主力，既减少了人工输入，也杜绝了人为错误。为优化仓库操作，Amazon和Walmart等大公司已经将机器人整合进仓库，以促进快速、准确的订单履行。现代化和高科技的传送系统和机器人被用于最有效地分类和包装货物。自动化技术可以根据物品的大小、重量和目的地进行识别和分类，确保产品被正确包装和标记。这减少了瓶颈，使企业能够在较短的时间内处理更多的订单。包括人工智能增强的射频识别（RFID）传感器在内的库存自动化消除了手动库存检查。通过使用AI技术、RFID标签和条形码，企业可以实时追踪库存水平，确保不需要储备过多或过少的物品。通过这种方式，自动控制设置使得无需经理干预就能重新订货，这意味着仓库经理不需要花时间进行手动库存盘点。自动化还延伸到了供应链的运输部分。一些初始里程的自主卡车、无人机和递送机器人正在进展中，这些技术减少了对人类驾驶员的依赖，帮助物流操作更快、更高效。像UPS和FedEx这样的主要托运人正在探讨这些概念，以提升递送线路的智能化并削减开支。

2. 人工智能：实现更智能的决策

人工智能的应用正在通过引入更多基于数据的决策来演化供应链的自动化。人工智能技术最为显著地体现在供应链的运输部门。企业现在能够更准确地理解需求，制定智能路线，并在决策过程中监控风险水平，通过在供应链中引入AI。

AI作为销售预测机器工具开始被公司使用，更准确地检测需求波动。机器学习算法能够从历史销售数据、消费者行为模式和其他外部因素（如天气和经济趋势）中进行数据预测，然后用这些数据来估计需求并优化生产计划和分销策略。反过来，这推动了缺货的可能性和库存价值的下降，从而在整体上更积极地影响了供应链。

人工智能算法仍在对从交通模式、天气预报和交付地点等实时数据中衍生的数据进行测试。这些算法对于物流公司来说是很好的解决方案，因为它们可以减少燃料使用，增加递送速度，并满足递送时间。基于AI的路线规划对行业中网络复杂或最终配送到客户的公司的重要性不言而喻。

另一个AI使用的领域是通过内置智能特征简化供应商选择、合同管理和风险评估的采购部门。通过应用机器学习算法，首先审查供应商的表现，算法结合地理和政治风险进行评估。然后算法建议更快速的采购方式，减少供应链的脆弱性，并降低因供应商中断引发危机的风险。

AI控制的库存系统可以根据消费者需求和商店中的实时库存水平自动启动采购。这确保了操作能够在任何时候都拥有特定的库存，从而直接降低库存持有成本，并减少不必要的库存。

3. AI在增强供应链可见性和透明性中的作用

理想状态下，透明性和可见性是供应链管理中必须解决的主要挑战。AI技术正在通过为用户提供全面的操作视图和从头到尾的最佳方案见解来解决这些问题，没有任何视觉或网络容量问题：

AI平台可以监督

从原材料采购到最终交付的供应链，使其能够快速获取最新的装运状态、库存水平和生产时间表总结。这些平台从各种来源（包括物联网设备、传感器和物流管理系统）收集数据，使企业能够掌握他们的供应链运营。

AI和区块链技术的结合是强大的。它们在物流领域的结合虽然目前还不够广泛，但却是一个有待深入应用的成果。AI和区块链的结合为统一的供应链带来了优势。区块链提供一个无法更改的分布式账本，AI可以分析这些信息和记录以发现误解并确认产品的可信性和合规性。这种组合主要应用于制药行业、食品饮料和奢侈品行业，这些行业对检测产品是否被篡改或有缺陷有着至关重要的重要性。

风险预防是一个AI通过将不同来源的的数据一起分析来做出中断预测并提出缓解措施的领域。例如，AI算法可以估价供应商破产、自然灾害或政治动荡等威胁，以便企业可以对其采购策略进行必要的调整，从而减少影响。具有洞察力的企业倾向于建立灵活且坚固的供应链，以应对灾难性事件。

4. 协作机器人（Cobots）与AI在增强人类操作中的应用

供应链管理中最关键的挑战之一是物流网络的可见性和透明性。AI技术正在通过提供端到端的可见性和实时的供应链操作见解来解决这些问题：

AI平台能够监控供应链模型的每一步，例如从原材料的获取到终端消费者的交付，并提供所有装运更新、库存水平和生产时间表的超快跟踪。本公司数据，以IoT设备、传感器和物流管理系统的形式，赋予了公司业主在实时中看到他们整个供应链运营的能力。这种接口技术与区块链技术结合，大大提高了供应链的可追踪性和透明性。区块链提供一组不可篡改的记录，而通过AI，企业可以分析这些数据，迅速检测到异常，确认产品的真实性，同时符合监管要求。特别是这种组合对于制药行业、食品饮料行业和奢侈品等行业非常有利，因为这些行业中产品的可信性和安全性是优先考虑事项。

AI通过其分析技术，通过多源数据预测潜在危机，并提供应对方法，使风险管理实践达到了几乎新的水平。例如，使用AI算法可以评估供应商破产、自然灾害或政治混乱等风险，然后企业可以及时做出决策，以最小化或防止对供应链的威胁，从而继续运营。这种高水平的洞察力使企业能够加快业务流程，应对不利事件。尽管自动化在某些特定领域减少了手动劳动需求，但协作机器人（Cobots）也与AI增强的应用结合，从人类角度出发，可以被认为是对人类操作安全的第二保护：

协作机器人是为了成为劳动力的一部分而设计的，而不是全自动化的机器人。这些机器人可以加载或卸载重型设备，组装产品，或在使用人工工人的情况下执行配对操作。协作机器人配备了AI基础的视觉传感器，使它们能够自我调整至不同设置，真正与人类合作。人工智能安全传感系统正被整合到供应链操作中，以监控员工的工作条件，并确定是否存在任何实际或潜在的危险。AI支持的安全摄像头和传感器能够识别任何不安全行为或环境条件，并采取必要措施，如警告工人或采取自动措施防止事故。这样，企业可以提供安全的工作条件并最小化工作场所伤害的风险。

5. 自动化和AI下供应链的未来

供应链管理的革新将受到广泛的自动化进步以及其伴随的AI技术的深远影响。它们将是未来几年最大的变化：超自动化的概念，即AI、机器人过程自动化（RPA）和机器学习的共存，已成为企业供应链中的主要资产，实现了“零人工触摸”。这些解决方案将使企业能够适应不断变化的市场条件，并分别扩大其运营规模。未来的愿景是完全自动化的供应网络，这些系统将如此智能，可以自行配置、自我修复和自我管理，因此无需人工监督。

自主供应链将具有适应性，能够根据未完成订单、正在进行的生产、仓库占用情况以及需求来调整生产时间表。同样地，它们会自动找到需要淘汰的需求。AI是将供应链转型为更可持续供应链的黄金工具，通过优化资源使用、减少浪费和减少温室气体排放。AI贡献的模拟有助于开发更环保的运输、重复使用和回收产品，减少整个供应链的净碳排放。

总结

有时，行业因更高的效率、更低的成本和通过自动化和AI实现的更好决策而发生不成比例的革命。人工智能和计算机技术解决方案的整合使企业能够通过建立更智能、更具弹性的供应链来做出更好的决策，满足全球市场的需求。AI和机器人技术也将有助于发展完全自动化、透明的供应链，这些供应链是新物流的骨干。

来源：工业自动化和控制系统市场

来源网站：Global Trade Magazine