必看 | AI在物流领域的应用分析

AI在物流领域的应用，可以简单的分为在设计建设阶段和管理运维阶段两个部分，以下内容根据这两部分进行介绍。

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AI在设计建设阶段的应用

物流系统在设计建设阶段，AI的应用主要体现在以下方面：

（1）大数据分析：数据挖掘，数据分析，有助于发现规律性的东西；

（2）业务预测：无论是短期还是中长期的预测，对投资者都极为重要。 预测需要分析的维度很多，有市场需求，人口结构，消费水平，社会发展情况，竞争态势，宏观经济发展趋势等， 越多维度的数据，将越准确描述未来的世界。 在这一方面，AI具有绝对优势；

（3）选址：选址对于物流中心的建设是非常重要的。传统的选址理论往往考虑的因素比较少，方案也比较少，AI的应用，将 以全局的视角，给出选址的结果 ；

（4）方案设计：如何确定一个方案的好坏，指标很多。但有些指标无法确定或评判标准，这就限制了人类的思想。AI的优势在于，一方面可以穷举可行的方案，另一方可以 通过仿真或数字孪生技术，对方案的效果进行评估， 从而得出方案的优劣；

（5）设备赋能：符合大多数人对智能物流的理解。自动化和无人化是智能物流不可或缺的组成部分，无论是堆垛机，还是穿梭车和分拣机都是如此，各种各样的AGV就更不用说了。 没有高效的自动化执行系统，物流的效率将大打折扣。 AI的高级阶段，是物流设备的智能化或自主化。 这对于现在的中心化的设计思想，将是一项重大的变革。然而，不得不指出的是，AI的作用仅仅在于赋能设备，而不在于设备本身。

（6）风险预测：很少有人去预测风险，因为不知道该如何预测。企业家们胆子都比较大，对风险一无所知，其结果是听天由命。所以看到的现象是很多发展很好的企业，一夜之间就出现崩盘。人类社会的进步，更多的是表现在做事的理性方面。越是重大的投资应用分析，风险分析越重要，并且在执行过程中要随时注意风险的变化。AI对于风险的控制即是如此。 通过风险预警和监测，使风险变得可控。

（7）创新设计：许多传统的思维，禁锢了人类的想象空间，AI则大大扩展了人类的思路，这为创新设计。无论是方案还是设备提供了无限的可能。另一方面， 计算机仿真技术的应用，不仅大大节约了成本，也使得创新的周期变得更短。

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AI在管理运维阶段的应用

AI应用的另一个环节是物流管理与运维阶段。 这一方面的应用点也很多，甚至比设计阶段更多，以下只做简要概述。

（1）订单预测（业务预测）：我们知道，订单量、订单地图、订单所需要的物料等，要做完整的预测几乎是不可能的。但实际情况又不得不预测。比如对美团优选来说，采用的是零库存管理，所有的备货要与订单相匹配，但订单又是一个未知数，因此，预测订单成为一项非常重要的工作。否则，这种业务模式就不可能实现。 AI的出现，就有可能通过大数据对订单进行准确预测，几乎可以达到90%以上。

（2）库存预测（采购需求）：库存其实是影响物流效率和成本的关键因素，可是很多人不明白这一点。我曾经写过文章，对图书和服装物流中的高库存提出过批评。高库存不仅推高了物流成本，而且也是一种极大的浪费，无论是对于仓库方，还是对于货物的供应方。 事实上，提高库存周转率比提升物流效率更为重要， 建议纳入物流经理的考核范畴。如果用AI来进行库存管理和库存预测， 可以期望库存会更低，作业更有效，效率会更高。

（3）运营优化（持续优化）：现在有了AI，围棋中就有一种倾向，当一盘棋下完后或在比赛过程中， 可 以通过AI进行复盘或进行判断。 物流系统也是如此。我们不可能做到十全十美，总是会有缺陷和不足，一方面大家要接受这种瑕疵的存在，另一方面，则要知晓瑕疵的所在。

（4）调度算法（移动机器人系统）：对移动机器人来说，如前所述，一种情形是它们只是一种执行设备，由中央控制系统完成设备的调度和运算，规划其路径，随着设备数量的增加，这种调度算法对效率的影响就会增加。因此，调度系统表现的非常重要，AI的作用凸显；另一种情形，是机器人本身具备人工智能，其行为并非受中央控制系统调度，但自身的活动仍然需要通过对全局的了解，才能做出决策。比如接受什么工作，按照什么路线行驶等。 自主机器人可能是未来的发展方向，但其调度可能会更为复杂。

（5）运输方案优化（决策与优化）：从运输方面看，AI的作用将更为复杂。因为参与的设备更多，通过数字化，AI可以获得所有可用设备（如车辆）的信息，这些信息包括车辆的规格和能力，车辆当前所处的位置和状态等，从而决定对其进行控制。 自动驾驶功能的实现，可以使车辆的调度更为精确，同时，车辆本身的智能化使其在避障和安全驾驶方面表现出更加灵活的一面。

（6）设备管理（寿命管理）：早在2016年，我在参加德国汉诺威展览时，听到了两个词，我的印象颇为深刻。其中一个是关于远程监控的。其基本设想是通过引入AI技术，对远程的运营设备进行集中管理和监控，这一技术现在已经开始在国内部署。 AI的作用主要是对潜在故障的预警， 这需要在设备端安装传感器，记录设备的运行情况，包括运行次数、噪音变化、稳定变化等，从而判断设备是否处于健康状态。

（7）人机协同：在对未来的预测方面，比较一致的看法是：人工智能的发展方向是人机协同。机器人的产生和发展是为人类服务的。

对物流也是如此。尽管人工智能的能力在大多数情况下会优于人类，但人类还是会表现出有所为的一面。人机协调不仅表现在降低系统难度（从而也降低成本）方面，而且在其它很多方面变得越来越重要。如理念的创新，情感的表达等。人类的灵性很难被人工智能所模仿。

AI在物流的应用应该远不止以上所述。

应该看到的是，无论是人类，还是机器，都各有各的优势和缺点。前者的优势自然是具备抽象力、创造力，拥有社交和情感，即使是很小的样本和数据，人可以做到很好的认识与理解。

但对于机器智能尤其是现在的深度学习来说，最大的优势在于强大的算力，海量的存储能力，对于比较精确的、标准化的内容能够做快速理解，同时可以分析海量数据，并从中挖掘有价值的数据。

人类需要借助机器和人工智能来弥补自身的不足，如计算、分析、阅读、翻译、搬运、决策等。在某一环节或某一项任务上，借助人工智能来完成，从而提升效率，这是未来的发展方向。

机器人不可能全面取代人类的工作，其中就包括物流的工作。劳动、好奇心和创新是人类的终极需求。

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AI在物流领域的应用前景 | 物流要做什么？

（编辑：威海站长网）

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