最近两年来，关于AI的话题十分热门，前有阿尔法狗大胜人类围棋冠军，后有马老师与马斯克AI江湖论道。AI时代的脚步看起来越来越近了，关于AI在各个领域的应用研究也在热烈展开。那么AI在物流供应链领域中，可以到什么样的作用呢？

  物流和供应链是一个数据密集型的行业，同时目前也是一个严重依赖经验的学科。物流和供应链领域的管理人员，核心的工作就是从各种数据中发现运营存在的问题，然后进行针对性的调整，但即便如此，其所发掘的数据还是有很多不足。

  第一点，沉睡的数据。很多人会讲我们企业有ERP、WMS、DRP各种专业的信息化工具，能提供各种运营数据，怎么会是沉睡的数据呢。很遗憾，这些数据都是不会讲话的，目前市面上的几乎所有企业管理软件都是哑巴，他们只是忠实的记录数据，而不会给出建议。这些数据不会提供预警，不会预测未来，更不会告诉你应该采取什么样的措施，这些措施会产生什么样的后果。

  第二点，受限于管理人员的经验水平，即使管理人员获取了运营的数据，也只能简单粗略的根据自己的知识，做一些判断。过程中指标体系够不够完整，模拟运算够不够精确，过程有无人工错误等等这些都是未知数。并且这些分析和决策通常都是滞后的。

  上面的两点使得目前的供应链和物流的管理还只是停留在经验主义的范畴，一旦决策失误就会带来巨大的成本浪费，使企业丧失竞争优势，甚至带来灾难性的后果。

  那么未来在AI时代，物流供应链的管理应该是什么样的呢？

  一、供应链预测

  供应链的各个环节互相配合，使得资源在供应链上中最优分布，在过程中，信息的透明和准确对供应链成本至关重要，如何提供有效的预测，避免牛鞭效应，避免资源浪费是管理者和AI需要一同面对的问题。在这个过程中，管理人员的经验更多应该体现在模型和影响因素的设计上，具体的预测和计算工作应该交给AI完成。

  二、供应链品控

  在现阶段的企业管理中，供应链管理的工作通常分散在各个部门，每个部门都有自身的一套监控和考核指标体系，但是从整个供应链层面对运营质量进行管控的公司少之又少。除了指标分散外，数据的加工耗费大量的人力，关键的是呈现的数据指标只能反映过往的情况，而不能对当前的情况进行管控、修正。

  借助AI的力量，供应链管理人员可以实时的对供应链运作的指标表现进行监控、预警、甚至自动生成工单进行问题的处理和跟进。

  AI在供应链品控的领域的应用将不仅仅是业务层面甚至包含财务方面。目前在供应链品控方面，有不少业内公司已经在探索实施，在仓容预警、自动成本管控、服务质量监测、大客户管理、订单履约管理等方面起到了很好的效果。

  三、供应链选品、库存管理以及调拨、补货决策

  在库存管理模块，AI对于效期、临保期、安全库存、经济订货批量上等的管理上能做到及时、迅速、准确的预警和建议，并且为调拨、补货决策提供具体的建议和方案，并且监控决策的实施过程。

  四、供应链网络规划

  仓配网络规划是企业发展到一定阶段必然面对的问题。需要布局多少个仓库，仓库选址在哪里，拓扑结构怎么设置，每个仓库承担怎样的职能。这些问题，牵扯到物流成本、服务时效、库存管控和客户体验，还有政策、消费者分布、商品特性等因素的制约。

  AI依靠算法的力量进行动态规划，通过因素的变化模拟结果的变化，协助管理者做出相应的决策。

  五、供应链订单管理

  当一个订单产生的时候，就面临一系列的决策行为，订单应该从哪个仓库发货、选择哪个配送商、走那个路线、订单缺货的时候是否要进行拆单、用户物流期望是什么等等.

  通过AI算法，管理者可以通过系统，让订单决策在产能、成本、时效、服务等因素上达到平衡，更好的为企业战略服务，为客户提供最优的物流服务体验。 

  六、仓库作业管理

  AI可以协助管理者进行资源的调配，实时提供作业数据及预警。在具体作业上，AI可以协助进行拣选路径规划、订单波次策略选择。在仓配交接环节，AI还可以协助识别直发线路，协助场地周转场地管理和配送资源计划管理。

  七、配送路由和配送末端管理

  在配送阶段，通常消费者提供的地址是不精确的，有很多错误和模糊地带。这个时候就需要通过算法，通过AI来自动识别客户的实际目的地，确保准确地投递。同时在异常发生的时候，AI也可给出优先补救方案。

  八、供应端物流的管理

  供应物流的特性是供应链网络规划的重要影响因素，供应链预测和补货建议也需要考虑供应端的信息和在途数据。在供应商管理库存，VMI领域，AI可以协助进行过程预警和补货，以及结算自动化的应用。在在途库存的管理和车辆调度上，AI和算法也能起到较大的作用。

  以上就是关于AI在物流供应链领域的作用介绍，希望能给你带来帮助。