使用人工智能（ai）是供应链专业人士解决关键问题和改善全球运营的一种方法
人工智能增强工具正在广泛应用于整个供应链，以提高效率，减少全球劳动力短缺的影响，并发现更好、更安全的货物转运方式
面向客户的零售商正在使用人工智能来更好地了解他们的关键人口统计数据，以便更好地预测未来的行为。这样的例子不胜枚举——只要有货物需要从A点运输到B点，人工智能就很有可能被用来增强、优化和分析供应链运营。
在供应链中，人工智能的好处并不像其他好处那么明显。举例来说，通过供应链数据来确定预测分析的影响可能会带来效益，但一些企业报告指出，收入变化与供应链中人工智能的应用存在直接联系
人工智能的自动化正在改变游戏规则，同时也成为了任何供应链行业跟上快速发展的必要条件
人工智能的发展在企业中越来越多，有助于企业的发展和规划。人工智能被用于发现和识别公司基础设施中的风险。
以下列举了在供应链中使用人工智能的更多好处：
虽然人工智能有很多好处，但没有一项技术是完美的。人工智能每天都在发展和变化，这意味着这项技术将会过时或无法满足企业的需求。
供应链可能面临以下人工智能方面的挑战：
人工智能机器可能很复杂，特别是当它们需要更换或更新时。然而，通过正确的人工智能解决方案，供应链可以从人工智能工具中受益。
通过算法和基于约束的建模，机器学习在识别供应链数据中的模式和影响因素方面起到了重要作用。基于约束的建模是一种数学方法，它根据最小和最大范围的限制来确定每个决策的结果。这种数据丰富的建模使得仓库经理能够更加明智地做出关于库存管理的决策
这种类型的大数据预测分析正在通过提供深度洞察来改变仓库管理人员处理库存的方式，这是不可能通过人工驱动的流程和无休止的自我改进的预测循环来解决的。
C3AI利用人工智能技术来支持其库存优化平台，该平台能够向仓库经理提供实时的库存水平数据，包括零部件和成品的信息。随着机器学习时代的到来，该平台会根据生产订单、采购订单和供应商交付的数据来生成库存建议
在一个几乎任何东西都可以在线订购并在数据中交付的世界里，那些没有严格控制物流配送的公司将面临落后的风险。现在的客户对于快速、准确的发货有着更高的期望，当一家公司无法满足客户的期望时，他们很愿意转向其他公司
麦肯锡公司的报告称，约40%的首次尝试食品杂货配送的客户计划无限期地使用这些服务。纽约和芝加哥等主要市场的客户有数十种选择
人工智能驱动的路线优化平台和GPS工具，例如ORION公司，被物流领导者UPS采用。这些工具能够从所有可能性中创建最有效的路线，而传统方法无法完成这一任务，因为传统方法无法充分分析无数的路线可能性
通过物联网设备数据和其他信息，可以为运输供应链中的车辆保持货物流动所需的昂贵设备的健康和寿命提供宝贵的见解。机器学习可以根据过去和实时数据提出维护建议和故障预测，使得公司可以在性能问题造成一连串的延迟之前将车辆从供应链中移除
供应链管理包括大量面向细节的分析，包括货物如何从集装箱中装载和卸载。艺术和科学都需要确定最快、最有效的方式将货物运上卡车、轮船和飞机。
像斑马技术这样的公司结合使用硬件、软件和数据分析来提供加载过程的实时可见性。这些见解可用于优化拖车内部空间，减少运输的“空气”量。Zebra还可以帮助公司设计更快、更低风险、更有效的处理协议来管理包裹。
在世界各地运输货物是昂贵的，而且只会越来越贵。据彭博社报道，例如，2020年海运货物的成本增加了12%，是五年前的最高水平。
像EchoGlobalLogistics这样的公司使用人工智能来协商更好的运输和采购价格，管理承运人合同，并确定供应链的变化可以带来更好的利润。用户可以访问一个集中的数据库，该数据库几乎将供应链的各个方面都考虑在内，从而提供财务决策建议。
供应链中的人工智能创新正在为未来铺平道路，人们最终可以期待看到整个供应链中使用人工智能驱动的自动驾驶汽车。这些平台今天挖掘和分析的数据将继续提高日益复杂的全球供应链的成本和效率。
在供应链中，人工智能的应用提升了效率、可见度和优化水平。将人工智能技术应用于实际业务实践中，可以为企业带来诸多好处。人工智能已经成为供应链公司发展的重要组成部分，并能够帮助应对供应链问题
人工智能的好处之一是它能够预测行动结果。供应链可以尝试这种能力，通过人工智能模拟提高运营效率。
通过使用模拟，供应链企业可以更灵活地利用真实场景来优化操作。人工智能仿真工具对供应链的许多方面都具有有效性
通过人工智能模拟，供应链经理可以制作他们工作的仓库的精确数字副本。然后，人工智能物流可以在数字副本上进行模拟，尝试不同的优化策略。
物联网标签是一种工具，可用于跟踪不同物品的状态。它与一个人工智能中心进行通信，该中心负责管理所有库存数据的更新。通过这种方式，人工智能可以向供应链公司发出任何问题的警报
网络安全是处理数据的必要组成部分，现在对任何供应链公司都至关重要。网络攻击很常见，网络犯罪分子使用不同的策略来窃取数据和敏感信息。使用人工智能可以帮助保护供应链公司的基础设施。
采用人工智能数据分析，供应链可以了解未来几个季度的供需情况。利用人工智能算法可对数据进行分析，预测市场需求量和产品类型
需求预测可以减轻供应链中不同环节的供应压力。一旦供应链企业知晓所需产品数量，他们能够更好地决策采购量
由于机器学习的功能，系统可以学习允许不同的流程，例如基础设施愿景，以学习如何根据供应链公司的需求实现自动化。
与机器学习和人工智能一起，物联网设备可以收集有关使用了多少材料的数据。人工智能数据分析算法可以识别材料被用在哪里，哪些材料被浪费了。
供应链中的人工智能将成为创新更好的供应链流程的一部分，从而在未来创造更高效的供应链。供应链的每个部分都可以实施人工智能来自动化任务，改善运营，并加强网络安全实践。
借助人工智能工具，供应链企业可以发展壮大，为业务带来积极的变化，并应对新的供应链挑战。