在过去几年里，企业一直在寻求增强决策、简化运营、降低成本和提高客户满意度的方法，人工智能（AI）在物流和供应链中的应用大幅增加。人工智能因为可以给物流提供更有深度的洞见、更高的反馈频率和更精细的粒度而成为物流和供应链专业人不能忽视的重要工具。毫无疑问，人工智能已经崭露头角，并将继续发展。
近十年来，供应链管理的挑战成倍增加。全球范围的新冠疫情加剧了市场波动，但同时也提高市场对供应链灵活性和敏捷性的需求。因此，各行各业的物流和供应链组织纷纷求助于人工智能的力量以及该技术提供的革命性解决方案，其中包括：
实时可视性：面对当今复杂的供应链网络，制造商必须获得完整、实时的供应链可视性。人工智能驱动的系统通过整合来自供应商、制造商、物流提供商和零售商等不同来源的数据，提供这种级别的可视性。这有助于企业跟踪库存水平、监控发货情况、识别瓶颈并快速应对需求中断或变化，从而提高整体供应链的灵活性。
增强需求预测：通过人工智能增强需求可预测性和资源规划，有助于保持供应链和物流组织保持消费者需求与供应之间的微妙平衡。人工智能技术通过从广泛的数据资源库中提取洞察力，在需求预测方面表现出色。（数据来源包括：过往的销售记录、客户交易、社交媒体提及和当前的经济指标。）此外，人工智能预测工具还可以与供应商共享需求预测数据，从而促进供应链伙伴之间更好地协作。这有助于企业优化生产计划和交付计划，创建一个统一的供应链系统。更高水平的可预测性还能让企业最大限度地减少缺货、优化库存水平并减少多余库存。
AI将如何改造供应链与物流
仓库管理优化：人工智能算法可以分析历史数据、订单模式和产品特征，以确定最有效的产品摆放位置。人工智能还能简化复杂的程序、优化分拣路线、加快工作速度并改善整体仓库布局。这大大有助于及时从仓库中提取物品，并确保顺利送达客户手中。
根据HERE Technologies与亚马逊网络服务公司最近委托进行的一项调查显示，成本、干扰和缺乏专业知识正在成为供应链管理人员广泛采用包括人工智能在内的辅助技术的障碍，受访者中只有50%的运输和物流专业人士表示他们的组织在运营中使用了基本的数据分析，只有25%的人使用了人工智能。
该项调查于2024 年 1 月 2 日至 10 日对德国、英国和美国三国的 300 名运输和物流专业人士展开，行业调查探讨了各种趋势和主题，包括供应链可视性、可持续性、数据分析、人工智能（AI）以及技术应用的总体障碍。调查结果显示，目前物流行业在采用基础数据分析和人工智能方面存在巨大差距，同时在实现实时供应链可视性方面缺乏可持续发展目标和进展。
值得注意的是，人工智能提供的一些优势需要先进的技术基础设施，而许多公司目前还不具备这些条件。随着这项重要技术不断以指数级速度发展，在供应链运营中采用人工智能的企业或将在复杂多变的全球市场中获得长期成功。
