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需求預(yù)測:通過收集用戶消費特征、商家歷史銷售等大數(shù)據(jù)，利用算法提前預(yù)測需求，前置倉儲與運輸環(huán)節(jié)。目前已經(jīng)有了一些應(yīng)用，但在預(yù)測精度上仍有很大提升空間，需要擴充數(shù)據(jù)量，優(yōu)化算法。

設(shè)備維護預(yù)測:通過物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，在設(shè)備上安裝芯片，可實時監(jiān)控設(shè)備運行數(shù)據(jù)，并通過大數(shù)據(jù)分析做到預(yù)先維護，增加設(shè)備使用壽命。隨著機器人在物流環(huán)節(jié)的使用，這將是未來應(yīng)用非常廣的一個方向。如沃爾沃:在物流車輛設(shè)備上安裝芯片，可通過數(shù)據(jù)分析進行提前保養(yǎng)。

供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)測:通過對異常數(shù)據(jù)的收集，進行如貿(mào)易風(fēng)險，不可抗因素造成的貨物損壞等進行預(yù)測。

網(wǎng)絡(luò)及路由規(guī)劃:利用歷史數(shù)據(jù)、時效、覆蓋范圍等構(gòu)建分析模型，對倉儲、運輸、配送網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化布局，如通過對消費者數(shù)據(jù)的分析，提前在離消費者最近的倉庫進行備貨。甚至可實現(xiàn)實時路由優(yōu)化，指導(dǎo)車輛采用最佳路由線路進行跨城運輸與同城配送。

人工智能主要由電商平臺推動，尚處于研發(fā)階段，除圖像識別外，其他人工智能技術(shù)距離大規(guī)模應(yīng)用仍有一段時間。

智能運營規(guī)則管理:未來將會通過機器學(xué)習(xí)，使運營規(guī)則引擎具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力，能夠在感知業(yè)務(wù)條件后進行自主決策。如未來人工智能將可對電商高峰期(雙十一)與常態(tài)不同場景訂單依據(jù)商品品類等條件自主設(shè)置訂單生產(chǎn)方式、交付時效、運費、異常訂單處理等運營規(guī)則，實現(xiàn)人工智能處理。

倉庫選址:人工智能技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)實環(huán)境的種種約束條件，如顧客、供應(yīng)商和生產(chǎn)商的地理位置、運輸經(jīng)濟性、勞動力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí)，從而給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。

決策輔助:利用機器學(xué)習(xí)等技術(shù)來自動識別場院內(nèi)外的人、物、設(shè)備、車的狀態(tài)和學(xué)習(xí)優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調(diào)度經(jīng)驗和決策等，逐步實現(xiàn)輔助決策和自動決策。

圖像識別:利用計算機圖像識別、地址庫、合卷積神經(jīng)網(wǎng)提升手寫運單機器有效識別率和準(zhǔn)確率，大幅度地減少人工輸單的工作量和差錯可能。

責(zé)任編輯：娟子編輯

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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