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AI物流 洞悉未來
2017年以来，人为智能(AI)席卷了全球各大媒体版面，险些各行各业，都但愿与人为智能沾上边，但愿能降低成本、提高效能，甚至可精准预测将来，所谓的预测型物流规划(Anticipatory Logistics)，就是要透过日常作业中的大数据，预测短期将来可能必要的资源（如人力需要、车辆需要、物流空间需要）与订单需要情况，而在消费者尚未正式下单前，就预先部署好所需的库存与运输资源。
之所以必要预测型物流作业，主因就是客户对于缩短前置期(lead time)的需要越来越大，每个客户都但愿最好一下单，顿时就可交件，并且没有人但愿备置大量库存，在这种情况下，若何预先把资源配置在正确的处所，并且预防资源在必要使用时却产生故障（例如运输车辆抛锚），就不是单纯靠经验可解决的问题。
值妥贴心的是，AI的预测不在于诉求精准，而是强调抓沉点、找趋向，之所以可做到这样，是萃取大量汗青数据而来。而现阶段要做到预测型物流，生怕还是得靠供给链系统中的大厂来主导，例如WALMART、UPS、Fedex等。
对于中幼型物流业者而言，利用AI先做部门改善是可行的，AI出格适合单一、沉复性高、耗工时处置的低附加价值工作，在物流中心内，蕴含手写字体辨识、出货查抄、定期盘点、客户常见问题答询，包装箱尺寸自动选择，甚至出货配送，都有AI阐扬的空间。
AI要成功，必须有大数据，称为训练数据(training data)。例如我们要预测某个商品可现实配送到消费者手上的功夫，或是预估某一日的所有待配送对象，会有几多件无法于pm 20:00配送结束，可透过每次消费者现实签收的功夫，以及当日的总配送件数、商品沉量、配送总距离、配送员步行距离、天候情况等数值数据，丢入AI网络模型去进建，并且进建过程，必须给定AI二种数据，一种数据称为真实数据(ground truth)，另一种称为模型预测了局(predict)，AI模型就是但愿使得每一次的预测了局都尽可能切近真实数据，因而物流业者在筹备训练数据时，必要有消费者现实签收功夫，以及正本规划预计配送到着功夫。
物流业大数据的数据源相当多，但多半不足科学化纪录与回报机造，例如宅配司机逐日现实步行距离、宅配车辆行驶里程、油耗、载沉量、每地址停顿功夫…等，有优良的大数据，AI能力真正阐扬效益，这是要执行AI物流前必要有的根基意识。
适口可乐
这家超过130年汗青的老牌饮料企业，从以往的可涝祓身，到此刻跨足果汁、茶饮，甚至跨足到服装、香水等时尚产业，品牌价值高居全球第三，其成功的成分就是不休创新，并且使用科技来解决老问题。目前适口可乐公司除了自身出产线的自动化查抄，甚至把AI的触角延长到自动贩卖机，以往自动贩卖机仅能统计今天销售了几多瓶饮料，卖了几多钱；拜硬件成本降低之赐，新的贩卖机往后将可加装摄影机，透过影像鉴别，能够很精准的分析哪一类的人、性别为何、春秋为何，买了哪一种饮料，甚至消费者在贩卖机前面看了某瓶饮料看了多久功夫才做投币决策，这样能够很精准的评估贩卖机内部的黄金柜位；这还不是最严害的，最新的贩卖机能够做人脸鉴别，也会记得消费者的口味，例如喜欢哪一种咖啡、温度为何、甜度为何，消费者仅需投币，贩卖机递出来的饮料绝对是齐全客造的。
随着消费者健全意识仰面，对于低糖、低发泡饮料的需要增长，适口可乐公司也设法做出改善。
在供给链更上游，适口可乐公司把脑筋动到「种植」这件事上，透过卫星影像、气象、雨量、泥土酸碱值等数值纪录，以及水果的甜度关系，适口可乐公司能够知路何时收成是最佳的，甚至其水果原汁的甜度，已经很靠近市场的真正需要，如此就能够在至少的加工与增长物下，做出消费者喜欢的商品，整件事与其说是降低出产成本，不如说是将出产成本，改投资于供给链的上游环节，使供给链整体的销售更大。
UPS
UPS每年在科技上的更新与投资超过10亿美元，在2016年底，起头引入谈天机械人(chatbot)，把这样的谈天机械人配置于脸书粉丝团，用来实时回覆消费者问题，蕴含运费、寄件时效，甚至消费者往后直接在脸书要求寄件，都可使用天然说话(natural language)与谈天机械人交谈，这个改善重要能够黏住结尾消费者，消费者不必要再拨入客服中心期待人员接通，可一对一急剧获得回复，谈天机械人的设计，其实是一连串科技与数据整合的了局，以往消费者要自行登入UPS网站，遴选正确的页面后能力进行货件查问，使用谈天机械人，能够让幼伴侣甚至老婆婆，都可用自己熟悉的对话去询问所需讯息，因而是服务接口(interface)的大跃进，一旦服务机械人技术成熟，后端的客服人员至少可削减一半以上。在配送方面，早在2016年九月，UPS就起头测试无人机送货的可能性。
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