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人工智能促使物流供應鏈更聰明,倉儲物流優化

發布人:鄭州恒森貨架    發布時間:2018-11-12

  對于美國加州的Infinera公司來說,2017年并不一帆風順。這家電信設備制造商的收入從2016年的8.7億美元下降到2017年的7.4億美元,毛利率從45%下降到33%。這家公司在美國、加拿大、中國、印度和瑞典共有約2000名員工,當年凈虧損1.95億美元,而2016年凈虧損2400萬美元。

  為了扭轉局面,Infinera公司席執行官托Thomas Fallon今年早些時候告訴投資者,公司的重點之一就是技術改進。人工智能促使物流供應鏈更聰明,倉儲物流優化。

  供應鏈難題

  Infinera在部署這項技術方面具有優勢,因為Infinera有垂直整合的業務模式。對于其他公司來說,將人工智能技術運用于供應鏈是一個很棘手的過程。

  OpenText 是一家位于美國安大略省的企業信息管理供應商,該公司產品營銷總監Mark Morley說:“這看起來似乎是基本的問題,但事實是,業務合作伙伴之間交換的信息中仍然有超過50%是通過傳真、電子郵件或電話傳輸的。”

  因此,物流并不是企業考慮部署人工智能技術時先想到的領域。

  根據Forrester近對全球決策者的調查,在SCM中使用人工智能要遠遠市場營銷、產品管理和客戶支持。只有13%的公司說,物流是他們評估投資和采用人工智能系統的主要領域。

  供應鏈通常涉及大量外部合作伙伴,其中一些可能技術比較落后,此外還存在數據質量和互操作性等問題,專家說。

  Forrester Research副總裁兼席分析師Boris Evelson表示,在將高級分析和機器學習算法運用于供應鏈數據之前,企業必須先收集數據,也就是從制造商、分銷商、經銷商和供應商那里收集數據。

  “從所有這些來源獲取數據,是一個巨大挑戰,”他說。一旦收集到數據,這些數據也并不總馬上就可以使用的形式。“供應商可能有某個細分層面的數據,而分銷商可能會有其他層面的數據。供應商可能有單個產品的數據,但分銷商可能只有基于容器的數據。”

  但這并不是說企業就沒有在嘗試解決這個問題。

  埃森哲應用智能總監Frank Meerkamp說:“在和我們交流的一些財富400強企業中,每個客戶都對理解、探索和證明概念感興趣。人工智能運用于供應鏈管理方面是有很多機會的。

  他說,消費領域的企業走在前沿,因為他們面臨著利潤率方面的巨大壓力。

  這不僅僅是炒作,他補充說。“是的,是有很多炒作,但我認為這是一個積極的事情,我們需要炒作讓人們向前發展,我認為剛剛開始人工智能之旅。”

  “除了增加對市場的關注之外,我們重組計劃還包括成為一個能夠確保短期內加快產品交付、長期保持永久差異化技術的企業。我們正在這方面取得進展。”

  為此,Infinera公司正在轉向人工智能,目標領域之一是就是供應鏈管理(SCM)。Infinera將利用機器學習,通過分析生產交貨時間的歷史變化,更好地預測交貨日期和物流提供商的表現。

  “我們希望我們的銷售團隊能夠快速確定當前待定報價和訂單產品的供貨,希望能夠在做出調度決策時快速考慮到更多因素和約束條件,” Infinera公司信息技術高級副總裁Todd Tuomala這樣說道。