需求預測：需求預測依賴(lài)于歷史數據，運用人工智能能夠進(jìn)一步增強對歷史和實(shí)時(shí)數據的剖析，提供精確的需求預測。有了更精確的需求預測，托運人能夠優(yōu)化庫存管理、分派和勞動(dòng)力方案，從而提高服務(wù)程度。

供應方案：供應方案是物流的重要組成局部。人工智能能夠協(xié)助基于實(shí)時(shí)數據的需求剖析。企業(yè)能夠動(dòng)態(tài)調整其供給方案參數，以?xún)?yōu)化供應鏈流程，進(jìn)步效率，并增加盈利才能。

倉儲自動(dòng)化: 由于當前全球形勢，供應鏈中對非接觸式流程的需求不時(shí)增加，似乎推進(jìn)了高級自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程的必要性。人工智能有可能徹底改動(dòng)倉儲范疇的自動(dòng)化。將機器人技術(shù)與人工智能相分離，機器人能夠跟蹤和定位庫存，并執行通常需求額外勞動(dòng)力來(lái)完成的選擇和包裝功用。自動(dòng)化帶來(lái)了高效的資源分配，使勞動(dòng)力可以做更多有價(jià)值的活動(dòng)，而不是手工瑣事。深度學(xué)習進(jìn)一步促進(jìn)了這些機器人的學(xué)習，使它們可以在部署它們的場(chǎng)景中自主地做出活動(dòng)決議。

智能計算機視覺(jué): 深度學(xué)習和人工智能使先進(jìn)的掃描、監控和自動(dòng)化技術(shù)可以經(jīng)過(guò)圖像和視頻可視化許多物流場(chǎng)景，并停止相應的直接操作。這改動(dòng)了裝貨時(shí)貨物的尺寸或破損檢查、標簽和堆疊布置。計算機視覺(jué)與深度學(xué)習分離在自動(dòng)駕駛汽車(chē)上完成自動(dòng)和智能導航，如今已成為理想。

工作流程自動(dòng)化:工作流自動(dòng)化是應用人工智能來(lái)簡(jiǎn)化復雜和手工的后臺操作。在貨運代理中，文檔處置是一項乏味的工作，并且具有運用機器人過(guò)程自動(dòng)化(RPA)和光學(xué)字符辨認(OCR)停止自動(dòng)化的宏大潛力。運輸文件并非都采用規范格式，而這正是此類(lèi)技術(shù)可以自動(dòng)閱讀和了解打印或手寫(xiě)文件的中央。這種工作流程自動(dòng)化能夠解放物流人員的大量工作時(shí)間，并分配他們做更多的增值活動(dòng)。

預測物流:供應鏈上的不同接觸點(diǎn)產(chǎn)生普遍的數據。更好的機器學(xué)習算法能夠提取對決策至關(guān)重要的物流預測洞察力。人工智能能夠協(xié)助做出與產(chǎn)能規劃、預測和網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化相關(guān)的決策，從而簡(jiǎn)化運營(yíng)并進(jìn)步整體供應鏈績(jì)效。人工智能普遍應用于動(dòng)態(tài)道路優(yōu)化、管理托付時(shí)間窗口、優(yōu)化燃油耗費和負載才能應用率等最后一英里托付活動(dòng)，從而推進(jìn)供應鏈的數字化。

加強的貨運跟蹤: 貨運可見(jiàn)性數據對整個(gè)供應鏈的績(jì)效至關(guān)重要。人工智能跟蹤和跟蹤功用有助于精確預測ETAs和ETDs。此外，對供應鏈中斷、延誤和航路風(fēng)險發(fā)出警報的才能能夠協(xié)助企業(yè)進(jìn)步靈敏性，并采用備份措施，以防止嚴重損失。機器學(xué)習還能夠協(xié)助剖析歷史數據，以肯定航運形式，思索各種要素，如天氣條件、時(shí)節性需求動(dòng)搖、貿易通道擁堵等。隨著(zhù)語(yǔ)音助手或聊天機器人的普遍運用，客戶(hù)或客服人員能夠在幾秒鐘內提取跟蹤信息。