在過去幾年里，企業一直在尋求增強決策、簡化運營、降低成本和提高客戶滿意度的方法，人工智能（AI）在物流和供應鏈中的應用大幅增加。人工智能因為可以給物流提供更有深度的洞見、更高的反饋頻率和更精細的粒度而成為物流和供應鏈專業人不能忽視的重要工具。毫無疑問，人工智能已經嶄露頭角，并將繼續發展。

近十年來，供應鏈管理的挑戰成倍增加。全球范圍的新冠疫情加劇了市場波動，但同時也提高市場對供應鏈靈活性和敏捷性的需求。因此，各行各業的物流和供應鏈組織紛紛求助于人工智能的力量以及該技術提供的革命性解決方案，其中包括：

實時可視性：面對當今復雜的供應鏈網絡，制造商必須獲得完整、實時的供應鏈可視性。人工智能驅動的系統通過整合來自供應商、制造商、物流提供商和零售商等不同來源的數據，提供這種級別的可視性。這有助于企業跟蹤庫存水平、監控發貨情況、識別瓶頸并快速應對需求中斷或變化，從而提高整體供應鏈的靈活性。

增強需求預測：通過人工智能增強需求可預測性和資源規劃，有助于保持供應鏈和物流組織保持消費者需求與供應之間的微妙平衡。人工智能技術通過從廣泛的數據資源庫中提取洞察力，在需求預測方面表現出色。（數據來源包括：過往的銷售記錄、客戶交易、社交媒體提及和當前的經濟指標。）此外，人工智能預測工具還可以與供應商共享需求預測數據，從而促進供應鏈伙伴之間更好地協作。這有助于企業優化生產計劃和交付計劃，創建一個統一的供應鏈系統。更高水平的可預測性還能讓企業最大限度地減少缺貨、優化庫存水平并減少多余庫存。

倉庫管理優化：人工智能算法可以分析歷史數據、訂單模式和產品特征，以確定最有效的產品擺放位置。人工智能還能簡化復雜的程序、優化分揀路線、加快工作速度并改善整體倉庫布局。這大大有助于及時從倉庫中提取物品，并確保順利送達客戶手中。

根據HERE Technologies與亞馬遜網絡服務公司最近委托進行的一項調查顯示，成本、干擾和缺乏專業知識正在成為供應鏈管理人員廣泛采用包括人工智能在內的輔助技術的障礙，受訪者中只有50%的運輸和物流專業人士表示他們的組織在運營中使用了基本的數據分析，只有25%的人使用了人工智能。

該項調查于2024 年 1 月 2 日至 10 日對德國、英國和美國三國的 300 名運輸和物流專業人士展開，行業調查探討了各種趨勢和主題，包括供應鏈可視性、可持續性、數據分析、人工智能（AI）以及技術應用的總體障礙。調查結果顯示，目前物流行業在采用基礎數據分析和人工智能方面存在巨大差距，同時在實現實時供應鏈可視性方面缺乏可持續發展目標和進展。

值得注意的是，人工智能提供的一些優勢需要先進的技術基礎設施，而許多公司目前還不具備這些條件。隨著這項重要技術不斷以指數級速度發展，在供應鏈運營中采用人工智能的企業或將在復雜多變的全球市場中獲得長期成功。