需求預(yù)測：需求預(yù)測依賴于歷史數(shù)據(jù)，運用人工智能能夠進一步增強對歷史和實時數(shù)據(jù)的剖析，提供精確的需求預(yù)測。有了更精確的需求預(yù)測，托運人能夠優(yōu)化庫存管理、分派和勞動力方案，從而提高服務(wù)程度。
供應(yīng)方案：供應(yīng)方案是物流的重要組成局部。人工智能能夠協(xié)助基于實時數(shù)據(jù)的需求剖析。企業(yè)能夠動態(tài)調(diào)整其供給方案參數(shù)，以優(yōu)化供應(yīng)鏈流程，進步效率，并增加盈利才能。
倉儲自動化: 由于當(dāng)前全球形勢，供應(yīng)鏈中對非接觸式流程的需求不時增加，似乎推進了高級自動化業(yè)務(wù)流程的必要性。人工智能有可能徹底改動倉儲范疇的自動化。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(zhí)行通常需求額外勞動力來完成的選擇和包裝功用。自動化帶來了高效的資源分配，使勞動力可以做更多有價值的活動，而不是手工瑣事。深度學(xué)習(xí)進一步促進了這些機器人的學(xué)習(xí)，使它們可以在部署它們的場景中自主地做出活動決議。
智能計算機視覺: 深度學(xué)習(xí)和人工智能使先進的掃描、監(jiān)控和自動化技術(shù)可以經(jīng)過圖像和視頻可視化許多物流場景，并停止相應(yīng)的直接操作。這改動了裝貨時貨物的尺寸或破損檢查、標簽和堆疊布置。計算機視覺與深度學(xué)習(xí)分離在自動駕駛汽車上完成自動和智能導(dǎo)航，如今已成為理想。
工作流程自動化:工作流自動化是應(yīng)用人工智能來簡化復(fù)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程自動化(RPA)和光學(xué)字符辨認(OCR)停止自動化的宏大潛力。運輸文件并非都采用規(guī)范格式，而這正是此類技術(shù)可以自動閱讀和了解打印或手寫文件的中央。這種工作流程自動化能夠解放物流人員的大量工作時間，并分配他們做更多的增值活動。
預(yù)測物流:供應(yīng)鏈上的不同接觸點產(chǎn)生普遍的數(shù)據(jù)。更好的機器學(xué)習(xí)算法能夠提取對決策至關(guān)重要的物流預(yù)測洞察力。人工智能能夠協(xié)助做出與產(chǎn)能規(guī)劃、預(yù)測和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相關(guān)的決策，從而簡化運營并進步整體供應(yīng)鏈績效。人工智能普遍應(yīng)用于動態(tài)道路優(yōu)化、管理托付時間窗口、優(yōu)化燃油耗費和負載才能應(yīng)用率等最后一英里托付活動，從而推進供應(yīng)鏈的數(shù)字化。
加強的貨運跟蹤: 貨運可見性數(shù)據(jù)對整個供應(yīng)鏈的績效至關(guān)重要。人工智能跟蹤和跟蹤功用有助于精確預(yù)測ETAs和ETDs。此外，對供應(yīng)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)進步靈敏性，并采用備份措施，以防止嚴重損失。機器學(xué)習(xí)還能夠協(xié)助剖析歷史數(shù)據(jù)，以肯定航運形式，思索各種要素，如天氣條件、時節(jié)性需求動搖、貿(mào)易通道擁堵等。隨著語音助手或聊天機器人的普遍運用，客戶或客服人員能夠在幾秒鐘內(nèi)提取跟蹤信息。
