張志豪
2025-03-05 09:49:59
AI 在物流中可自動化傳統重複性任務，減少錯誤，降低成本等。敬請期待，深入瞭解 AI 智慧物流的優勢與應用案例。
人工智慧正在革新幾乎所有行業，物流業也不例外。如今，物流企業必須以更低的成本和更短的時間完成更多的配送。AI 在物流中的應用正在重塑整個供應鏈管理，將其轉變為自動化和創新的解決方案。
AI 驅動的倉庫自動化解決方案可幫助企業將運營成本降低 50%，並提升 90% 的安全性。此外，供應鏈管理中 AI 的市場規模預計到 2031 年將增長至 585.5 億美元，從 2024 年起的年複合成長率將達到 40.4%。
考慮到 AI 智慧物流的光明未來，我們設計了這份指南，揭示其優勢、應用案例、最佳實踐及其他細節。因此，請繼續閱讀，一起深入瞭解 AI 如何成為供應鏈與物流中不可或缺的工具。
第一部分：AI 在物流中的優勢
AI 有潛力徹底改變企業處理物流和供應鏈的方式。AI 在物流中可以幫助自動化庫存管理、優化路線規劃、提供數據分析等。
企業可以從 AI 在物流中的應用中解鎖以下主要優勢：
運營增強
物流中有許多重複性任務可以由 AI 智慧地自動化。事實上，大約 60% 的企業認為，機器人流程自動化（RPA）將在 2025 年前改變供應鏈。基於 AI 的機器人可以幫助：
- 庫存管理：監控庫存水平，自動生成採購訂單，並識別低庫存。
- 倉庫管理：基於機器人的自動化揀貨/包裝訂單，搬運倉庫內的貨物，管理存儲佈局等。
- 質量控制：使用視覺系統進行自動化質量檢查。
- 預測維護：持續監控設備健康狀況。
根據麥肯錫的研究，採用 AI 物流管理的公司可以實現服務水平提高 65%，庫存水平降低 35%，成本減少 15%。
成本優化
AI 在物流中的第二個顯著優勢是節省成本。AI 可以自動化許多重複性、基於規則的任務，從而減少所需的人力。此外，AI 可以精準識別運營中的低效之處，並提出預防措施，從而降低中斷並確保運營順暢。
通過 AI，物流企業可以實現：
- 自動化倉庫管理：基於機器人和 AI 的庫存追蹤優化倉庫空間，降低勞動成本。
- 優化燃料和路線規劃：AI 分析實時交通、天氣條件和燃料消耗模式，以確定最具成本效益的路線。
- 減少浪費和間接成本：AI 驅動的需求預測防止庫存過多或不足，從而降低庫存持有成本和產品浪費。
- 增強欺詐檢測和損失預防：AI 演算法識別財務交易和供應鏈流程中的異常情況，以防止因欺詐或低效而造成的損失。
根據麥肯錫的研究，AI 可以幫助減少 20-50% 的供應鏈錯誤，降低 5-10% 的倉庫成本，以及減少 25-40% 的行政成本。
更好的客戶服務
AI 在物流中的應用不僅能優化運營，還是提供個性化客戶服務的關鍵。基於 AI 的 NLP 和機器學習驅動的聊天機器人可以 24/7 回應客戶查詢，分析客戶情感，並生成有用的分析數據。
AI 驅動的客戶服務可以帶來：
- 24/7 自動化支援：AI 聊天機器人實時處理查詢、訂單追蹤和問題解決。
- 個性化客戶互動：AI 分析過去的互動，提供個性化的建議和解決方案。
- 更快的回應時間：即時回應減少等待時間，提高客戶滿意度。
- 情感分析以實現主動參與：AI 檢測客戶情緒，幫助企業在問題升級前解決問題。
- 高效的退貨和退款處理：AI 簡化退貨批准、追蹤和退款流程，提升購後體驗。
- 多語言支援：AI 驅動的聊天機器人可以用包括中文、英文等主要語言與全球客戶互動。
通過 AI 驅動的客戶服務，物流公司可以提高客戶忠誠度並簡化支援運營。
其他優勢
AI 對企業的好處是無窮無盡的。AI 在物流中的其他一些優勢包括：
- 實時追蹤和可視化
- 需求預測和規劃
- 提升安全性和合規性
- 動態定價優化
- 供應鏈風險管理
- 自動駕駛車輛和無人機
- 能源效率和可持續性
總而言之，AI 是一項能夠全面融入供應鏈與物流行業運營的技術。
第二部分：AI 在物流中的範例與應用案例
人工智慧在物流領域的應用範圍非常廣泛。不同的公司在物流的不同領域中實現了人工智慧技術的應用。以下，我們精選了五個 AI 物流應用案例：
1. 快速服務助理（AI 智慧體聊天機器人）
許多時候，公司需要一個龐大的客服團隊來處理客戶的重複性問題。透過 AI 智慧體驅動的聊天機器人，大多數這些問題可以自動處理。
例如，客戶可以要求聊天機器人安排取件訂單。像人工客服一樣，聊天機器人會詢問一系列問題，然後自動安排取件。
同樣，客戶也可以使用聊天機器人來諮詢運費。聊天機器人會詢問有關包裹的更多詳細資訊，以提供運輸的預估成本。
您可以親自試用這款客服助理： [DEMO] 快速服務助理
2. 路線優化
AI 智慧體驅動的路線規劃透過分析交通模式、配送優先級和天氣條件來提升配送效率。DHL 使用 AI 智慧體驅動的路線規劃 軟體來優化其運輸流程。
該系統根據緊急程度（如關鍵醫療運輸或時間敏感包裹）優先處理配送，同時分析交通和天氣條件。透過 AI 智慧體，DHL 減少了燃料消耗，加速了配送速度，並提供更準確的預計到達時間。
3. 自動化倉儲流程
AI 智慧體驅動的機器人和自動化技術透過提高效率和減少人為錯誤來改變倉庫運營。Honeywell 開發了一個 AI 智慧體驅動的機器人系統，以提升倉庫效率。
該系統自動化了訂單揀選、分類和庫存管理，同時減少了人為錯誤。AI智慧體驅動的穿梭車管理超過 20,000 個庫存單位（SKU），優化存儲空間並提高訂單準確性。因此，倉庫的吞吐量提高了 40%，運營成本降低，手動勞動量也大幅減少。
4. 偵測欺詐行為
人工智慧技術在防止物流行業的欺詐行為中發揮了關鍵作用。UPS 這家全球配送公司使用其 AI 智慧體驅動的 DeliveryDefense 系統 來打擊欺詐性運輸活動。
機器學習算法分析歷史配送數據，為每個地點分配信心分數。考量因素包括過去的配送嘗試、地點特徵甚至天氣條件。AI 智慧體驅動的異常檢測持續監控交易，標記可疑活動，幫助UPS降低欺詐風險並保障貨物安全。
5. 主動維護
AI 智慧體驅動的預測性維護幫助物流公司在車輛故障中斷運營之前進行預防。卡車製造商 Paccar 使用 AI 智慧體驅動的預測性維護 來防止故障並確保物流運營順暢。
Paccar 透過主動解決維護問題，幫助物流公司避免昂貴的停機時間，延長車輛使用壽命，並確保配送計劃的可靠性。
第三部分：為何選擇 GPTBots AI 智慧體作為您的物流 AI 解決方案
GPTBots 為物流公司提供一站式 AI 智慧體解決方案，以自動化供應鏈運營。它幫助設計和實現適用於各種場景的 AI 智慧體，包括客戶服務、訂單處理、行銷、數據洞察等。GPTBots 能自動解決 90% 的客戶問題，並支援 90 多種語言溝通。
以下是 GPTBots 的主要亮點：
- 先進的自動化： AI 智慧體完全自動化日常物流任務，如客戶支援、銷售活動、數據分析等。
- 無需編碼的自定義構建器： 其無需編碼的智慧體構建器讓非技術團隊也能透過簡單點選來創建和訓練 AI 智慧體。
- 知識庫： 只需上傳 PDF、文本、Doc、CSV、網站 URL 等格式的數據，即可用您的企業知識庫訓練 AI 智慧體。
- 順暢的整合與擴展性： 它可以輕鬆將 AI 智慧體整合到現有系統中，並隨著業務需求變化提供順暢的擴展性。
- 提升的客戶體驗： AI 智慧體可提供 24/7 全天候的客戶支援服務，自動化 90% 的查詢，並用90多種語言回應。
- 數據分析： AI 智慧體可實時分析原始數據，提供有關客戶情緒、銷售等有用的洞察。
總之，GPTBots 為物流提供了卓越的 AI 解決方案，並為公司提供了一個統一的平台，以在現有系統中啟動人工智慧技術整合。
第四部分：[分步教學] 如何在物流中採用人工智慧
在物流與供應鏈管理中採用人工智慧並非一步到位的過程。這需要一個結構化的方法，逐步過渡到以人工智慧驅動的流程。
1. 定義明確的關鍵績效指標（KPIs）
首先，公司必須識別其主要挑戰並設定可衡量的目標。他們需要明確想要達成的目標，例如縮短交貨時間、減少碳排放或提升倉儲管理效率。人工智慧的採用應與業務優先事項保持一致。安排與相關利害關係人的討論以定義明確的關鍵績效指標（KPIs），例如延誤減少的百分比或庫存準確度的提升。
2. 識別主要挑戰與障礙
財務限制、技能缺口、複雜流程以及對變革的抗拒是企業在採用物流人工智慧時面臨的常見障礙。
企業可以透過分階段採用人工智慧策略來降低成本，而非全面轉型。同樣，透過人工智慧相關培訓提升員工技能，或聘請專家來縮小知識差距。舉辦有關人工智慧在物流中優勢的工作坊也有助於員工接受轉型。此外，應對舊有 IT 系統進行現代化改造或與基於雲端的人工智慧解決方案整合，以實現更順暢的實施。
3. 選擇合適的人工智慧解決方案
一旦識別出挑戰，物流公司應評估人工智慧在高影響領域的應用，例如倉庫自動化、路線優化、顧客服務等。他們必須根據成本、可擴展性和相容性研究不同的人工智慧平台，選擇最適合的解決方案。
4. 制定人工智慧整合策略
成功採用人工智慧需要一個清晰的路線圖，包括：
- 選擇能與現有系統整合的人工智慧解決方案。
- 建立強大的數據管理框架，以確保高品質、安全且符合規範的數據。
- 實施加密和多因素身分驗證等安全措施，以保護敏感的物流數據。
5. 從高投資回報率（ROI）項目開始
公司應優先考慮能夠快速產生回報和具體效益的人工智慧項目。一些高投資回報率的應用案例包括自動化手動任務，例如在台灣的物流配送中，透過 AI 規劃最佳路線減少燃料成本等。從小規模且可衡量的改進開始，能夠在擴展運營之前建立對人工智慧的信心。
第五部分：物流與供應鏈中人工智慧的實施挑戰
在物流與供應鏈中實施人工智慧並非即插即用的過程。除了在規劃和實施人工智慧物流解決方案中的複雜性外，還有許多其他挑戰，如下所示：
- 成本：人工智慧技術的初始投資，包括硬體、軟體和基礎設施，對許多公司來說是一個重要的進入門檻。
- 與舊系統的整合：將新的人工智慧解決方案與現有的（通常是過時的）系統整合可能既複雜又耗時，並可能中斷運營。
- 技能缺口：物流行業內數據科學家和人工智慧專家的短缺，使得有效實施和管理人工智慧解決方案變得困難。
- 數據質量與可獲取性：人工智慧的有效性依賴於高品質、乾淨且可獲取的數據，而這在分散的物流生態系統中可能很難獲得和維持。
- 可擴展性問題：確保人工智慧系統能夠擴展以滿足波動的需求和擴展的運營可能構成挑戰。
簡而言之，人工智慧對物流行業至關重要，但在初始實施階段，公司需要為其帶來的挑戰做好充分準備。
第六部分：在物流中實施人工智慧的最佳實踐
如前所述，物流中的人工智慧實施應該是戰略性的，以避免昂貴的錯誤並實現成功的整合。以下是我們收集的一些在物流中實施人工智慧的最佳實踐：
- 專注於自動化重複性流程：優先考慮自動化手動任務，以減少錯誤並釋放員工時間，用於更具戰略性的任務。
- 確保數據質量與可獲取性：高品質數據是人工智慧實施的關鍵。確保數據是最新的、無錯誤且可供人工智慧模型使用。
- 從試點項目開始：在整個組織推廣之前，先在小規模上測試人工智慧解決方案，以識別潛在挑戰並評估解決方案的有效性。
- 持續學習：設置反饋循環，讓人工智慧系統訪問新數據和見解，以改進其性能。
結論：物流中人工智慧的未來充滿希望
人工智慧在物流中是行業的現在與未來。根據調查，58% 的物流公司認為人工智慧將接管許多物流任務。因此，所有物流企業都必須逐步採用人工智慧以保持競爭力。
使用 GPTBots，您可以獲得一個設計和整合物流人工智慧解決方案的一站式平台。因此，今天就採取第一步，與 GPTBots 一起，助您物流業務邁向創新巔峰。
立即開始免費試用
