供应链和物流管理充满复杂性和挑战。从管理错综复杂的承运人关系到应对全球进出口法规，该行业充满了挑战。这些障碍，加上不同地区不断变化的且通常不透明的要求，迫使企业采用一个又一个应急计划。
每个行业都希望在自身约束和要求下做出最佳决策，并抓住任何机会改善从第一英里到最后一英里的配送。虽然数据本体和路线优化等主题旨在使用物流中常见的结构化数据为决策提供信息，但人们越来越关注生成式人工智能 (GenAI)。
让我们深入了解客户认为可以利用 GenAI 应对物流挑战的三个关键领域：
1. 使用检索增强生成 (RAG) 优化加载计划
您的装载计划是否经过优化？许多都没有。
根据《麻省理工学院斯隆管理评论》的报道，“美国卡车平均有 30% 是空载的，这浪费了时间和燃料，并导致不必要的碳排放。”优化容量是所有组织的关键目标，但要做到这一点，您需要的不仅仅是求解器和算法。您需要规范地为协调员、规划人员和调度员提供易于理解的建议。
这一切都是为了支持决策者的决策。GenAI 提供了一种很好的方法来实现这一点，它使优化和 AI 变得易于理解和解释。RAG模型简化了复杂性并创建了一种易于理解的方式来表达见解和建议，从而可以优化装载计划和路线。这转化为采取行动和创造价值。
2. 交通走廊中的风险浮现
您知道哪些交通走廊风险最大吗？您是否制定了应急计划？
最近的飓风海伦表明，尽管有预警，但本质上复杂且相互依存的供应链仍然脆弱且容易中断。这些中断因地区、产品线、供应商、配送中心等而异。地缘政治变量以及微观和宏观经济压力因素都导致了不断变化的不确定性环境。为了帮助管 卡塔尔电话号码数据 理这种复杂性并识别运输和交付风险，一些制造商正在使用 GenAI 搜索互联网、年度报告和新闻文章。
一家大型物流公司正在利用该技术快速标记风险路线和运输走廊，以便供应链团队可以制定更强大的应急计划。规划团队还利用这些风险评估信息来更好地管理客户服务和期望，并快速将中断情况传达给最终客户。
物流工人
3. 提高仓储和物流数据质量
您的数据库是否井然有序？可能不是——尤其是在物流和仓储方面。
许多物流业务都涉及杂乱无章、非结构化的数据源，例如仓库和承运人日志，而这些数据源往往未得到充分利用。由于数据格式自由，传统系统难以有效利用这些数据。然而，GenAI 可以将杂乱无章的文本转化为结构化、可用的信息。
例如，一家制药公司正在使用 GenA I 从维护日志中提取特定故障信息。这使该公司能够确定设备维修所需的零件和工具，从而提高首次修复率并减少仓库机械的维修时间。好处显而易见：更高的运营效率和更少的停机时间，这一切都归功于更好的数据质量。