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人工智能(AI)將如何徹底改變庫存管理

[日期:2019-07-12] 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net  作者: [字體: ]

人工智能已經(jīng)為早期使用者在其庫存管理和供應(yīng)鏈的每個(gè)階段進(jìn)行了優(yōu)化。以下將講述你的組織該如何開始使用人工智能。

 
零售商沃爾瑪通過觀察天氣來決定哪些食品會(huì)賣得更好。通過預(yù)測可增加18%的銷售量,即在溫暖、干燥、多云和多風(fēng)的天氣,應(yīng)庫存更多的牛排,而在較熱且少風(fēng)的天氣,應(yīng)庫存更多的漢堡。在微風(fēng)且高溫天氣時(shí),沙拉的銷量會(huì)更好;在晴朗天氣時(shí),漿果的銷量更好。但是,你并不需要必須成為一個(gè)零售巨頭,才可以使用人工智能來改善你的供應(yīng)鏈。
 
預(yù)測分析和遠(yuǎn)程傳感器會(huì)告訴經(jīng)銷商,何時(shí)冰箱需要補(bǔ)充蘇打水或何時(shí)咖啡自動(dòng)售貨機(jī)需要補(bǔ)貨(避免在產(chǎn)品缺貨時(shí),瑪氏公司征收的罰款)。Lakeba公司的這款名為Shelfie的機(jī)器人將很快在英國Co-op超市的過道上巡視,它會(huì)利用圖像識(shí)別技術(shù)來檢測商品何時(shí)售罄或商品是否擺放在錯(cuò)誤的位置。
 
一家在線時(shí)裝零售商與數(shù)百家供應(yīng)商有業(yè)務(wù)往來,它在智能手機(jī)上使用圖像識(shí)別應(yīng)用程序來檢查到底是哪一款藍(lán)色連衣裙已經(jīng)到貨,這樣他們就能掌握庫存情況。
 
另一方面,電商公司Jet.com非常關(guān)注庫存情況,技術(shù)總監(jiān)斯科特·黑文斯(Scott Havens)告訴記者。“供應(yīng)商可能會(huì)說他們有10件商品庫存,但實(shí)際上他們只有8件,”當(dāng)顧客想要下訂單時(shí),這就會(huì)導(dǎo)致顧客不滿意,他說道。如果某件商品沒有庫存,那么黑文斯不希望該站點(diǎn)顯示在搜索結(jié)果中。“就客戶體驗(yàn)而言,不與客戶交談總比與他們交談然后讓他們失望要好。”
 
人工智能遍布于行業(yè)的各個(gè)角落
 
黑文斯的團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來追蹤不同供應(yīng)商匯報(bào)他們庫存商品的準(zhǔn)確程度;因?yàn)楣?yīng)商沒有足夠頻繁地更新數(shù)據(jù),或者因?yàn)樗麄儧]有提供準(zhǔn)確的報(bào)表,所以這些庫存數(shù)字可能是錯(cuò)誤的。他說,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)將這些商家所提供的錯(cuò)誤庫存率降低了一半,從而使Jet.com更好地掌握其供應(yīng)鏈。
 
Autoglass公司(提供擋風(fēng)玻璃更換服務(wù))在其手機(jī)應(yīng)用程序中使用圖像識(shí)別技術(shù),這樣客戶就知道擋風(fēng)玻璃上的芯片是否可以修復(fù)或需要更換??蛻粝胍私赓M(fèi)用是多少,而Autoglass公司則知道某一商店是否有庫存可以進(jìn)行更換,或者是否需要訂購擋風(fēng)玻璃,然后在到貨后安排更換安裝。該應(yīng)用程序每周可處理2,500幅圖像,準(zhǔn)確度超過80%,同時(shí)該公司正在考慮使用該應(yīng)用程序來評估先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)在維修或更換后是否需要重新校準(zhǔn)。
 
PureCars公司首席執(zhí)行官Sam Mylrea告訴記者,汽車經(jīng)銷商正在求助人工智能技術(shù)來決定哪些車型需要有庫存以及由誰來進(jìn)行推廣宣傳。“在停車場中長期庫存的車輛每個(gè)月都會(huì)產(chǎn)生數(shù)百美元的利息。通過使用人工智能技術(shù),經(jīng)銷商可以根據(jù)消費(fèi)者行為和過去的購買模式更好地掌握哪些車型可以有庫存。憑借這些洞察力,經(jīng)銷商可以使用個(gè)性化的營銷手段,在合適的時(shí)間來鎖定合適的客戶。”
 
人工智能技術(shù)可以對農(nóng)業(yè)和食品加工業(yè)有所幫助。中國的“長城葡萄酒”酒廠使用氣象站和農(nóng)藥監(jiān)測器來推動(dòng)預(yù)測分析,這些分析數(shù)據(jù)可指出何時(shí)來加工葡萄以及何時(shí)來收獲葡萄。微軟正在為小農(nóng)戶開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng),該系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測何時(shí)需要對作物澆水或何時(shí)需要撒石灰來提高土壤的pH值。與傳統(tǒng)設(shè)備去除污染谷物數(shù)量相比,布勒(Bühler)的LumoVision谷物分選系統(tǒng)利用圖像識(shí)別技術(shù)可去除近兩倍的污染谷物量。采用檢測儀器的釀造啤酒廠和奶制品廠可以更快地處理來料并預(yù)測某一批次的啤酒或奶酪何時(shí)完成,從而提高產(chǎn)量并縮短生產(chǎn)時(shí)間,這樣就可以使用相同的設(shè)備更快速地生產(chǎn)下一批次產(chǎn)品。
 
物流公司RR Donnelley利用天氣、交通預(yù)測和過去航運(yùn)工作記錄建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該模型可以如此準(zhǔn)確地進(jìn)行成本估算,以至于開發(fā)該系統(tǒng)的成本在第一個(gè)月就收回了,并且該公司在第一季度投標(biāo)成功率增加了4%。豐田公司可能很快會(huì)讓亞馬遜的倉庫機(jī)器人更具競爭力;該公司正在考慮利用人工智能技術(shù)來訓(xùn)練“調(diào)色板無人機(jī)”,讓該無人機(jī)可識(shí)別圖形,了解工廠車間的布局和流程,并在一個(gè)群體中工作,該群體可自行決定使用哪種類型的機(jī)器人來搬運(yùn)各個(gè)物件。
 
使業(yè)務(wù)引擎更加智能化
 
所有這些項(xiàng)目的共同點(diǎn)是對一個(gè)最基本的業(yè)務(wù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)變觀念。庫存和供應(yīng)鏈在傳統(tǒng)上被視為成本中心,畢馬威會(huì)計(jì)師事務(wù)所(KPMG)全國數(shù)據(jù)和分析主管Ammon Matsuda告訴記者,“但實(shí)際上,它是一個(gè)接收訂單并使工作正常運(yùn)轉(zhuǎn)的發(fā)動(dòng)機(jī)。”
 
通過使用人工智能技術(shù)來提高供應(yīng)鏈的靈活性,將其從成本中心進(jìn)一步轉(zhuǎn)變具有支持功能,特別是在當(dāng)今充滿挑戰(zhàn)的市場中。“對于波動(dòng)性的反應(yīng)更為敏感,處理比過去更多的產(chǎn)品種類,并處理比以前更多的渠道,這是極為關(guān)鍵的,”Matsuda認(rèn)為。
 
他預(yù)測,人工智能工具已經(jīng)在庫存管理領(lǐng)域帶來了很大的推動(dòng)作用,并且這種推動(dòng)作用只會(huì)不斷增大。“想象一下,機(jī)器人能夠?yàn)榫唧w的庫存管理工作做一些機(jī)動(dòng)靈活的體力勞動(dòng)。”而這不僅僅限于在倉庫中。“你會(huì)看到機(jī)器人開始在一些不太具有結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中工作,比如在某個(gè)商店內(nèi)穿行,抓取商品,檢測需要補(bǔ)貨的區(qū)域,或者檢測是否在貨架上的商品擺放位置與價(jià)格和標(biāo)簽不符,所以你必須讓機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)知道哪個(gè)標(biāo)簽應(yīng)放在什么位置。”
 
人工智能有助于縮短庫存周期,適用于像新鮮農(nóng)產(chǎn)品等短保質(zhì)期商品。Matsuda說,那些知名的企業(yè)正在“研究如何部署機(jī)器學(xué)習(xí)功能來探測一棵卷心菜何時(shí)開始變質(zhì),并預(yù)測其完全變質(zhì)的時(shí)間,這樣在卷心菜變質(zhì)之前,企業(yè)知道供應(yīng)鏈中的哪個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)進(jìn)行相應(yīng)地處理。”
 
他對使用人工智能來預(yù)測需求變化持更為謹(jǐn)慎的態(tài)度,因?yàn)橄M(fèi)者的消費(fèi)模式可能會(huì)發(fā)生不可預(yù)測的變化,而機(jī)器學(xué)習(xí)不一定能夠應(yīng)對這些變化。“借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),你需要對歷史需求有一個(gè)相當(dāng)清楚的了解,這樣你才能感知各種消費(fèi)模式并提出合理而有效的預(yù)測,從而你可以調(diào)整供應(yīng)鏈。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在模仿人類的一貫行為方面非常出色,但在對全新的情況做出反應(yīng)和觀察方面則非常糟糕,所以當(dāng)我們能夠推斷出人類將如何應(yīng)對時(shí),則適合采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),而且我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是因?yàn)槠渌哂械囊?guī)?;蛩俣?。”
 
Matsuda認(rèn)為,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在供應(yīng)鏈預(yù)測中的真正優(yōu)勢其實(shí)平淡無奇,而并非揭示人類行為的秘密。“這一優(yōu)勢基本上可讓企業(yè)做出更合理的決定。”
 
使用人工智能技術(shù)
 
希望在供應(yīng)鏈中利用人工智能技術(shù)的企業(yè)應(yīng)該首先優(yōu)化其現(xiàn)有系統(tǒng),然后隨著時(shí)間的推移逐步引入像計(jì)算機(jī)視覺等新技術(shù),微軟云人工智能平臺(tái)項(xiàng)目管理合作伙伴主管蘭斯·奧爾森(Lance Olson)告訴記者。參考你已完成的歷史分析數(shù)據(jù),再增加一些預(yù)測:“我們下個(gè)月的供需情況,不僅僅基于歷史數(shù)據(jù),還基于預(yù)測?”或者使用像Azure Gallery中工具那樣的封裝解決方案,該工具使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來對石油和天然氣供應(yīng)鏈進(jìn)行優(yōu)化,或一個(gè)零售系統(tǒng),對商品數(shù)量以及對商店和倉庫的交貨時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化。
 
他表示,這可以為你的工作帶來快速的改進(jìn),讓你對這一流程充滿信心。“如果你以最佳方式運(yùn)營,與目前的實(shí)際運(yùn)營方式相比,你可以節(jié)省5.47%的成本。”然后,你可以繼續(xù)實(shí)施更大膽和更徹底的項(xiàng)目,這些項(xiàng)目需要更深入的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí),并可能需要傳感器和其他硬件投資,比如安裝可定制計(jì)算機(jī)視覺模型的相機(jī),以便可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視覺識(shí)別和使用麥克風(fēng),或使用熱成像、激光雷達(dá)或雷達(dá)觀察不可見光譜。
 
“如果我們完全使用不同的機(jī)制來檢查來自供應(yīng)商的商品,那么我們可能會(huì)去除工作中的某個(gè)步驟,或者兩個(gè)或十個(gè)步驟。我的一些客戶已建立了數(shù)據(jù)模型,當(dāng)貨車進(jìn)入倉庫時(shí),他們會(huì)看到貨車上有巨大的管道或其他設(shè)備,然后這些數(shù)據(jù)模型會(huì)在商品入庫時(shí)對其進(jìn)行計(jì)數(shù)。這種機(jī)械設(shè)備每次在系統(tǒng)中移動(dòng)時(shí)所做的動(dòng)態(tài)核算和重新核算,使他們能夠避免出現(xiàn)一些下游問題,而這可能正是他們試圖改進(jìn)的問題,”奧爾森說。
 
對于工業(yè)設(shè)備,音頻處理可有助于評估制造過程中以及部件到達(dá)時(shí)的庫存情況“如果你的某些產(chǎn)品會(huì)發(fā)出聲音,比如電機(jī),那么在生產(chǎn)線旁邊安裝一些麥克風(fēng),你就可以聽到電機(jī)的聲音,并掌握該部件的質(zhì)量,”奧爾森解釋說。“如果你是一個(gè)汽車或飛機(jī)制造商,那么你就需要使用發(fā)動(dòng)機(jī),在發(fā)動(dòng)機(jī)到貨后,只要啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī),你就可以聽到發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音,并對到貨的零部件進(jìn)行質(zhì)量控制,這可能會(huì)讓你改變進(jìn)行人工檢查的方式。”同樣的技術(shù)可以幫助食品分銷商和零售商來監(jiān)控制冷設(shè)備,以提前預(yù)測故障。
 
奧爾森表示認(rèn)同,即隨著企業(yè)在積累自己的專業(yè)知識(shí),并創(chuàng)建自定義監(jiān)控和預(yù)測系統(tǒng),人工智能將成為庫存管理工作的重要組成部分。“它變成了一個(gè)大規(guī)模的智能系統(tǒng),在這個(gè)系統(tǒng)中,你已經(jīng)看到了無數(shù)的因素,而且你的數(shù)據(jù)管道貫穿整個(gè)系統(tǒng)。對于任何依賴庫存和供應(yīng)鏈的企業(yè)來說,隨著時(shí)間的推移,他們的可持續(xù)差異化很可能將人工智能作為其核心工作的一部分。他們?nèi)绾蝺?yōu)化系統(tǒng);他們?nèi)绾谓档统杀?,如何在合適的時(shí)間以適合的質(zhì)量和價(jià)格向合適的客戶提供合適的產(chǎn)品。”
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