机器学习可以带来巨大的好处，包括实时需求预测、可持续物流和高级预测分析。物流和供应链行业是一个复杂的网络，由各种相互连接的组件组成，需要精心规划、执行和优化，以确保平稳高效的运营。该行业在不断发展，随着技术的出现，正在开发新的解决方案来解决传统问题。机器学习就是这样一种技术，它有可能彻底改变物流和供应链管理。
机器学习能够分析大量数据，识别模式，并做出人类可能无法感知的预测。ML的这种能力已经引起了物流和供应链经理的注意，他们正在寻找提高运营效率、降低成本和提高客户满意度的方法。在本文中，我们将探讨机器学习在物流和供应链管理中的好处及其改变行业的潜力。
1.加强预测性维护
预测性维护是一种主动维护策略，利用机器学习算法来预测机器何时可能发生故障。通过分析来自传感器和其他来源的数据，ML算法可以检测出表明即将发生故障的模式。这使得物流和供应链管理人员能够在机器故障之前安排维护，从而最大限度地减少停机时间，降低维修成本。
例如，国际快递使用机器学习算法来预测其运输卡车的维护需求。通过分析安装在卡车上的传感器的数据，算法可以识别潜在的问题并提醒维护团队。这使得维护成本降低了10%，卡车停机时间减少了25%。
2.提供准确的需求预测
需求预测对物流和供应链经理至关重要，因为它使他们能够计划生产、库存和运输。机器学习算法可以分析历史数据和外部因素，如天气、假期和经济趋势，以准确预测未来的需求。这有助于管理人员优化库存水平，减少缺货，并最大限度地减少浪费。
例如，沃尔玛依靠机器学习算法来预测其产品的需求。通过分析销售数据和其他因素，算法可以高度准确地预测需求。这使得沃尔玛能够优化库存水平，减少浪费，提高客户满意度。
3.改进路线优化
路线优化是物流和供应链管理中的一个复杂问题，机器学习可以帮助解决它。机器学习算法可以分析各种来源的数据，如交通模式、天气状况和交货时间表，以确定最有效的送货路线。这有助于降低运输成本，最大限度地缩短交货时间，并提高客户满意度。
例如，UPS利用一种名为ORION的基于ML的优化引擎来为其司机确定最有效的送货路线。通过分析来自各种来源的数据，ORION可以实时优化路线，从而使年行驶距离减少1亿英里，并节省1000万升的燃油。
4.最大限度地优化仓库
仓库优化对于物流和供应链经理至关重要，因为它使他们能够最大限度地利用可用空间，降低库存成本，并改善订单履行。ML算法可以分析来自传感器、摄像头和其他来源的数据，以优化仓库布局、库存放置和订单挑选过程。
例如，亚马逊利用机器学习算法来优化其仓库操作。通过分析来自传感器和摄像头的数据，该算法可以优化库存安排和订单分拣过程。这使得运营成本降低了50%，仓库容量增加了60%。
机器学习在物流和供应链中的下一步是什么？
随着机器学习技术的出现，物流和供应链行业正在经历重大变革。机器学习可以对未来的物流和供应链管理产生重大影响。
机器学习算法可以分析大量数据，识别模式并做出预测，可以帮助物流和供应链经理优化运营，降低成本，提高客户满意度。机器学习在物流和供应链管理中的应用仍处于早期阶段，还有巨大的创新和改进潜力。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
