■ 洪樹權

（東莞理工學院城市學院）

引 言

人工智能技術是一種模擬人類思維并產(chǎn)生類似人類的判斷和反應能力，是當前現(xiàn)代化社會發(fā)展中應用的智能系統(tǒng)。將其運用在供應鏈物流領域，能夠提供精準、多元、高效的解決方案，是推動供應鏈物流經(jīng)濟發(fā)展的主要動力。在當前很多物流企業(yè)紛紛開始注重人工智能技術的應用，在倉庫選址、庫存管理、倉儲作業(yè)、物流配送以及訂單追蹤等方面具有良好的效果，促使供應鏈物流趨向智能化。

1 人工智能技術對供應鏈物流的影響

在現(xiàn)階段人工智能技術快速發(fā)展的背景下，對于供應鏈物流企業(yè)來說，其主要對基礎設備和運作流程上產(chǎn)生較大的影響。

1.1 供應鏈物流趨向智能化

基于人工智能技術的應用，供應鏈物流的基礎設施和生產(chǎn)工具逐漸轉變向智能化，比如智能機器人、無人駕駛車輛等，在很大程度上取代了傳統(tǒng)的勞動力，轉而以虛擬勞動力為主，能夠有效重組供應鏈物流生產(chǎn)要素結構，以此形成新型的、現(xiàn)代化物流基礎設施體系和生產(chǎn)工具應用模式。其有利于提高供應鏈物流的勞動生產(chǎn)效率，同時能夠降低單位勞動成本，提高收益效果[1]。

1.2 供應鏈物流的優(yōu)勢體現(xiàn)更加明顯

人工智能技術在供應鏈物流領域中的應用，還能夠重新構建其運作流程，一般情況下，在傳統(tǒng)的供應鏈物流運作模式下，是先通過生產(chǎn)車間將物品利用交通工具運輸?shù)脚渌椭行模缓笤龠M行配送活動，將商品交到顧客手中。而在人工智能技術的支持下，能夠在智能計算的基礎上，把物流運作流程分割成為多個同步進行的區(qū)塊，各個區(qū)塊之間相互連通，憑借安置有智能芯片的新型運輸車，可以保障各個區(qū)塊之間的功能點有效連接，再通過計算機的快速運算和物流數(shù)據(jù)信息處理分析，提高貨物裝卸、車輛檢修等工作效率，保障決策的合理性。因此在供應鏈物流領域中應用人工智能技術，可以促使其運作流程趨向自動化，將計算與存儲進行分布式工作，能夠盡可能提高作業(yè)運行效率和準確度，推動物流行業(yè)的整體發(fā)展[2]。

2 人工智能技術在供應鏈物流中的應用優(yōu)勢

在供應鏈物流領域中良好應用人工智能技術，具有諸多優(yōu)勢，其主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

有利于實時處理數(shù)據(jù)。對于供應鏈物流產(chǎn)業(yè)來說，其在運作過程中，會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息，并且這些信息都具有較強的實時性和動態(tài)性，為保障運作流程管理的有序性以及高效性，需要借助人工智能技術對數(shù)據(jù)信息進行分析處理，從而優(yōu)化供應鏈物流的運作技術。而實現(xiàn)這一優(yōu)勢需要結合企業(yè)自身的實際情況和業(yè)務需求，建立適宜的數(shù)據(jù)平臺或者云計算平臺等，提高人工智能系統(tǒng)的實用性。

有利于提高采銷配送效率，提高顧客滿意度。人工智能技術在供應鏈物流領域中可以應用在采購、銷售以及配送等流程。其中在采購環(huán)節(jié)中，可以利用大數(shù)據(jù)對產(chǎn)品進行優(yōu)化選擇，促使人工智能與統(tǒng)計學相結合，有效預測產(chǎn)品和補充貨物，有效實現(xiàn)智能化和自動化采購。而在銷售方面，則是利用人工智能和運籌學實現(xiàn)動態(tài)定價，綜合考慮產(chǎn)品的生命周期以及促銷方式等因素，保障庫存得到有效的控制。最后在配送環(huán)節(jié)上，通過大數(shù)據(jù)技術可以對產(chǎn)品的銷量進行預測，再高效結合自動補貨系統(tǒng)，有利于保障庫房備貨的自動化，進一步提高商品的現(xiàn)貨率，另外在人工智能技術的基礎上，也能夠降低庫存周轉率，縮短配送時間，提高顧客滿意度[4]。

有利于精準預測銷量，提出科學補貨決策。在供應鏈物流領域中的庫存管理中，銷量預測是其重要內容之一，能夠直接關系到庫存管理的實效性。通過利用人工智能技術，可以收集和整理貨物信息、顧客需求、銷售時間和方式、自然環(huán)境等因素，從而提高貨物需求量預測的精準度。同時人工智能技術可以基于貨物的歷史銷量與預測信息建立科學模型，比較準確的計算庫存管理工作中的最優(yōu)補貨點和目標庫存量，保障供應鏈物流庫存環(huán)節(jié)的平穩(wěn)、安全運行。

有利于推動供應鏈物流企業(yè)的轉型升級。在應用人工智能技術時，需要保障相關的軟件設施和硬件設施與其相適應，因此企業(yè)為提高利用效果，則會對原有的、落后的設施進行更新，同時對管理模式進行優(yōu)化，從而在整體上有利于對整個供應鏈物流運作流程和環(huán)節(jié)進行改善，推動其朝向科學合理的方向發(fā)展，開發(fā)現(xiàn)代化先進技術，提高服務質量。

3 供應鏈物流領域人工智能技術的具體應用

人工智能技術在供應鏈物流領域的應用，主要是依靠大數(shù)據(jù)實現(xiàn)機器視覺、模式識別以及自動規(guī)劃等功能，促進供應鏈物流的轉型升級，在具體運用過程中，比較常見的即是在物流倉庫選址、庫存管理、倉儲作業(yè)、物流配送以及訂單追蹤等方面的實際應用，對供應鏈物流的智能化、自動化和現(xiàn)代化發(fā)展具有重要意義和價值[5]。

3.1 物流倉庫選址

對于供應鏈物流的運作來說，物流倉庫的選址是至關重要的，其直接關系到各種物流活動的效率。傳統(tǒng)的選址方式一般是結合各個生產(chǎn)要素，利用地圖和地理數(shù)據(jù)庫等，通過GIS軟件進行確定。這種方法實際上主要考慮的是自然環(huán)境因素，沒有充分重視運輸經(jīng)濟性等其他因素，就會導致倉庫的運行效益較低、整體效率較慢等狀況。而在物流倉庫選址過程中應用人工智能技術，則能夠綜合考慮生產(chǎn)商以及供應商的地理位置、倉庫建設成本、后期運營成本、競爭對手的現(xiàn)狀、國家政策等很多社會性因素，借助大數(shù)據(jù)技術對這些數(shù)據(jù)進行有效的分析處理，從而降低人為主觀因素的干擾，并且還能夠采用前瞻性和長遠性的眼光判斷倉庫選址的實際價值，通過完善大數(shù)據(jù)的分析結構以客觀、精準的給出選址方案，有利于實現(xiàn)降低成本、增加實效的目的。這種人工智能技術的應用對供應鏈物流具有較大的積極影響，能夠在根本上提高物流效率。

3.2 庫存管理

對于傳統(tǒng)的供應鏈物流庫存管理來說，其是依靠紙本或者人工輸入計算機等方式，形成紙質檔案和電子檔案。這種庫存管理模式存在諸多缺點和弊端，比如對庫存管理工作人員的技能操作熟練程度較高、對其綜合素養(yǎng)要求較高等，同時基于傳統(tǒng)的庫存管理，也無法實現(xiàn)實時掌握倉庫內貨物的存量、種類、儲位以及存儲時間等信息。在此基礎上應用人工智能技術，則可以有效解決這些問題，促使庫存管理趨向智能化。比如利用物聯(lián)網(wǎng)技術、可視化技術以及大數(shù)據(jù)技術等，綜合強大的運算能力，能夠保障比較快捷的讀取倉儲信息數(shù)據(jù)。并且在信息網(wǎng)絡技術的支持下，可以將各個倉庫以及存儲區(qū)域進行實時聯(lián)網(wǎng)，清晰、準確的掌握倉庫庫存量等相關信息內容，最大限度的提高管理效率，降低倉儲成本[6]。

3.3 倉儲作業(yè)

在供應鏈物流領域中倉儲作業(yè)是其中比較重要的一個環(huán)節(jié)，其主要特點是將貨物儲運集裝化，以便于實現(xiàn)自動化的倉儲活動，達成作業(yè)管理智能化。而通常對于貨物的儲運集裝是在利用托盤來保障標準單元化的點到點運輸和存儲，促使大部分貨物的運輸環(huán)節(jié)得到減少，提高貨物的周轉效率。因此利用人工智能技術則能夠實現(xiàn)倉儲作業(yè)的自動化水平，通過運用機器人來完成全部的運作流程，比如運用自動分揀機、智能拆碼堆垛機器人、自動搬運機器人以及智能安全防護巡檢車等，在很大程度上擺脫了人工勞動力的限制，既能夠節(jié)約成本，又能夠提高倉儲作業(yè)的安全性[7]。除此之外，利用人工智能技術可以實現(xiàn)倉儲作業(yè)管理的智能化，基于智能算法，促使倉庫內的各個自動化設備形成有序配合，并按照實際情況作出相關反應和決策，以此提高倉儲作業(yè)的運行效率。同時智能化倉儲作業(yè)也是供應鏈物流未來重要的發(fā)展趨勢，能夠提升物流倉儲的作業(yè)能力和效率，進而保障整個物流流動的高效運行。

3.4 物流配送

在供應鏈物流領域中將人工智能技術應用在配送環(huán)節(jié)中，主要是針對運輸路線和配送設備兩個方面。其中在運輸路線上，利用人工智能則可以對運輸路徑進行優(yōu)化和調度，其是根據(jù)數(shù)據(jù)中心的實時信息對運輸路線進行的動態(tài)化的規(guī)劃，保障運輸路線能夠趨向科學性和合理性[8]。同時借助人工智能技術建立即時配送智能系統(tǒng)，能夠通過實時數(shù)據(jù)庫以及智能數(shù)據(jù)分析平臺和智能算法策略等，保障配送人員能夠選擇最優(yōu)路徑。另外在配送設備方面，人工智能技術可以支持無人配送車、無人配送機等在小范圍內的使用。這一過程中，智能配送設備首先會自動接收配送訂單和任務，然后倉庫按照訂單需求進行配貨，再由智能配送設備根據(jù)規(guī)劃的最優(yōu)路線進行自動配送。促使訂單接收、配貨到最后的配送運輸，全程實現(xiàn)自動化，憑借智能配送設備的感知系統(tǒng)，提高配送服務效率和質量。

3.5 訂單追蹤

供應鏈物流領域中人工智能技術應用在訂單追蹤，主要是利用物聯(lián)網(wǎng)技術和互聯(lián)網(wǎng)信息技術，實現(xiàn)對貨物的實時跟蹤。相關人員在開展各項物流操作時，需先進行掃碼，將數(shù)據(jù)信息上傳到數(shù)據(jù)中心，然后再通過登錄數(shù)據(jù)平臺，對貨物的狀態(tài)進行查詢，能夠保障貨物流轉過程的追蹤，確保貨物周轉的安全性和動態(tài)性。另外應用人工智能技術也有利于開展智能追溯，其主要是依靠物聯(lián)網(wǎng)技術，促使貨物從生產(chǎn)到售后這一過程的所有流傳環(huán)節(jié)進行聯(lián)系，保障商流與信息流的統(tǒng)一，以便于形成較為完整的信息鏈。相關人員可以及時的追查貨物的來源、去向、責任等。而且基于人工智能技術能夠將貨物信息組成較為完整的信息網(wǎng)，能夠為供應鏈物流產(chǎn)業(yè)提供較多的歷史數(shù)據(jù)，對推動供應鏈物流的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級奠定良好的基礎[9]。

4 供應鏈物流領域人工智能技術應用存在的問題及對策

4.1 供應鏈物流領域應用人工智能技術存在的問題

雖然當前人工智能技術在供應鏈物流領域中的發(fā)展取得了一定的實效性，并且在未來也具有較大的發(fā)展前景和潛力，但是在實際的實踐探索過程中，其仍存在一定的問題和不足。其主要體現(xiàn)在四個方面：

人工智能技術的應用發(fā)展存在失衡?，F(xiàn)階段就國內來看，供應鏈物流產(chǎn)業(yè)應用人工智能技術主要集中在東南沿海地區(qū)，而中部和西部受到經(jīng)濟發(fā)展水平和科學技術能力的限制，發(fā)展還相對比較緩慢，無法實現(xiàn)高效的轉型升級。

人工智能技術的應用水平不高。很多傳統(tǒng)的供應鏈物流企業(yè)對人工智能技術應用的認識不夠充分，智能化轉型的意識不強，所以就會出現(xiàn)智能設備和科學技術引進不足，對工作人員的培訓工作不到位，在很大程度上致使人工智能技術的實際運用水平難以提升，無法發(fā)揮其實效性。

存在嚴重的信息孤島現(xiàn)象。由于我國人工智能技術在供應鏈物流領域中的應用發(fā)展起步較晚，還沒有形成統(tǒng)一的物流與供應鏈信息管理體系統(tǒng)一標準，所以存在比較嚴重的信息不對稱、資源共享困難等問題，從而形成信息孤島，人工智能技術很難在供應鏈物流運作路程中發(fā)揮作用。

缺乏綜合型供應鏈物流技術優(yōu)秀人才。在供應鏈物流領域中應用人工智能技術，需要具備物流、供應鏈以及信息技術等專業(yè)知識的綜合型人才作為支持。但是就目前現(xiàn)狀來看，這一人才缺口相對較大，多數(shù)工作人員還處于傳統(tǒng)的知識結構，不能完全滿足供應鏈物流智能化發(fā)展的實際需求[10]。

4.2 供應鏈物流領域應用人工智能技術的對策

針對供應鏈物流領域應用人工智能技術存在的問題，其應當從以下幾個方面進行良好的應對，以盡可能的提高供應鏈物流的運作效率。

實現(xiàn)資源共享，縮小地區(qū)供應鏈物流人工智能技術發(fā)展差距。首先政府部門要完善相關政策，支持供應鏈物流產(chǎn)業(yè)及企業(yè)開展技術研發(fā)，并完善中西部基礎設施，營造良好的發(fā)展環(huán)境和條件。比如可以將人工智能技術水平較高、應用效果較好的物流企業(yè)作為標桿，引導大中小企業(yè)開展合作，以促進供應鏈物流資源的共享和互通，加強人工智能技術應用經(jīng)驗交流，提高產(chǎn)業(yè)整體效益。

強化人工智能技術在供應鏈物流領域的應用。相關企業(yè)應當轉變思想觀念，合理利用大數(shù)據(jù)技術更好的實現(xiàn)智能化發(fā)展轉型，積極引進智能化設備設施，完善內部智能化發(fā)展管理體系，從而保障人工智能技術在各環(huán)節(jié)的應用具有實效性。

建立健全供應鏈物流智能化發(fā)展標準和體系。政府部門要發(fā)揮宏觀調控的作用，建立專門的供應鏈物流管理組織或機構，對企業(yè)的協(xié)同運營和標準化管理進行引導和監(jiān)管，實現(xiàn)供應鏈物流資源與信息的共通共享，避免形成信息孤島，充分發(fā)揮人工智能技術的應用力度，提高物流運作效率和質量。

重點培育綜合型供應鏈物流人才。針對人工智能技術應用的優(yōu)勢和實際效果，各大高校要根據(jù)社會需求，開設智能化供應鏈物流專業(yè)及課程體系，并鼓勵校企合作模式的建立發(fā)展，促使理論與實踐良好結合，培育更多的高素質、高技術水平的優(yōu)秀人才，為人工智能技術的高效應用奠定堅實的基礎。同時政府及企業(yè)要加大對人才培養(yǎng)的資金投入，通過組織培訓、外出學習交流、科研項目設立等方式，盡可能的培養(yǎng)綜合性人才，滿足未來供應鏈物流運用人工智能技術的模式發(fā)展需求，提高整體行業(yè)的發(fā)展水平和效率。

5 結 語

綜上所述，近年來在物流行業(yè)快速發(fā)展的趨勢下，為更好適應市場需求、提高顧客滿意度，應當利用人工智能技術提高貨物的流轉效率。通過在物流倉庫選址、庫存管理、倉儲作業(yè)、運輸配送以及訂單追蹤等方面的具體應用，有利于實現(xiàn)對物流數(shù)據(jù)信息的實時處理、優(yōu)化采銷配送、精準預測銷量和給予補貨決策以及加快企業(yè)轉型升級等。因此政府部門及企業(yè)應當針對當前存在的發(fā)展問題，采取有效對策，充分保障供應鏈物流產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展，提高社會生產(chǎn)力。