人工智能（AI）、數(shù)字化、機(jī)器人技術(shù)等對(duì)物流帶來(lái)的好處是巨大的。一下來(lái)自德國(guó)的五位專(zhuān)家解釋了人工智能如何降低成本和提高效率。

AI 在物流領(lǐng)域得到進(jìn)一步發(fā)展，不是因?yàn)榧夹g(shù)上的可能性，而是因?yàn)樗芯薮蟮臐摿Α? 圖片：AdobeStock生產(chǎn)的Perig

在物流行業(yè)，更多地使用人工智能是有意義的，正如德國(guó)多特蒙德弗勞恩霍夫IML 的負(fù)責(zé)人Michael ten Hompel 解釋的那樣：“人工智能在物流中的應(yīng)用潛力巨大，物流將成為第一個(gè)大規(guī)模建立人工智能流程的行業(yè)?！逼渲幸粋€(gè)原因是，就像幾何學(xué)一樣，物流可以在算法上相對(duì)輕松，細(xì)節(jié)已經(jīng)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化——但也非常復(fù)雜。

AI 無(wú)處不在

ABB SE 國(guó)際業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)Torsten Mallée 解釋說(shuō)：“人工智能不是未來(lái)的愿景，但現(xiàn)在在日常生活中無(wú)處不在，例如手機(jī)和導(dǎo)航系統(tǒng)。然而，人們的期望很高，因?yàn)橛新暶鳌叭斯ぶ悄軐⒏淖円磺??！?/p>

人工智能不會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)可能性的存在而被擴(kuò)展，而是因?yàn)樗哂薪档统杀?、提高效率以及更好地識(shí)別和滿足客戶需求的巨大潛力。據(jù)說(shuō)人工智能是一種關(guān)鍵的一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)因素?！?/p>

（1）實(shí)際上使用AI 有多容易或困難。在數(shù)據(jù)保護(hù)方面，您需要考慮什么？

“但它并不總是關(guān)于大數(shù)據(jù)。您實(shí)際上需要多少數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)是其中的一個(gè)方面。”Agile IT Management GmbH 董事總經(jīng)理Arvin Arora 說(shuō)。

Agile IT Management 董事總經(jīng)理Arvin Arora描述了使用人工智能帶來(lái)的挑戰(zhàn)：“任何想要將人工智能以高附加值帶入運(yùn)營(yíng)實(shí)踐的人，也不得不掙扎一下?！币虼?，他提到了關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)質(zhì)量、可擴(kuò)展性、穩(wěn)健性、透明度。他說(shuō)：“這不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)。因?yàn)?0% 是更傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)?！庇幸粋€(gè)關(guān)鍵的因素組合。數(shù)據(jù)是一個(gè)因素，更快的系統(tǒng)，更好的算法和不斷增長(zhǎng)的軟件形式的生態(tài)系統(tǒng)。

沒(méi)有AI 就沒(méi)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型

Arora 警告說(shuō)：“但它并不總是關(guān)于大數(shù)據(jù)。你實(shí)際上需要多少數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)是其中的一個(gè)方面。它還與數(shù)據(jù)保護(hù)有關(guān)，因?yàn)椴⒎潜仨毑迦朊總€(gè)員工姓名- 還有其他選項(xiàng)。因?yàn)槟憧梢蕴崛?shù)據(jù)并查看哪些層工作得更好——這并不重要。所以它不一定是關(guān)于大數(shù)據(jù)，而是關(guān)于你正在做的事情或相應(yīng)問(wèn)題的重要數(shù)據(jù)?！?/p>

AI 在正確的地方

另一個(gè)重要方面是缺失數(shù)據(jù)或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，特別是對(duì)于那些開(kāi)始從事沒(méi)有可用數(shù)據(jù)的AI 項(xiàng)目的公司而言。有時(shí)您必須收集一到兩年的數(shù)據(jù)。還有一個(gè)問(wèn)題是，為一個(gè)客戶成功運(yùn)行的模型是否可以轉(zhuǎn)移到另一個(gè)客戶。Arora 說(shuō)：“這取決于模型使用的數(shù)據(jù)。如果這些不是特定于客戶的，那么當(dāng)然不是關(guān)鍵?！?/p>

（2）以整個(gè)歐洲的大型卡車(chē)車(chē)隊(duì)為例，AI 在行動(dòng)中可以真正實(shí)現(xiàn)什么？

匈牙利布達(dá)佩斯Waberer's International公司的首席執(zhí)行官Robert Ziegler 說(shuō)：“我們必須每天匹配負(fù)載和容量，基本上是每小時(shí)和每分鐘。有很多無(wú)法估量的事情?！?/p>

“我們使用互聯(lián)網(wǎng)AI 以及大數(shù)據(jù)和帶有數(shù)據(jù)的傳感器，以及GPS 坐標(biāo)。根據(jù)這些信息，專(zhuān)家系統(tǒng)會(huì)提出建議——然后在某個(gè)時(shí)候我們可以基于此做出決定?！盧obert Ziegler說(shuō)。關(guān)于人工智能在公司中的實(shí)際應(yīng)用：“我們多年來(lái)一直在使用人工智能，并且每天都在努力開(kāi)發(fā)它。但沒(méi)有一個(gè)項(xiàng)目會(huì)結(jié)束?！睋Q句話說(shuō)：人工智能研究仍然忙于將仍然相對(duì)較弱的人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)大的人工智能。

經(jīng)典而智能的交通工具——仍然沒(méi)有機(jī)器人

Ziegler 繼續(xù)說(shuō)道：“我們的數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，因?yàn)槲覀冊(cè)谡麄€(gè)歐洲擁有非常龐大的車(chē)隊(duì)。我們使用一種出租車(chē)系統(tǒng)，所以不是從A 到B 然后再回到A，而是從A 到B 到C 到D等等這意味著我們必須每天匹配負(fù)載和容量，基本上每小時(shí)和每分鐘。”有很多不可估量的。有時(shí)客戶取消旅行，然后卡車(chē)出現(xiàn)問(wèn)題。因此，網(wǎng)絡(luò)必須不斷優(yōu)化。

AI 勝過(guò)人類(lèi)智能

“以我們的規(guī)模，已經(jīng)不可能再用員工來(lái)處理這個(gè)問(wèn)題。組合是無(wú)限大的。這就是為什么我們現(xiàn)在不可能忽略基于決策的系統(tǒng)。基本上，我們必須能夠每分鐘檢查5000 輛卡車(chē)，看看是否一切都以最佳方式運(yùn)行，或者是否需要進(jìn)行更改?！比祟?lèi)大腦無(wú)法再做的事情，計(jì)算機(jī)可以使之成為可能。但我們也想規(guī)劃未來(lái)，這意味著我們現(xiàn)在不僅要規(guī)劃我們目前可用的負(fù)載，還要規(guī)劃未來(lái)五天。五天后我們?cè)谀睦镉中枰惠v卡車(chē)？”Ziegler 說(shuō)人類(lèi)嚴(yán)重依賴(lài)智能技術(shù)。

交通正在增加，但司機(jī)呢？

目前，關(guān)于司機(jī)短缺的話題一再發(fā)生。Ziegler：“司機(jī)短缺？沒(méi)有司機(jī)短缺。因?yàn)樗緳C(jī)是我們商業(yè)模式的一部分。如果我們不明白這一點(diǎn)，那么我們總是會(huì)談?wù)撍緳C(jī)短缺。在這方面，我們的優(yōu)化也很重要不僅要考慮質(zhì)量和產(chǎn)能利用率，還要考慮司機(jī)的滿意度。周末想在家，偏愛(ài)某些路線。工作時(shí)間，這樣我們就不會(huì)惹他生氣?！?/p>

整個(gè)供應(yīng)鏈和倉(cāng)儲(chǔ)物流的智能行為

我們行業(yè)的特點(diǎn)是利潤(rùn)率非常低，因此我們必須將目標(biāo)保持在很高的水平，從而更加數(shù)字化。競(jìng)爭(zhēng)是巨大的。對(duì)準(zhǔn)時(shí)性的要求也越來(lái)越高：過(guò)去，經(jīng)典的貨運(yùn)公司通常會(huì)在正確的日期到達(dá)，因?yàn)槟菚r(shí)您會(huì)準(zhǔn)時(shí)到達(dá)。今天，您可以在15 分鐘內(nèi)準(zhǔn)時(shí)到達(dá)。我們甚至在一分鐘內(nèi)測(cè)量。越來(lái)越多的人同意固定時(shí)段。復(fù)雜度越來(lái)越高。然而，讓我擔(dān)心的是，路線規(guī)劃師不再了解這個(gè)黑匣子中發(fā)生的事情。只要我們了解機(jī)器中發(fā)生的事情，一切都會(huì)好起來(lái)的。但是，我們將無(wú)法再了解黑匣子中發(fā)生的事情的時(shí)候會(huì)到來(lái)。

（3）在物流領(lǐng)域大肆宣傳AI 的背后是什么？

“目標(biāo)是讓AGV 能夠?qū)Νh(huán)境做出反應(yīng)?！倍嗵孛傻赂诙骰舴騃ML 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)物流團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Jens Leveling 說(shuō)。

“在物流人工智能大肆宣傳的背后，有很多清醒的軟件開(kāi)發(fā)和IT 項(xiàng)目都非常關(guān)注數(shù)據(jù)。第一個(gè)項(xiàng)目是AGV 中的環(huán)境感知主題。帶有圖像傳感器的攝像頭可以監(jiān)控AGV 周?chē)沫h(huán)境我們將環(huán)境分類(lèi)為其他AGV、人、貨架、托盤(pán)等對(duì)象，我們必須考慮到要識(shí)別的對(duì)象并非完全可見(jiàn)?！盝ens Leveling說(shuō)目標(biāo)是AGV 可以對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)。例如，當(dāng)AGV 要求人類(lèi)避讓?zhuān)糜谌藱C(jī)通信?；蛘咭灿糜跈C(jī)器與機(jī)器的交互。