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供应链中的人工智能让物流变得更聪明

发布日期:2022-05-09 23:40

本文摘要:对于美国加州的Infinera公司来说,2017年并不一帆风顺。这家电信设备制造商的收益从2016年的8.7亿美元上升到2017年的7.4亿美元,毛利率从45%上升到33%。这家公司在美国、加拿大、中国、印度和瑞典共计大约2000名员工,当年净亏损1.95亿美元,而2016年净亏损2400万美元。为了扭转局面,Infinera公司首席执行官托ThomasFallon今年早些时候告诉他投资者,公司的重点之一就是技术改良。

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对于美国加州的Infinera公司来说,2017年并不一帆风顺。这家电信设备制造商的收益从2016年的8.7亿美元上升到2017年的7.4亿美元,毛利率从45%上升到33%。这家公司在美国、加拿大、中国、印度和瑞典共计大约2000名员工,当年净亏损1.95亿美元,而2016年净亏损2400万美元。为了扭转局面,Infinera公司首席执行官托ThomasFallon今年早些时候告诉他投资者,公司的重点之一就是技术改良。

“除了减少对市场的注目之外,我们重组计划还包括沦为一个需要保证短期内减缓产品交付给、长期保持永久差异化技术的企业。我们正在这方面获得进展。”为此,Infinera公司正在改向人工智能,目标领域之一是就是供应链管理(SCM)。

Infinera将利用机器学习,通过分析生产交货时间的历史变化,更佳地预测交货日期和物流提供商的展现出。“我们期望我们的销售团队需要较慢确认当前以此类推报价和订单产品的供货,期望需要在作出调度决策时较慢考虑到更加多因素和约束条件,”Infinera公司信息技术高级副总裁ToddTuomala这样说。人工智能的预测性影响Tuomala讲解说道,Infinera的首个供应链人工智能试点项目将于今年年中上线,再行从其中一个生产工厂开始。

“我们期望在年底之前为我们的销售团队和客户获取所有产品的供货信息。”他说道,用于机器学习可以加快公司调度决策的能力,也让公司考虑到比目前更好的因素。

Infinera正在用于IntrigoSystems的供应链管理技术,融合SpliceMachine的人工智能技术。SpliceMachine公司首席执行官兼任牵头创始人MonteZweben说道,很多企业早已从他们的供应链管理系统取得了30年的能用预测。但直到最近,数据基础架构才能精确预测像交付给时间这样的信息。

“如果你是一家大型网络设备制造商,并且有销售人员在贩卖这些大型系统,那你总会看见有销售在问,‘你可以在这个日期之前给我采购的产品吗?’而大多数公司,即使享有最差的ERP系统,销售人员也不会说道‘我再行证实下再行恢复你’。这时候客户有可能就不会去找其他提供商,获得有竞争力的订单报价——不管怎么说道,他们都得要等候。”通过动态取得信息,销售团队就可以与客户进行谈判。

或许其中一个订单项在规定的日期内无法交付给,但其他订单项是可以确保的。“这是一个几乎有所不同的过程,”他说道。

但预测交付给某种程度是需要夹住生产和销售时间表。凭借着智能供应链管理技术,企业还可以查阅历史运输时间和生产细节,并将其与外部数据源(如天气预报等)结合用于。Zweben回应:“你一开始可以再行允诺之前预测好的库存量,而不是计划好的库存量。

而且你要根据有可能再次发生的情况——而不是应当不会再次发生的情况——向客户得出允诺。”供应链难题Infinera在部署这项技术方面具备优势,因为Infinera有横向统合的业务模式。

对于其他公司来说,将人工智能技术运用于供应链是一个很棘手的过程。OpenText是一家坐落于美国安大略省的企业信息管理供应商,该公司产品营销总监MarkMorley说道:“这看上去或许是最基本的问题,但事实是,业务合作伙伴之间互相交换的信息中依然有多达50%是通过电子邮件、电子邮件或电话传输的。”因此,物流并不是企业考虑到部署人工智能技术时首先想起的领域。根据Forrester最近对全球决策者的调查,在SCM中用于人工智能要相比之下市场营销、产品管理和客户反对。

只有13%的公司说道,物流是他们评估投资和使用人工智能系统的主要领域。供应链一般来说牵涉到大量外部合作伙伴,其中一些有可能技术比较落后,此外还不存在数据质量和互操作性等问题,专家说道。ForresterResearch副总裁兼首席分析师BorisEvelson回应,在将高级分析和机器学习算法运用于供应链数据之前,企业必需首先搜集数据,也就就是指制造商、分销商、经销商和供应商那里搜集数据。

“从所有这些来源获取数据,是一个极大挑战,”他说道。一旦搜集到数据,这些数据也并不总立刻就可以用于的形式。“供应商有可能有某个细分层面的数据,而分销商可能会有其他层面的数据。

供应商有可能有单个产品的数据,但分销商有可能只有基于容器的数据。”但这并不是说道企业就没在尝试解决问题这个问题。埃森哲应用于智能总监FrankMeerkamp说道:“在和我们交流的一些财富400强劲企业中,每个客户都对解读、探寻和证明概念感兴趣。

人工智能运用于供应链管理方面是有很多机会的。”他说道,消费领域的企业回头在最前沿,因为他们面对着利润率方面的极大压力。这某种程度是抹黑,他补足说道。“是的,是有很多抹黑,但我指出这是一个大力的事情,我们必须抹黑让人们向前发展,我指出刚刚开始人工智能之旅。

”好比是分析除了分析供应链数据,做到物流涉及的预测之外,人工智能技术也被用作供应链管理的其他领域。对于消费者来说,人工智能最显著的用途之一,就是用于Siri、Alexa和Google等个人助理。这些聊天机器人将搜寻、语音辨识和自然语言处置融合在一起,所有这些背后都是由人工智能获取反对的。

Meerkamp说道,某种程度的方法也可以用来创立虚拟世界代理,协助企业更加精彩地从ERP系统获取信息。他说道,未来十年这将不会显得很少见。

人工智能另一个少见的用途是图像识别,这可以在库存管理方面发挥作用,SapientRazorfish商业和内容业务高级副总裁JasonGoldberg这样说道:“这方面一个实践中例子就是AmazonGo商店。Target也仍然在让具有立体摄像头的机器人在商店回头道走来走去并展开库存测试。

沃尔玛最近也将类似于的试点项目不断扩大到50家店铺。零售商精准掌控店内库存,这一点显得比以往任何时候都更为重要,而计算机视觉于是以沦为做这一点所用于的主要技术。”PayPal定价产品总监NolwennGodard回应,定价也是人工智能技术可以获取协助的一个方面,还包括价格优化和价格自动继续执行等。

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她补足说道,这项技术也将有助提升人类的生产力。“人类智慧和人工智能与自动化的融合,可以节省时间、减少运营费用以及避免人为错误。员工可以把他们的精力移往到非常规的、分析和创造性的任务上,同时人类依然可以获得人工智能的帮助和强化。

”物联网是助推人工智能的燃料就其本身而言,人工智能是一种强劲且具备变革性的商业技术。但根据Morley的众说纷纭,当人工智能与物联网融合用于时,就不会显得动力十足。他说道:“你可以构建一种自律的供应链,让供应链变为完全具备自我意识、自我管理和自我要求的能力。

”作为全球仅次于的工程公司之一,ABB公司也仍然致力于这方面的研究。ABB公司CSOSatishGannu说道:“ABB的研究中心在过去五到七年中仍然致力于人工智能和机器学习领域。

”例如,ABB仍然在建构一个取名为ABBAbility的物联网平台。他说道:“一般来说情况下,我们从客户那里听见关于调节监控和预测性确保的问题。

他们期望告诉什么时候可能会经常出现问题,资产需要持续多长时间,而当我们告诉可能会经常出现某些故障的时候,我们就可以将这一故障与备件采购系统联系一起。”这意味著客户可以在造成停机之前解决问题。“最后,这几乎是为了协助客户保证他们的生产持续运转。


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