人工智能是最核心的推動性技術，伴隨著人工智能技術不斷迭代，供應鏈也會越來越智慧化。
隨著機器視覺、自動駕駛等技術不斷發(fā)展，供應鏈將加速轉型，過去高度依賴人工操作的供應環(huán)節(jié)，將向智能化方向加速升級。
在這個過程中，人工智能是最核心的推動性技術，伴隨著人工智能技術不斷迭代，供應鏈也會越來越智慧化。
01、成熟的供應鏈是什么樣？
供應鏈轉型升級，是利用技術優(yōu)化產(chǎn)品從生產(chǎn)到消費終端的每個環(huán)節(jié)，隨著技術的發(fā)展，將會看到智慧工廠、智能設備、智慧航運加速發(fā)展，機器視覺、無人駕駛等技術將在改善工人安全、優(yōu)化庫存管理、降低維護成本和簡化生產(chǎn)流程方面發(fā)揮越來越大的作用，助力供應鏈全流程智慧化。
首先在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，生產(chǎn)車間、工廠中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器將大幅增加，通過機器深度學習，可用于預測機器故障。尤其對于工業(yè)制造業(yè)來說，減少機器故障更意味著能穩(wěn)定生產(chǎn)。以前如果機器設備出現(xiàn)故障后，依靠人工可能要耗費較長時間檢索，然后再排除故障，但依靠傳感器、數(shù)據(jù)管理，可以即實查看問題根源并做到及時修復。
到了運輸環(huán)節(jié)，自動駕駛和數(shù)據(jù)傳輸將發(fā)揮更大作用。比如，以往依靠人工駕駛重卡運輸貨物，人工長時間駕駛會出現(xiàn)駕駛疲勞，這時就需要休息，無疑會影響運輸效率。而自動駕駛技術成熟后，自動駕駛重卡可以每天無間隙行駛，將會極大提高工作效率，而且自動駕駛技術不會產(chǎn)生疲勞等隱患，能更快速、更安全地運輸?shù)侥康牡亍?/p>
與此同時，依靠由云驅(qū)動的數(shù)據(jù)貨運網(wǎng)絡，能夠提供實時的貨運數(shù)據(jù)，如果遇到惡劣天氣等突發(fā)事件，幫助人及時變更和優(yōu)化運輸線路，工作效率也將更高效。
此前，當商品到達目的地后，大多數(shù)都由人工分揀，而將來機器人分揀、自動化傳輸將變得更加普及，并且會傳導至最后環(huán)節(jié)。例如，現(xiàn)在還能看到，每逢物流高峰時段，因包裹數(shù)量大、種類龐雜，快遞員人數(shù)有限，會產(chǎn)生物流運輸慢、商品積壓等問題，但隨著技術不斷發(fā)展，這些問題都將逐步緩解。
隨著機器人技術的不斷創(chuàng)新，通過人工智能、機器視覺等技術，可對商品進行精細化處理，機器人在倉儲運輸中也將發(fā)揮更大作用。
02、人工智能推動供應鏈變革
“科學技術是第一生產(chǎn)力”，推進供應鏈轉型升級，離不開強大的科技支撐，尤其是機器視覺、深度學習、大數(shù)據(jù)和云計算等重點技術的不斷創(chuàng)新，為供應鏈變革提供了巨大的想象空間。
比如機器視覺，這在打造智慧供應鏈體系中有重要作用。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，可通過工業(yè)視覺進行質(zhì)檢，以印刷品包裝檢測為例，可進行內(nèi)容識別、設計校對、字號識別等，檢測包裝是否符合標準；在商品流通環(huán)節(jié)，基于機器視覺技術，可以重建物流倉庫環(huán)節(jié)，幫助機器人進行巡檢，還可以通過精準識別技術，輔助機器人進行自動抓取。在消費終端，尤其是在一些門店場景中，通過對商品圖片識別和深度學習，可幫助門店進行智能結算、一體化營銷等。
機器視覺只是人工智能的分支，把視野放大，人工智能技術將全方位重塑供應鏈。根據(jù)公開數(shù)據(jù)，人工智能將極大改變商業(yè)的運作方式，預計到 2030 年，人工智能可為全球經(jīng)濟 15.7 萬億美元。在麥肯錫的一項調(diào)查中，其調(diào)研數(shù)據(jù)表明，在人工智能應用中獲益最多的行業(yè)中，供應鏈管理排名前三?？梢钥吹剑斯ぶ悄軐溕壍挠绊懼?。
具體到應用上，供應鏈中有大量適用人工智能的環(huán)節(jié)，比如無人駕駛倉庫推車、巡檢機器人等，從生產(chǎn)端到最后的消費終端，都可以融合人工智能技術。商品在整體供應過程中會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，單純依靠人工進行數(shù)據(jù)處理，無疑會增加勞動強度，通過人工智能技術，從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到跟蹤分析，能及時發(fā)現(xiàn)異常并生成檢測報告，從而不斷改進供應鏈。
當前在各環(huán)節(jié)依然存在大量重復性手工勞動，通過人工智能技術可將部分進行自動化升級，這樣也能提高作業(yè)效率，進一步降低成本。前文所述的自動駕駛技術對供應鏈影響也相對較大，目前在倉庫存儲環(huán)節(jié)，還有大量工作要依靠人工，這些都可以通過自動駕駛倉庫推車等進行作業(yè)。
像機器視覺、深度學習、自動駕駛等都是基于人工智能的發(fā)展，并融合了大數(shù)據(jù)等前沿技術，未來隨著人工智能技術持續(xù)發(fā)展，會加速供應鏈轉型升級。
03、最大挑戰(zhàn)仍然是人
通過人工智能促進供應鏈轉型升級，這個過程最大的挑戰(zhàn)仍然來自于人，單純依靠人工智能完全取代人工的想法并不切實際。首先是各環(huán)節(jié)涉及到的人員，要確保有了解和使用人工智能技術的基本技能，比如自動駕駛倉庫推車，如果倉儲人員不會基本的操作，自動駕駛倉庫推車收不到指令，也不會良性運轉。
再者，還要不斷培訓人員，要讓上下游環(huán)節(jié)的參與者都能深度理解人工智能，在整個供應鏈體系中，人工智能并不是完全孤立作業(yè)，而需要和人進行搭配，因為人工智能系統(tǒng)也會出現(xiàn)損壞的情況，這也需要人員對技術有深度理解，避免系統(tǒng)出現(xiàn)問題，保障各環(huán)節(jié)順利運行。
人工智能的優(yōu)勢是能依靠海量數(shù)據(jù)，進而作出比人類更精準的預測和判斷，這里有個前提，是需要海量的數(shù)據(jù)支撐，并且數(shù)據(jù)要高質(zhì)量，所以還要通過人工方式，為人工智能系統(tǒng)提供有效的數(shù)據(jù)，否則缺少數(shù)據(jù)內(nèi)容，人工智能做出的判斷或許并不精準，甚至會誤導人決策。
比如，在自動駕駛技術上，如果這項技術沒有對海量的路況進行分析和深度學習，等車輛上路行駛后，遇到突發(fā)事件和復雜路況就會無法判斷，會存在較大安全隱患。
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本文來自微信公眾號：出新研究 （ID：chuxinyanjiu），作者：飛飛，編輯：唐詩
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