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編輯：Bound 發(fā)表時(shí)間：2017-08-01
隨著現(xiàn)在人工智能的廣泛應(yīng)用，一些國際貨運(yùn)公司的創(chuàng)始者們紛紛嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)優(yōu)化國際貨運(yùn)環(huán)節(jié)，提高貨運(yùn)效率。
對此，GLA國際貨運(yùn)過公司強(qiáng)調(diào)到在倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)，對于國際貨運(yùn)企業(yè)倉儲(chǔ)選址的優(yōu)化問題，人工智能技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境的種種約束條件，如顧客、供應(yīng)商以及生產(chǎn)商的地理位置、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性、勞動(dòng)力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，行業(yè)進(jìn)行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí)，從而給出企業(yè)接近最優(yōu)解決方案的選址模式。通過人工智能能夠減少人為因素的干預(yù)，使選址更為精準(zhǔn)，降低企業(yè)成本，提高企業(yè)的利潤。
在庫存管理方面，人工智能在降低消費(fèi)者等待時(shí)間的同時(shí)使得貨運(yùn)相關(guān)功能分離開來，令市場的貨運(yùn)運(yùn)作更為有效。
通過GLA國際貨運(yùn)公司了解到，人工智能技術(shù)最廣為人知的一個(gè)應(yīng)用就是通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，從行業(yè)中學(xué)習(xí)總結(jié)相應(yīng)的知識(shí)，建立相關(guān)模型對以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋并預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
國際貨運(yùn)行業(yè)的人工智能主要是擴(kuò)充人類腦力勞動(dòng)效率。人工智能能夠根據(jù)貨運(yùn)市場行業(yè)的銷售情況、供應(yīng)鏈生產(chǎn)情況、物流配送、倉儲(chǔ)庫存水平，甚至根據(jù)每個(gè)環(huán)節(jié)的容錯(cuò)概率等等進(jìn)行精準(zhǔn)排產(chǎn)，從而最大限度利用已有資源并將成本和損耗降到極低的水平，這是貨運(yùn)企業(yè)依靠人工排產(chǎn)不可能做到的。
GLA國際貨運(yùn)公司表示，面對愈加錯(cuò)綜復(fù)雜的市場環(huán)境，對于貨運(yùn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制和經(jīng)營決策已超出人類管理者的能力，接下來未能投資和利用人工智能的管理團(tuán)隊(duì)將有很大可能會(huì)在競爭中被淘汰，進(jìn)而由市場的人工智能的應(yīng)用能力來決定貨運(yùn)行業(yè)的競爭秩序。
