#物流建議

物流和最後一英里交付中的人工智慧

Oliver Facey, Senior Vice President Global Network Operations Programs, DHL Express
Oliver Facey, Senior Vice President Global Network Operations Programs, DHL Express
Oliver 在全球開發和實施 DHL 快遞運營流程和系統方面擁有豐富的經驗。
5 分鐘閱讀
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man in a warehouse

企業適應和應用人工智慧(AI)的速度正在加快,根據英國政府 數據倫理與創新 中心的數據,有一個行業正在推動提供大量機會的全面變革。 物流行業是人工智慧最先進的應用者之一,推動創新並改善關鍵業務功能,從而為客戶帶來實實在在的好處。 

在這篇文章中, DHL Express全球網路運營專案高級副總裁Oliver Facey分享了他對人工智慧如何改變各種規模企業的物流運營的獨特看法。在本文中,他探討了當前的格局,以及人工智慧的未來。 

man's headshot

“人工智慧正在為我們的網路開闢令人興奮的機會。這當然不是一項新技術,但它的發展速度意味著我們現在有機會為我們和我們的客戶優化流程,這在一年前甚至還沒有。 

作為物流領導者,我們的職責一直是為客戶提供更快、更 順暢的最後一英里交付 ——人工智慧無疑正在提供説明。但它也對供應鏈上游產生了變革性的影響——預測預測、包裹分揀、客戶服務、企業適應挑戰的整體能力......我們的許多小企業客戶都屬於競爭激烈的電子商務領域。包裝訂單節省的每一分鐘,或倉庫內節省的每一英寸空間,都可以迅速為他們節省大量成本。而這正是人工智慧正在做的事情。  

最後一英里交付挑戰

要瞭解人工智慧在優化物流方面的全部潛力,您必須首先瞭解許多企業面臨的挑戰。近年來,B2C貿易呈爆炸式增長:10年前,它佔我們交易量的10-15%;今天是40%。隨之而來的是客戶需求和運營挑戰的增加。當然,DHL 按需交付 已經滿足了其中一些需求,但人工智慧可能有助於滿足其他期望。  

woman smiling at clipboard

人工智慧在物流中的優勢

那麼,人工智慧究竟是如何改變物流的呢?這是我經常被問到的問題,也是 DHL 不斷探索和試用的問題,以便為我們的客戶提供最好的服務。它的一些用途包括: 

最後一英里交付路線優化

我們的客戶越來越想知道他們的貨物何時到達,但我們管理著許多國際運輸,並且隨著航班遍佈世界各地,有很多事情需要跟蹤。因此,我們在預測和預測模型方面做了廣泛的工作。例如,我們可以90%-95%的確定性地知道,當天特定數量的貨物將到達某個設施。然後,我們使用這些資訊開始規劃快遞員的路線、匹配的數量、服務和其他重要變數。 

一旦包裹進入送貨車輛,我們就使用Wise Systems的AI驅動的軟體進一步優化路線。在短短幾秒鐘內,它可以採用具有120個網站的路線,並根據參數對順序進行排序,例如緊急醫療快遞交付,或者必須在上午9點之前與客戶一起交付,或者通常考慮每個網站的距離以獲得最佳路線序列。 

然後,我們通過稱為「跟隨我的包裹」的功能向客戶發送預測的交貨時間。隨著快遞員越來越接近客戶,他們將獲得更具體的時間視窗,並附有通知,「我們離你還有 20 分鐘的路程。在那一刻,客戶仍然可以做出一些改變——他們可能會選擇將交貨推遲到以後的時間或鄰居。 這有助於改善客戶體驗和 DHL 的首次嘗試遞送率。

因此,簡而言之,人工智慧正在為更智慧的路線規劃提供可能性,這意味著我們可以更快地交付 - 減少燃料浪費。同時,我們的客戶可以獲得更準確的交貨時間視窗,以及管理包裹交付的靈活性。 

將這些資訊「系統化」為預測路線,同時納入「快遞知識」變數存在許多挑戰。並非所有本地和客戶偏好資訊都由數據和系統所知,因此持續的挑戰是找到將這些資訊協作到決策中並進一步改進預測和執行的方法。 人工智慧和下游流程成功的一個關鍵因素是數據、準確、相關、及時和高質量的數據。   資料有時被描述為DHL的“命脈”, 好吧,它現在比以往任何時候都更加重要。 

視覺揀選技術

倉庫環境中視覺揀選技術的進步包括「智慧眼鏡」。與其依賴手持式掃描器,人類可以通過可穿戴眼鏡來讀取條碼並對語音命令做出反應,從而節省時間。 

作為一個集團,我們目前正在探索這項技術和類似的技術。想像一下,100 名快遞員在包裹傳送帶的兩側排隊。他們必須查看每個人的標籤以檢查位址並找到適合他們的位址。但是,如果我們可以使用眼鏡和某種視覺閱讀或顯示指導自動讀取條碼以指示需要將特定包裹分配給特定車輛,我們將節省時間並減少錯誤。然而,我想指出的是,雖然護目鏡擅長靜電,但它們在移動部件方面存在一些麻煩,所以這項技術在很大程度上是一項“正在進行的工作”。其他選擇也在考慮之中。 

供應鏈敏捷性

 敏捷的供應鏈 是幫助企業適應市場波動和不斷變化的客戶需求的必要條件。人工智慧可以提供説明 - 例如,通過分析大量客戶數據來識別趨勢並預測未來需求,然後將需求傳遞給供應商,以便庫存水平始終處於最佳狀態。 

人工智慧還可以監控訂單的履行狀態,並在出現任何延遲時立即更新客戶。它可以識別定價的市場趨勢,並相應地調整企業的價格,從而保持競爭力。 

總體而言,人工智慧正在自動化供應鏈的許多關鍵步驟,以節省企業的時間和金錢,並確保其最終客戶也能獲得最佳服務。 

燃油效率

我已經談到了路線優化,其目的是最大限度地減少車輛每次停靠的行駛時間,從而降低油耗而不是管理量。在燃料成本波動的情況下,分析也可以產生重大影響 - 例如識別貨車何時怠速過長,或者何時裝卸過程效率低下。作為日常路線優化的一部分,它考慮了交通水準和道路狀況,以幫助車輛避免延誤並儘快到達需要的地方。當計劃是動態的時,可以進一步考慮這些不斷變化的條件,以説明提高效率。 

電動汽車的興起當然也很重要——降低了燃料成本,同時也是一種更 可持續的選擇。   

hand holding a mobile phone

改善客戶服務

第一個值得注意的領域是聊天機器人。人工智慧使聊天機器人能夠在交互過程中更好地瞭解客戶的意圖。我們的一些團隊使用基於 AI 的虛擬助手來分析客戶的回應並收集他們的反應情緒——這當然意味著我們可以幫助他們更快地找到更準確的查詢解決方案。 

先進的人工智慧聊天機器人甚至可以幫助企業向客戶追加銷售和交叉銷售,這當然是一個非常有吸引力的提議。 

人工智慧對客戶服務也有好處,因為它可以了解客戶的偏好。例如,當我們定期與國際運輸的客戶合作時,我們可以利用機器學習來了解他們對清關的偏好,這樣我們就不必每次都與他們聯繫以獲取資訊。此外,對於不熟悉海關關稅 HS編碼的小客戶,機器學習可以快速指導他們為貨物進行正確的分類,從而加快清關率。機器學習的本質意味著它在不斷改進,因此客戶獲得的服務越來越準確。 

最後一英里交付的未來

至於人工智慧在最後一英里交付中的未來作用,確實是無窮無盡的。自動化和機器學習有可能優化物流的每一步,而且技術也在不斷變化、適應和改進。 

我希望你受到這篇文章的啟發。我鼓勵您也查看 DHL的物流趨勢雷達,它探索了未來幾年將改變該行業的其他一些技術,包括互動式AI,無人機,大數據分析和室內移動機器人 - 僅舉幾個例子! 

DHL 始終走在物流創新的最前沿。通過DHL快遞企業帳戶,您將可以使用一系列行業領先的解決方案,以説明您克服挑戰並滿足客戶需求。