網易技術新聞，4月22日，VentureBeat報道，在訂購之后，每個人都想知道在幾個小時內你的亞馬遜Prime軟件包是如何出現在門口的？這是一個涉及供應商、制造商、批發商、零售商和最終消費者的非常復雜的過程。這個過程統稱為供應鏈管理（SCM），其中物流是負責處理貨物流動和運輸的部分。亞馬遜等電子商務巨頭專注于物流，而聯合利華等領先公司則提供全面的供應鏈管理服務。像其他所有數據驅動的行業一樣，物流公司和供應鏈公司正在投資人工智能（AI）解決方案，以解決它們最緊迫的痛點。大、小企業參與創新領域，從機器學習到機器人學。物流崩潰將導致整個供應鏈的崩潰，因此企業需要不斷尋求改進庫存管理、預測價格和簡化操作的方法。財富500強多式聯運公司C.H.Robinson的首席信息官Chad Lindbloom最近分享了他使用人工智能解決這些問題的個人經驗。C.H.魯濱孫在北美洲最重要的業務是卡車貨運。他們的客戶定期將部分或全部物流業務外包，并且還有許多一次性服務，導致公司的非計劃貨運任務激增。令人驚訝的是，作為一家運輸公司，C.H.魯濱孫本身沒有任何車輛。它似乎更適合稱之為“貨運經紀人”，在希望運輸貨物的客戶和提供卡車運輸服務的承運人之間充當業務和金融中介。提供運輸服務的運營商高度分散，范圍從一個孤獨的游俠只有一輛卡車到車隊的車輛。盡管面臨這些挑戰，C.H.羅賓遜必須履行他的承諾，提前以特定的價格為客戶提供貨運服務。有時，他們可能在最后一分鐘得到最后的報價，有時他們希望在同一天交付。<強>裝載成本< /強>價格預測是C.H. Robinson面臨的最大商業挑戰。在我們的行業里，價格隨著季節、月份甚至一天的不同時間而變化。另外，卡車行駛車道不同，價格也不同。例如，從俄亥俄州的托萊多到紐約的旅行與回程車道相反，并且由于沒有太多的貨物從市中心運輸到制造區，所以回程成本較低。雖然許多供應商提供人工智能支持的物流和供應鏈軟件，如沃森供應鏈、工具集團和TransVoyant，但C.H.Robinson的巨大業務更加復雜，需要開發專門的技術來滿足特定需求。以前，定價是由人類專家，誰擁有豐富的行業和市場知識的經驗。在成為C.H.魯賓遜的首席信息官之前，林德伯姆在金融業工作了25年，擔任首席財務官長達15年。他和他的團隊結合了金融和技術知識，開發了用于價格預測的機器學習模型，如華爾街自動交易員開發的算法。這些模型將研究貨運定價的歷史數據，并結合天氣、運輸和社會經濟挑戰來估計公平的交易價格。人工智能并不總是比市場專家好，Lind Blum相信人類不會被完全取代。他說：“在某些情況下，人類可能會給出更合理的交易價格。”但在大多數情況下，這種技術有助于建立公平的市場定價。他補充說，高效算法的關鍵好處是民主和信息的可用性。它不需要依靠少數專家來進行評估。更多的員工可以使用機器智能來確保他們在市場上的報價，從而確保業務的成功和執行。<.>truck sourceAI的第二個用例是確保和管理供應商的庫存以及管理大型卡車隊列。C.H. Robinson可以在了解現有車輛和具體報價之前，向貨運買主提供公平報價。公司依靠戰略性的人際關系，尤其是一個龐大的貿易網絡，為特定用戶尋找最合適的卡車運輸公司。C.H. Robinson對各航線進行了背景分析，對運營商的價格和服務水平進行了分類。易碎、昂貴和時間緊迫的貨物需要更高的服務水平。這些不同的因素聚集在一起，使得C.H. Robinson能夠為用戶和運營商提供最佳匹配服務。<強>對意外< /強>管理中斷的響應是人工智能可以解決的第三個重要問題。颶風、運營商破產和員工罷工可能導致物流業務的重大損失。為了預測這種中斷，并訓練人工智能了解人類制定應急計劃的能力，以便將來糾正錯誤，C.H.羅賓遜收集了大量信息來源來分析過去中斷的影響，如法國航母罷工或美國航空母艦美國西北部的颶風。例如，如果物流中心受到惡劣天氣的影響，承運人可以選擇更安全的路線。數據收集部分需要詳細調查，包括跟蹤員工如何處理中斷及其管理結果。Lindburm希望通過學習人類，系統最終會被訓練來自動化和優化行動。我們一直在關注市場，相信我們正在開發更好的技術。”Lindburm說。由于對可靠性的迫切需求，C.H.Robinson已經建立并運行了自己的數據中心，如果需要額外的計算能力，它可以轉向云計算。擁有數據中心的資源允許C.H.Robinson在需要時快速調整，但是它仍然需要使用空閑的系統來進行研究和開發。除了靈活性之外，擁有號碼中心還可以控制隱私。Lindburm強調：“對于客戶來說，我們是云管理服務提供商的運輸管理系統。作為核心云提供商，我們有相同的技術，但是我們知道數據在哪里，我們可以控制它，并且我們可以遵守客戶保密的承諾。許多人對我們的合作感到放心。”Linde Bloom說：“在我們的行業里，技術是一個非常重要的因素。”物流和供應鏈領域的其他巨頭也這么認為，并在開發AI解決方案方面投入巨資。DHL希望使用自動化汽車來降低成本，Active Ants為永華倉庫任務開發可穿戴技術，Locus Robotics開發可穿戴機器人，以及本田使用智能手機應用程序來實時跟蹤貨物。在2016年度物流趨勢雷達中，DHL預測AI在國內外的物流投資將繼續增長。越來越多的公司計劃在內部開發人工智能應用程序，以提供預測分析、操作和管理、增強現實、機器人和工業物聯網服務。對于那些希望使用AI來復制C.H.Robinson成功經驗的人來說，Lindburm的建議是：您嘗試的許多事情可能沒有任何價值；您需要愿意嘗試并接受快速失敗；您需要嘗試在各種不同的模式下解決相同的問題；多類型測試是關鍵。此外，Lind Blum警告不要過分依賴人工智能，鼓勵高管明確定義人工智能用例。

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