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            AI將如何顛覆供應鏈的未來?大摩:或消除所有“人類工作”

            黃君芝 來源:財聯社 2023-06-20 10:44:59 AI 供應鏈 金融AI
            黃君芝     來源:財聯社     2023-06-20 10:44:59

            核心提示未來人工智能(AI)可能會撼動交通運輸業——改變供應鏈的管理方式,減少人類完成的工作數量。

            分析師和業內人士表示,未來人工智能(AI)可能會撼動交通運輸業——改變供應鏈的管理方式,減少人類完成的工作數量。

            據行業高管稱,人行道機器人、自動駕駛卡車和客服機器人即將問世,此外,相關生成式人工智能也即將問世,這些人工智能具有“預測中斷”的功能。

            摩根士丹利(Morgan Stanley)以Ravi Shanker為首的策略師在最新報告中寫道,“人工智能或許能夠完全(或幾乎)消除供應鏈中的所有人類接觸點,包括‘后臺’任務?!?/p>

            “貨運領域正處于顛覆性技術時代變遷的風口浪尖,包括自動駕駛、電動汽車、區塊鏈和無人機。人工智能是這些潛在的變革性技術中最新出現的一種,也許是迄今為止最強大的,”分析師們補充道。

            例如,大摩表示,預計2024年將有數百輛自動駕駛卡車在美國投入運營,每英里成本將降低25%至30%,并最終完全消除對司機的需求(不過這起碼需要3年的時間)。

            便于預測

            供應鏈通常很長,而且會涉及多個方面:一家公司可能會從世界各地的制造商那里采購,然后將組件運送到中央裝配廠,然后再將貨物分發給全球客戶。

            貨物的生產和運輸本已是一個復雜的過程,但由于新冠肺炎大流行和俄烏戰爭而中斷,導致計算機芯片等零部件短缺,并導致貨運改道。這種復雜性意味著,企業往往不知道他們的產品從生產過程的一端到另一端發生了什么。

            “這就是人工智能(和機器學習)的用武之地。通過提前預測運輸網絡可能出現的問題,人工智能/機器學習系統甚至可能完全避免中斷的情況,”摩根士丹利的分析師補充道。

            這也是投資公司杰富瑞(Jefferies)的分析師所關注的一個主題,他們對生成式人工智能將對運輸和物流產生的影響做出了多次預測。這包括預測需求、預測卡車何時需要維修、制定最佳運輸路線和實時跟蹤貨物。

            以Stephanie Moore為首的分析師在一份研究報告中寫道:“隨著卡車運輸和物流領域采用生成式人工智能,卡車司機短缺、州際貿易中斷的極地漩渦以及雜貨店貨架上缺乏嬰兒配方奶粉等問題將成為遙遠的記憶?!?/p>

            成為主流

            航運巨頭馬士基首席技術和信息官Navneet Kapoor說,“生成人工智能將成為該公司的重要組成部分?!?/p>

            “人工智能和機器學習已經存在了很長時間……多年來,它已經從有趣的研究項目發展為公司內部更‘真實’的項目?,F在,隨著生成式人工智能的出現,我們有一個真正的轉折點,讓人工智能成為主流?!彼f。

            Kapoor表示,馬士基已經使用人工智能好幾年了,現在正在“積極地”將其整合到更大規模的業務流程和功能中。它已經被用來幫助客戶更好地規劃。

            “我們正在使用人工智能來建立我們所謂的預測貨物到達模型,以提高客戶的計劃可靠性??煽啃允且粋€大問題,即使是在大流行之后,這樣他們就可以更好地規劃供應鏈和庫存,并降低成本?!彼a充說。

            馬士基還希望在航線擁堵時,利用人工智能推薦解決方案,例如,就貨物是否應該空運或儲存提出建議。

            雙刃劍

            那么,潛在的失業情況如何?

            Kapoor說:“在我看來,生成式人工智能是一生中會發生一次的顛覆……所以在更傳統的環境中會有工作崗位的流失,但我也相信它會創造新的工作崗位,就像之前每一次技術顛覆所帶來的那樣?!?/p>

            大摩則認為,這是一把雙刃劍:人工智能可能會幫助提高效率,但也可能減少對組織包裝、儲存和運輸的第三方物流公司服務的需求。

            還有分析師說,“我們看到了這樣一個世界,希望我們每個人都能擁有我們所謂的知識助手,這些助手由這些人工智能和這些大型語言模型驅動。這樣的助手能夠洞察供應商為什么發貨比訂單少?!?/p>

            然而,回答這些問題通常需要銷售、營銷、供應鏈和采購團隊的投入,但生成式人工智能可能能夠檢查大型數據集來提供答案。這也可能意味著集成業務規劃團隊需要更少的人,這些團隊負責監督長期目標、收入預測和預測特定產品的需求。

            “今天一個1000人的規劃團隊可能會轉變為100人或更少的人,”分析師補充說。

            責任編輯:王超

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