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據(jù)媒體報(bào)道，在下了訂單后，每個(gè)人都想知道，你的Amazon Prime包裹是如何在幾個(gè)小時(shí)后出現(xiàn)在門口的？這是個(gè)非常復(fù)雜的過程，涉及到供應(yīng)商、制造商、批發(fā)商、零售商以及終端消費(fèi)者。這個(gè)過程被統(tǒng)稱為供應(yīng)鏈管理（SCM），其中物流是負(fù)責(zé)處理商品流動(dòng)和運(yùn)輸?shù)哪遣糠?。亞馬遜等電商巨頭就專注于物流業(yè)務(wù)，而Unilever這樣的快速消費(fèi)品領(lǐng)域領(lǐng)先公司則提供全面的供應(yīng)鏈管理服務(wù)。

就像其他所有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的行業(yè)那樣，物流公司與供應(yīng)鏈公司都在投資于人工智能（AI）解決方案，以解決他們最緊迫的痛點(diǎn)。無(wú)論大小企業(yè)，都在涉足創(chuàng)新領(lǐng)域，從機(jī)器學(xué)習(xí)到機(jī)器人等。物流崩潰會(huì)導(dǎo)致整個(gè)供應(yīng)鏈斷裂，為此公司需要不斷尋求改進(jìn)管理庫(kù)存、預(yù)測(cè)價(jià)格以及簡(jiǎn)化操作的方法。財(cái)富500強(qiáng)中的多聯(lián)式運(yùn)輸公司C.H. Robinson的首席信息官扎德·林德布魯姆（Chad Lindbloom）最近分享了他利用AI解決這些問題的親身經(jīng)驗(yàn)。

C.H. Robinson在北美地區(qū)最主要的業(yè)務(wù)就是卡車貨運(yùn)。他們的客戶定期外包部分或所有物流業(yè)務(wù)，還有許多一次性服務(wù)，導(dǎo)致公司計(jì)劃外貨運(yùn)任務(wù)激增。令人感到驚訝的是，作為運(yùn)輸公司，C.H. Robinson本身卻沒有任何車輛。它被稱為“貨運(yùn)經(jīng)紀(jì)人”似乎更為恰當(dāng)，即在想要運(yùn)送貨物的客戶和提供卡車運(yùn)送服務(wù)的承運(yùn)商之間充當(dāng)運(yùn)營(yíng)和金融中間人。提供運(yùn)輸服務(wù)的承運(yùn)商極度分散，從只有一輛卡車的獨(dú)行俠，到擁有大量車輛的車隊(duì)等各不相同。

盡管面臨這些挑戰(zhàn)，C.H. Robinson必須兌現(xiàn)承諾，提前為客戶準(zhǔn)備好特定價(jià)格的貨運(yùn)服務(wù)。有時(shí)候，他們可能最后一分鐘才會(huì)得到最終報(bào)價(jià)，有時(shí)候則要求當(dāng)日送達(dá)。

價(jià)格預(yù)測(cè)是C.H. Robinson面臨的最大業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。line布魯姆解釋稱：“在我們這個(gè)行業(yè)，價(jià)格隨著季節(jié)、月份甚至每天的不同時(shí)段都有變化。此外，卡車行駛車道不同，價(jià)格也存在差異。舉例來(lái)說(shuō)，從俄亥俄州的托雷多前往紐約市與返程所走車道相反，而返回的成本會(huì)更低，因?yàn)槌鞘兄行南蛑圃靺^(qū)行駛沒有太多貨物可運(yùn)。”

雖然許多廠商提供AI支持的物流和供應(yīng)鏈軟件，比如Watson Supply Chain、ToolsGroup以及TransVoyant等，但C.H. Robinson的龐大業(yè)務(wù)更為復(fù)雜，為此要求其開發(fā)專門的技術(shù)以滿足特定需求。此前，定價(jià)由人類專家決定，他們擁有豐富的業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)知識(shí)。

在成為C.H. Robinson的首席信息官之前，林德布魯姆已經(jīng)在金融行業(yè)從業(yè)25年，擔(dān)任了15年首席財(cái)務(wù)官職位。金融與技術(shù)特長(zhǎng)相結(jié)合，他和自己的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出用于預(yù)測(cè)價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，就像華爾街的自動(dòng)交易商開發(fā)出的算法。這些模型會(huì)研究貨運(yùn)定價(jià)歷史數(shù)據(jù)，并將天氣、交通以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)等參數(shù)加入其中，估算出公平的交易價(jià)格。

AI并非總是比市場(chǎng)專家的表現(xiàn)更好，林德布魯姆認(rèn)為人類不會(huì)被完全取代。他說(shuō)：“在有些情況下，人類可能會(huì)給出更合理的交易價(jià)格。但在大多數(shù)情況下，這種技術(shù)都可以幫助制定公平的市場(chǎng)定價(jià)。”他還補(bǔ)充說(shuō)，高效算法帶來(lái)的關(guān)鍵好處是信息的民主性和可用性。它無(wú)需依賴少數(shù)專家就可以給出評(píng)估，更多員工可利用機(jī)器智能確保他們?cè)谑袌?chǎng)中的報(bào)價(jià)，以便確保生意成功，同時(shí)確保執(zhí)行力。

AI的第二個(gè)用例是保證和管理供應(yīng)商的庫(kù)存，以及管理龐大的卡車隊(duì)列。在貨運(yùn)買家了解可用車輛和具體報(bào)價(jià)前，C.H. Robinson就可以為它們提供公平的報(bào)價(jià)。這家公司依賴于戰(zhàn)略性的人際關(guān)系，特別是龐大的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)，以便為特定的用戶找到最相配的卡車承運(yùn)商。

C.H. Robinson對(duì)每條路線都會(huì)進(jìn)行背景分析，將承運(yùn)人的價(jià)格和服務(wù)水平分門別類。易碎、昂貴、時(shí)間緊迫的貨物需要的服務(wù)層次更高。這些不同的因素匯聚起來(lái)，讓C.H. Robinson可為用戶和承運(yùn)人提供最優(yōu)化的匹配服務(wù)。

管理中斷是可利用AI解決的第三個(gè)重要問題。颶風(fēng)、承運(yùn)人破產(chǎn)以及員工罷工等，都有可能導(dǎo)致物流業(yè)務(wù)遭到重創(chuàng)。為了預(yù)測(cè)這類中斷事件、訓(xùn)練AI學(xué)習(xí)人類制定應(yīng)急計(jì)劃的能力，以便將來(lái)糾正失誤，C.H. Robinson收集大量信息源，分析過去中斷造成的影響，比如法國(guó)承運(yùn)人罷工或美國(guó)西北部颶風(fēng)。舉例來(lái)說(shuō)，物流中心受到惡劣天氣影響，承運(yùn)方就可以選擇更安全的路線行駛。

收集數(shù)據(jù)部分需要詳細(xì)的調(diào)查，包括追蹤人類員工如何處理中斷事件，以及他們的管理結(jié)果。林德布魯姆希望這套系統(tǒng)通過向人類學(xué)習(xí)后，最終能被訓(xùn)練為自動(dòng)優(yōu)化行動(dòng)。

林德布魯姆說(shuō)：“我們不斷地觀察市場(chǎng)，并相信自己正開發(fā)更好的技術(shù)。”由于對(duì)可靠性的迫切需要，C.H. Robinson建立并運(yùn)營(yíng)自己的數(shù)據(jù)中心，若需要額外計(jì)算能力則可求助于云計(jì)算。擁有數(shù)據(jù)中心的資源讓C.H. Robinson可需要的時(shí)候迅速進(jìn)行調(diào)整，但依然需要利用閑置的系統(tǒng)進(jìn)行研發(fā)。

除了靈活性外，擁有數(shù)中心還能控制隱私。林德布魯姆強(qiáng)調(diào)稱：“對(duì)于客戶來(lái)說(shuō)，我們是運(yùn)輸管理系統(tǒng)的云服務(wù)供應(yīng)商。作為核心云供應(yīng)商，我們擁有同樣的技術(shù)，但我們知道數(shù)據(jù)在哪里，我們可以控制它，我們可以兌現(xiàn)為客戶保密的承諾。許多人對(duì)與我們合作感到更放心。”

林德布魯姆說(shuō)：“在我們這個(gè)行業(yè)，技術(shù)是非常重要的因素。”物流和供應(yīng)鏈領(lǐng)域的其他巨頭也如此認(rèn)為，并大量斥資研發(fā)AI解決方案。DHL希望利用自動(dòng)汽車降低成本，Active Ants開發(fā)可穿戴技術(shù)以永華倉(cāng)庫(kù)任務(wù)，Locus Robotics開發(fā)可穿戴機(jī)器人，本田利用智能手機(jī)應(yīng)用實(shí)時(shí)追蹤貨物。

DHL在2016年度《Logistics Trend Radar》中預(yù)測(cè)，國(guó)內(nèi)外物流領(lǐng)域的AI投資依然會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。越來(lái)越多的公司計(jì)劃加大投資，在內(nèi)部研發(fā)AI應(yīng)用以提供預(yù)測(cè)性分析、運(yùn)營(yíng)與管理、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

對(duì)于想要利用AI復(fù)制C.H. Robinson成功經(jīng)驗(yàn)的人，林德布魯姆的建議是：你要嘗試的很多事情可能都不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值；你需要愿意嘗試和接受快速失?。粐L試用多種不同的模式解決相同的問題；多元類型測(cè)試才是關(guān)鍵。此外，林德布魯姆也警告不要過度依賴AI，并鼓勵(lì)公司高管明確定義AI用例。

（網(wǎng)易）