机器解放双手，AI 如何重塑供应链

人工智能是最核心的推动性技术，伴随着人工智能技术不断迭代，供应链也会越来越智慧化。

随着机器视觉、自动驾驶等技术不断发展，供应链将加速转型，过去高度依赖人工操作的供应环节，将向智能化方向加速升级。

在这个过程中，人工智能是最核心的推动性技术，伴随着人工智能技术不断迭代，供应链也会越来越智慧化。

01、成熟的供应链是什么样？

供应链转型升级，是利用技术优化产品从生产到消费终端的每个环节，随着技术的发展，将会看到智慧工厂、智能设备、智慧航运加速发展，机器视觉、无人驾驶等技术将在改善工人安全、优化库存管理、降低维护成本和简化生产流程方面发挥越来越大的作用，助力供应链全流程智慧化。

首先在生产制造环节，生产车间、工厂中的物联网传感器将大幅增加，通过机器深度学习，可用于预测机器故障。尤其对于工业制造业来说，减少机器故障更意味着能稳定生产。以前如果机器设备出现故障后，依靠人工可能要耗费较长时间检索，然后再排除故障，但依靠传感器、数据管理，可以即实查看问题根源并做到及时修复。

到了运输环节，自动驾驶和数据传输将发挥更大作用。比如，以往依靠人工驾驶重卡运输货物，人工长时间驾驶会出现驾驶疲劳，这时就需要休息，无疑会影响运输效率。而自动驾驶技术成熟后，自动驾驶重卡可以每天无间隙行驶，将会极大提高工作效率，而且自动驾驶技术不会产生疲劳等隐患，能更快速、更安全地运输到目的地。

与此同时，依靠由云驱动的数据货运网络，能够提供实时的货运数据，如果遇到恶劣天气等突发事件，帮助人及时变更和优化运输线路，工作效率也将更高效。

此前，当商品到达目的地后，大多数都由人工分拣，而将来机器人分拣、自动化传输将变得更加普及，并且会传导至最后环节。例如，现在还能看到，每逢物流高峰时段，因包裹数量大、种类庞杂，快递员人数有限，会产生物流运输慢、商品积压等问题，但随着技术不断发展，这些问题都将逐步缓解。

随着机器人技术的不断创新，通过人工智能、机器视觉等技术，可对商品进行精细化处理，机器人在仓储运输中也将发挥更大作用。

02、人工智能推动供应链变革

"科学技术是第一生产力"，推进供应链转型升级，离不开强大的科技支撑，尤其是机器视觉、深度学习、大数据和云计算等重点技术的不断创新，为供应链变革提供了巨大的想象空间。

比如机器视觉，这在打造智慧供应链体系中有重要作用。在生产环节，可通过工业视觉进行质检，以印刷品包装检测为例，可进行内容识别、设计校对、字号识别等，检测包装是否符合标准；在商品流通环节，基于机器视觉技术，可以重建物流仓库环节，帮助机器人进行巡检，还可以通过精准识别技术，辅助机器人进行自动抓取。在消费终端，尤其是在一些门店场景中，通过对商品图片识别和深度学习，可帮助门店进行智能结算、一体化营销等。

机器视觉只是人工智能的分支，把视野放大，人工智能技术将全方位重塑供应链。根据公开数据，人工智能将极大改变商业的运作方式，预计到 2030 年，人工智能可为全球经济 15.7 万亿美元。在麦肯锡的一项调查中，其调研数据表明，在人工智能应用中获益最多的行业中，供应链管理排名前三。可以看到，人工智能对供应链升级的影响之大。

具体到应用上，供应链中有大量适用人工智能的环节，比如无人驾驶仓库推车、巡检机器人等，从生产端到最后的消费终端，都可以融合人工智能技术。商品在整体供应过程中会产生海量数据，单纯依靠人工进行数据处理，无疑会增加劳动强度，通过人工智能技术，从数据产生到跟踪分析，能及时发现异常并生成检测报告，从而不断改进供应链。

当前在各环节依然存在大量重复性手工劳动，通过人工智能技术可将部分进行自动化升级，这样也能提高作业效率，进一步降低成本。前文所述的自动驾驶技术对供应链影响也相对较大，目前在仓库存储环节，还有大量工作要依靠人工，这些都可以通过自动驾驶仓库推车等进行作业。

像机器视觉、深度学习、自动驾驶等都是基于人工智能的发展，并融合了大数据等前沿技术，未来随着人工智能技术持续发展，会加速供应链转型升级。

03、最大挑战仍然是人

通过人工智能促进供应链转型升级，这个过程最大的挑战仍然来自于人，单纯依靠人工智能完全取代人工的想法并不切实际。首先是各环节涉及到的人员，要确保有了解和使用人工智能技术的基本技能，比如自动驾驶仓库推车，如果仓储人员不会基本的操作，自动驾驶仓库推车收不到指令，也不会良性运转。

再者，还要不断培训人员，要让上下游环节的参与者都能深度理解人工智能，在整个供应链体系中，人工智能并不是完全孤立作业，而需要和人进行搭配，因为人工智能系统也会出现损坏的情况，这也需要人员对技术有深度理解，避免系统出现问题，保障各环节顺利运行。

人工智能的优势是能依靠海量数据，进而作出比人类更精准的预测和判断，这里有个前提，是需要海量的数据支撑，并且数据要高质量，所以还要通过人工方式，为人工智能系统提供有效的数据，否则缺少数据内容，人工智能做出的判断或许并不精准，甚至会误导人决策。

比如，在自动驾驶技术上，如果这项技术没有对海量的路况进行分析和深度学习，等车辆上路行驶后，遇到突发事件和复杂路况就会无法判断，会存在较大安全隐患。

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本文来自微信公众号：出新研究 （ID：chuxinyanjiu），作者：飞飞，编辑：唐诗