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AI在物流与“最后一公里”交付中的应用

Oliver Facey, DHL Express
Oliver Facey, DHL Express
Oliver 是全球网络运营计划高级副总裁。他拥有在全球范围内开发和实施 DHL Express 运营流程和系统的丰富经验。
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man in a warehouse

随着企业适应和应用人工智能 (AI) 的速度不断加快,根据英国政府 数据伦理与创新 中心的数据,有一个行业正在推动翻天覆地的变革,为众多企业提供了无限的机遇。这个行业便是物流行业。作为AI技术的先进应用者之一,物流行业正在推动创新,改善关键业务功能,从而为客户带来切实的利益。 

在本文中, DHL快递全球网络运营项目高级副总裁 Oliver Facey 分享了他对AI如何为各种规模的企业改变物流运营的独到见解。在这篇文章中,他将探讨当前的行业现状,并展望AI技术在未来的发展趋势。

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“人工智能正在为我们的网络带来令人振奋的机遇。虽然它并非新技术,但其发展速度之快,意味着现在我们有机会优化自身和客户的流程,这在一年前还是遥不可及的。

作为物流行业的佼佼者,我们一直致力于为客户提供更快、更顺畅的最后一公里交付服务——人工智能无疑在这方面发挥了巨大作用。但它也对供应链的上游产生了深远影响,包括物流预测、包裹分拣、客户服务以及企业应对挑战的整体能力等方面。我们的许多小型企业客户都活跃在竞争激烈的电商领域。每节省一分钟的订单打包时间,或是每节省一英寸仓库空间,都能迅速为他们带来可观的成本节约。而这正是人工智能正在做的事情。 

最后一公里交付的挑

要充分了解人工智能在优化物流方面的巨大潜力,首先得了解许多企业正面临哪些挑战。近年来,B2C贸易迅猛发展:10年前它仅占我们业务量的10-15%;如今,这一比例已飙升至40%。随之而来的是客户需求的增长和运营挑战的增加。当然,DHL 按需配送服务 已经满足了一部分需求,但 AI 有望帮助我们满足更多期待。

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人工智能在物流中的优势

那么,人工智能究竟是如何改变物流行业的呢?这是一个我经常被问到的问题,也是 DHL 不断探索和尝试的领域,旨在为我们的客户提供最优质的服务。以下是它的一些应用场景:

最后一公里交付路线优化

我们的客户越来越关心他们的货物何时送达,而我们管理着许多国际运输的货物,每天航班飞往世界各地,要追踪的货物不计其数。因此,我们在预测和模型预测方面做了大量工作。我们可以利用这些数据,以90%-95%的准确度,知道特定数量的货物将在某一天到达某个设施。然后,我们利用这些信息开始规划快递员的路线,匹配货物量、服务和其他重要变量。

一旦包裹被装上了配送车辆,我们就会使用 Wise Systems 的AI软件进一步优化路线。在短短几秒钟内,它就能为包含120个配送点的路线安排最佳顺序,综合考虑各种因素,如紧急医疗快递、必须在上午9点前送达的包裹,或者总体上考虑每个配送点的距离,以得到最佳的路线顺序。

然后,我们通过名为“跟踪我的包裹”这一功能向客户发送预计的送达时间。当快递员离客户越来越近时,我们会提供一个更具体的时间段,并通知客户:“我们距离您还有20分钟。”此时,客户仍然可以做一些调整——他们可以选择将送货时间推迟到稍后,或者送到邻居家。这有助于提升客户体验,并提高 DHL 首次尝试交付的成功率。

简而言之,人工智能使智能路线规划成为可能,这意味着我们可以更快地交付,同时减少燃料浪费。与此同时,我们的客户能够收到更准确的配送时间范围,并灵活管理包裹的配送。

在将这些信息“系统化”为预测路线的同时,还要融入“快递员经验”这一变量,这其中有许多挑战。并非所有本地和客户偏好信息都能被数据和系统所了解,因此持续的挑战在于找到将这些信息纳入决策制定的方法,并进一步优化预测和执行。对于人工智能和下游流程的成功来说,数据是关键因素——需要准确、相关、及时且高质量的数据。有时数据被称为DHL的“生命之血”,现在它比以往任何时候都更加重要。

视觉拣选技术

在仓库环境中,视觉拣选技术不断发展,其中就包括“智能眼镜”。与传统的手持扫描仪相比,人们可以使用可穿戴眼镜来读取条形码并对语音命令做出反应,从而节省时间。

作为一个集团,我们目前正在探索这项技术以及其他类似技术。想象一下,100名快递员站在传送带两侧的包裹旁。他们必须查看每个包裹的标签,以核对地址并找到属于他们的包裹。但如果我们能够使用眼镜和一些视觉读取或显示指导来自动读取条形码,以指示特定包裹需要分配给特定车辆,那么我们将节省时间并减少错误。然而,需要指出的是,虽然眼镜在静态环境下表现良好,但在处理移动部件时可能会遇到一些困难,因此这项技术仍在不断研发中。同时,我们也在考虑其他选项。

供应链敏捷性

一个敏捷的供应链对于帮助企业适应市场波动和不断变化的客户需求至关重要。人工智能可以在这方面发挥作用——例如,通过分析大量客户数据来识别趋势并预测未来需求,然后将需求传达给供应商,以确保库存水平始终保持最佳状态。

人工智能还可以监控订单的履行状态,并在出现任何延迟时立即向客户更新。此外,它还可以识别市场定价趋势并据此调整企业的价格,以保持竞争力。

总体而言,人工智能正在自动化供应链中的许多关键步骤,为企业节省时间和金钱,并确保其最终客户也能获得最佳服务。

燃油效率

我已经提到了路线优化,它的目标是尽量减少车辆每站的行驶时间,从而减少油耗与管理量。在燃油成本波动的情况下,分析也能发挥重要作用——例如,确定货车何时怠速时间过长,或者装卸过程何时效率低下。作为日常路线优化的一部分,它会考虑交通流量和路况,以帮助车辆避免延误并尽快到达目的地。当计划是动态时,可以进一步考虑这些不断变化的条件,以帮助提高效率。 

当然,电动汽车的兴起也很重要——它们降低了燃油成本,同时也是一种更可持续的选择 。

hand holding a mobile phone

改善客户服务

第一个值得注意的领域是聊天机器人。人工智能使聊天机器人能够在交互过程中更好地了解客户的意图。我们的一些团队使用基于人工智能的虚拟助手来分析客户的响应并收集他们反应的情感倾向——这意味着我们可以帮助他们更快地找到更准确的解决方案。 

先进的AI驱动聊天机器人甚至可以帮助企业向客户进行增值服务销售和交叉销售,这当然是极具吸引力的提议。

人工智能对客户服务也大有裨益,因为它可以了解客户的偏好。例如,当我们定期与国际运输的客户合作时,我们可以利用机器学习来了解他们对清关的偏好,因此我们不必每次都与他们联系以获取信息。此外,对于不熟悉海关关税 HS编码的小型客户,机器学习可以迅速引导他们对其货物进行正确的分类,从而加快清关速度。机器学习的本质意味着它不断改进,因此客户获得的服务越来越准确。 

最后一公里交付的未来

至于人工智能在未来最后一公里配送中的角色,可能性真的是无穷无尽的。自动化和机器学习有潜力优化物流的每一步——而且这项技术在不断变化、适应和改进。

我希望这篇文章能给您带来启发。我也鼓励您查看DHL 的物流趋势雷达,它探讨了一些未来几年将改变行业的其他技术,包括交互式人工智能、无人机、大数据分析和室内移动机器人——仅举几个例子! 

DHL一直是物流创新的先驱。有了 DHL快递企业账户,您将可以获得一系列业界领先的解决方案,帮助您克服挑战并满足客户需求。