简单地说，供应链包括一系列向客户提供产品或服务的步骤。企业与其供应商之间总是有一个网络来生产特定产品，并将其交付给最终用户。这个网络包括不同的活动、人员、实体、信息和资源。

  供应链还表明将产品或服务从原始状态提供给客户所采取的步骤。这些步骤通常包括将原材料转移和转化为产品，并运输这一些产品，最后将它们交付给最终用户。供应链中涉及的实体包括生产商、供应商、仓库、运输公司、配送中心和零售商。

  供应链管理对公司来说是至关重要的过程，因为优化的供应链能够在一定程度上帮助企业减少相关成本，并在商业环境中保持竞争力。

  当大多数人听到人工智能这一术语时，他们通常想到的第一件事就是机器人。但这并非完全正确。人工智能(AI)是机器智能的同义词，它是由机器反映出来的智能，而不是由人类反映出来的自然智能。

  “人工智能”这一术语通常用于描述模仿人类与人类思维相关的“认知”功能的机器(或计算机)，例如“学习”和“处理问题”。

  企业能够正常的使用这些方法，然后对其做多元化的分析，以获得可以启动流程和复杂功能的结果。

  在Crisp Research AG公司于2016年对IT决策者进行的一项研究中，发现物流行业是其中已经积极使用机器学习流程的公司数最多的行业之一。

  现在，许多企业已从AI投资中受益。根据Adobe公司的调查，目前有15%的企业慢慢的开始用AI，而其他31%的企业计划在2019年采用人工智能。可以产生收益的领域包括研发、产品创新、供应链运营和客户服务。

  调研机构麦肯锡公司预计，通过在供应链中用AI，企业每年获得经济价值为1.3万亿美元到2万亿美元。据普华永道公司预计，到2030年，AI可以为全球经济贡献近15.7万亿美元的价值。

  企业通过处理大量的数据(例如由传感器产生的数据)以描绘现实世界，然后做出正确的决定。例如当库存落后于需求时，企业可能会遭受损失。

  人工智能的预测能力有助于网络规划和预测需求。这使销售商变得更积极主动。物流公司通过了解期望值，能调整车辆数量并将其引导到预计最大需求的位置。这会降低运营成本。

  大数据的力量使物流公司能够比以往更好地预测高度准确的前景，并优化未来绩效。大数据技术能进行预测和复杂的情景分析，并能够直接进行精确的容量规划以及供应链和库存的优化。

  通过自动计算更好的解决方案，人工智能极大地提高了仓库的生产率，特别是对于在线零售商。

  将人工智能应用于供应链管理，可以对其进行绩效分析，找出影响同一领域的新因素。为了找出影响供应链绩效的因素和问题，人工智能结合了强化学习、无监督学习和监督学习等不同技术的能力。

  根据埃森哲公司的调查，80%的客户服务都可以由机器人来处理。AI可以使客户和物流供应商之间的关系个性化。

  还有一个个性化客户体验示例是DHL公司与亚马逊公司的合作。利用Alexa应用程序跟踪DHL包裹行程，DHL客户能要求Alexa与Amazon Echo或Echo Dot智能音箱连接，并确认包裹的状态。如果在交互过程中出现任意的毛病，Echo用户都能够直接与DHL公司联系，以寻求其客户支持团队的帮助。

  在未来几年内，大面积的仓库管理将会完全实现自动化。人工智能技术越来越成为不可或缺的组成部分，尤其是在短期和中期预测方面。

  智能仓库是一个完全自动化的设施，其中大部分工作是通过自动化或软件来完成的。在此过程中，繁琐的任务得以简化，其操作变得更具成本效益。

  阿里巴巴集团和亚马逊公司已经利用自动化改造了他们的仓库。亚马逊公司最近推出了按照每个客户订单自动装箱的机器人。在亚马逊公司的仓库中，机器人和人类一起工作以提高生产力和效率。

  自动驾驶汽车是人工智能提供供应链的下一个重要产品。拥有无人驾驶卡车在大多数情况下要一段时间，但是物流行业现在正在利用高科技驾驶来提高效率和安全性。在辅助制动、车道辅助和高速公路无人驾驶方面，预计该行业将出现重大变化。

  为了达到更低的油耗，更好的驾驶系统正在推出，它的作用是将多辆卡车聚集在一起形成编队。物流公司通过计算机控制这样的编队，它们也彼此相连。

  在供应链中，每一英里和每一分钟都很重要。公司能够使用基于遗传算法的路线规划器来规划交付的最佳路线。

  全球快递服务商UPS公司使用GPS工具Orion帮助司机及时、经济、高效地送货。能够准确的通过交通状况和其他因素来规划和优化路线。Orion能够在一定程度上帮助UPS公司每年节省近5000万美元。

  任何关于人工智能的讨论不能离开机器人领域。虽然它们听起来像一个未来主义的概念，但它们已经嵌入到供应链中。根据调查研究机构Tractica Research公司估计，到2021年底，全球仓储和物流机器人的销售额将达到224亿美元。

  如今，有些仓库的操作原理已不再为人类观察者所理解，因为它们是由AI管理的。它们的共同特征通常是采用机器人处理，尤其是自动导引车(AGV)。

  在仓库中，产品以混乱的方式存放在各种架子和过道中。对于自动拣选机而言，这在某种程度上预示着不必要的旅程和搜索时间，这对于无人驾驶机器人来说是没问题的：当收到订单时，第一个可用的自动拣选机将拾取最接近其位置存储的物品，并将其传送到仓库末端的人工打包机。

  供应链供应商通常依赖大量的第三方运营其业务的核心功能，这些第三方包括公共航空公司、分包人员、特许航空公司和其他第三方供应商。这给物流会计团队带来了更大的负担，他们每年要处理来自数千家供应商、合作伙伴或供应商的数百万张发票。

  在这里，诸如自然语言处理之类的人工智能技术能从企业收到的非结构化发票形式中提取关键信息，例如账单金额、帐户信息、日期、地址和相关方。

  咨询机构安永(EY)公司正在采用类似的方法来检测欺诈性发票。使用机器学习技术对国际方的发票进行彻底分类，并识别异常以供专家审核，这有助于安永公司遵守制裁、反贿赂法规以及《美国反海外腐败法》的其他规定。安永公司的欺诈检测系统达到了97%的准确性，并已推广到50多家公司。

  在不久的将来，AI将为整个供应链和物流流程建立新的效率标准。游戏规则瞬息万变，并通过自动化、智能化和更高效的方式，为全球物流公司管理数据、运营和服务客户创造了“新常态”。

  以往被视为人类专属领域的任务现在可以执行，这要归功于当前算法开发的进展，以及加上更强大的解决能力和可用数据量的指数增长。