人工智能可以如何提高供应链的可靠性？

人工智能可以通过以下几个方面来提高供应链的可靠性：

预测需求：人工智能可以利用历史销售数据、市场趋势等信息，预测未来的需求量，并结合实时数据不断调整预测模型，从而帮助企业更加准确地预测市场需求，避免因需求波动导致的供应链风险。

优化库存：人工智能可以帮助企业优化库存管理，包括分析销售趋势和周期性需求，根据各种因素进行库存规划和优化，以最小化库存成本和天数，提高供应链的运转效率和可靠性。

提高生产效率：人工智能可以结合大数据分析和物联网技术，对生产线上的设备和工人进行监控和协调，优化生产计划和流程，提高生产效率和产品质量，增强供应链的可靠性。

优化物流配送：人工智能可以利用数据分析和算法优化物流配送方案，包括路线规划、运输方式选择、交通状况监控等，以减少运输时间和成本，提高配送效率和可靠性。

风险预警和处理：人工智能可以辅助企业监测和分析供应链中的风险，包括自然灾害、货运事故、供应商破产等，及时发出预警信息，并根据不同情况制定相应的应对措施，以保障供应链的可靠性。

综上所述，人工智能可以通过数据分析、算法优化、实时监控等手段，为企业提供更加准确、高效、精确的供应链管理，从而提高供应链的可靠性和竞争力。

综合计划，顾名思义就是关于全局综合性的决策，而不是关于库存单位水平的决策。
因此，综合计划是思考3—18个月这样的中等时间范围的决策问题的有效工具。在这段时间，以库存单位来决定生产水平有点过早，但对于建立一套新的生产设施又太晚，所以，综合计划回答了这样一个问题：“怎样才能最好利用现有设施”
为了更有效，综合计划需要考虑供应链各个环节的信息，因为综合计划的结果对供应链的绩效产生重大影响。合作预测由多个供应链企业共同进行，是综合计划的主要输入。另外，很多综合计划的约束因素都来自企业外部的供应链伙伴。没有这些来自上下游的输入信息，综合计划就不能发挥它的最大潜力以创造价值。企业的生产计划决定了企业对供应商的需求，也决定了企业对顾客的供给约束。
综合计划制定人员的主要目标就是识别以下的一些特定时间范围内的运作参数：生产速率、劳动力、加班量、机器产能水平、转包、延期交货需求、现有库存等。综合计划为生产运营提供了蓝图，为短期生产和分销决策的制定提供了必要的参数，使供应链可以有效改变资源配置和修订供应合同。整个供应链都必须介入这个计划过程，如果一家制造商计划在一段给定时间范围内增加产量，那么供应商、运输商、仓储商都必须了解这个计划并对其自己的计划做出相应调整。理想情况下，供应链各环节的参与者共同合作拟定综合计划，以使供应链绩效最优。如果供应链各方参与者独立制定自己的计划，将很容易造成计划之间的相互冲突、缺乏协调，从而造成供应链的供给短缺或过剩。因此，在供应链中尽可能大的范围内使参与各方共同拟定综合计划是非常重要的。
综合计划需要解决的问题是，根据计划期内每个时期的需求预测，确定各个时期的适当的生产水平、库存水平、产能(内部的和外包的)水平以及暂缓交货量(未满足的需求)，以使该计划期内企业利润最大化。要制定综合计划，企业必须确定计划的计划期，要确定在该时间范围内的解决方案，通常综合计划采用月或季度作为计划时间单位。然后，企业需要确定综合计划和作出决策(综合计划将为这些决策提供建议)所需的关键信息。综合计划者需要了解以下信息：计划期内每个时期的需求预测值;生产成本，包括正常人工成本和加班人工成本、转包生产成本、产能变更成本和增加或减少机器产能的成本;单位产品需要的劳动力工时/机器台时;库存持有成本;缺货或延期交货成本;约束，包括加班的限制、解雇的限制、可用资本的限制、缺货和延期交货的限制、供应商引起的约束。使用这些信息，企业可以通过综合计划作出以下决定：正常时间、加班时间和转包的生产量;持有库存;缺货或延期交付的数量;雇佣/解雇劳动力数量;机器产能的增加/减少。综合计划的质量会对企业的盈利能力产生很大影响，失调的综合计划可能导致可用库存和产能不能满足需求，从而丧失销售机会，导致利润损失。所以，综合计划是帮助供应链实现利润最大化的非常重要的工具。
计划者必须在产能成本、库存成本和延期交货成本之间进行权衡。在制定综合计划时，其中一项成本的增加，通常会使得其他两项成本减少。由于需求随着时间不断发生改变，因此三种成本的相对水平导致其中一项成本必然成为计划者实现利润最大化的关键杠杆。如果改变产能的成本较低，企业就不需要建立仓库或延期交货;如果改变产能的成本较高，则企业可以建立仓库，或者将旺季的订单延期到淡季交货。为了在这三项成本之间实现平衡，通常可以采用三种不同的综合计划策略，这些策略涉及资本投资、员工数量、工作时间、库存以及延期交货/销售损失之间的权衡。三种基本策略是：1追赶策略---将产能作为杠杆，使用这种方法，当需求水平发生变化时，通过调整设备产能或者雇佣或解雇劳动力，生产水平就能够与需求保持同步。2劳动力或产能的时间柔性策略---将利用率作为杠杆，这种策略用于存在过剩设备产能并且劳动力安排具有灵活性的情况。3均衡策略---将库存作为杠杆，在这种策略中，保持稳定的设备产能和劳动力数量，以使产出均衡。在实践中，计划者多半采用混合策略，将以上三种方法结合使用。
综合计划的目标就是满足需求并实现利润最大化，每一家企业在努力满足需求的过程中，都会受到一定的约束，如设备产能或供应商的交货能力。当面临各种约束时，帮助企业在一系列约束条件下实现利润最大化的一个高效工具就是线性规划，线性规划能够找到既满足约束又创造高利润的方法。为了提高综合计划的质量，在计算过程中必须考虑预测误差。我们用安全库存(就是为了满足比预测高出的那部分需求所需要的产能)来解决综合计划误差问题。企业可以利用多种方式设置安全库存或安全产能，从而为预测误差建立一个缓冲。如：使用加班作为安全产能的一种形式;使用永久雇用额外的员工作为安全产能的一种形式;使用转包生产作为安全产能的一种形式;持有更多的库存，作为安全库存的一种形式;从一个开放市场或现货市场购买产能或产品，作为安全产能的一种形式。
计划者必须对综合计划中可获得的信息进行细化和分解，制定粗略的主生产计划(MPS)，以确定每个时期每种产品系列的生产批数。虽然该方法不一定最优，但它简单易行，且考虑了可行性检查。如果计划者希望得到更好的方案，那么可以使用更复杂的方法。但是，这些方法难以实施，且不可能完全反映复杂的现实状况。基于以上原因，我们认为还是使用这种制定粗略的主生产计划的简单方法为好。
毫无疑问，综合计划是信息技术应用最多的供应链领域，最早的IT供应链产品是综合计划模块，通常称作工厂计划、生产计划或制造计划。一些早期的模块只关注在满足需求和可用产能的约束条件下生产可行的生产计划，后来的模块能够提供一些有效工具，可以基于提高产出或降低成本的目标从可行生产计划中选择最优解决方案。这些经典的解决方案通常将综合计划建模为线性规划，然后得到各时期产品的生产计划。现在，因为考虑到并不是所有的约束或合理的目标函数都是线性的，一些计划模块也包含了非线性优化。但是，由于在编制综合计划的过程中要考虑大量的数据，且具备用线性近似非线性函数的能力，因此线性规划通常是解决这些问题的最好方法。
现在的供应链模块通常整合了生产计划和库存计划功能，供应链计划模块把预测模块的输出作为建立生产计划和库存水平的约束条件。执行系统使用这些生产计划和库存水平来组织产品的实际生产并设置整个供应链的库存水平。因为这些问题非常复杂，所以综合计划模块甚至可以为小公司带来巨大的收益。IT可以在以下领域为综合计划带来价值：处理大型问题的能力;处理复杂问题的能力(通过非线性最优化和线性近似);与其他核心IT系统(如库存管理或采购)互动的能力。因为综合计划问题如此复杂，所以除了IT，通常没有其他的方法可以得到一个可行的解决方案。
在综合计划的实践中，一是思考的范围从单个企业拓展到整个供应链。由于整个供应链中很多企业之外的因素极大地影响着最优综合计划，所以，应避免思维仅局限于企业内部，要与供应链下游的合作伙伴一起进行预测，利用供应链提高输入信息质量将大大提高综合计划的质量。二是使计划具有柔性，因为预测总是不精确的。既然这些预测在某种程度上通常是不精确的，因此综合计划需要有一定的柔性才能在实际中运用。三是当新数据出现时，重新制定综合计划。当输入综合计划的信息(如需求计划)产生变化时，管理者应该利用这些最新的数据进行分析，重新制定综合计划，这样一来，综合计划就可以避免仅仅在旧信息的基础上进行局部优化，从而产生更好的解决方案。四是当产能利用率提高时，使用综合计划。当产能利用率很高而产能成问题时，根据订单来安排生产计划会导致产生产能不足的问题。当产能利用率很高时，能按时赶制出所有订购产品的可能性是很低的。所以当产能利用率增加时，执行一项综合计划就显得很重要了。
拓展： 供应链金融商业计划书
当前，在经济全球化、数字化、网络化发展越来越明显背景下，企业核心竞争已由个体上升至供应链乃至整个产业生态链的竞争，共建健康的产业生态已成全产业链发展的共识，同时也得到了各个国家的高度认同。
中国甚至提出了打造全球供应链“第一梯队”的宏伟目标，利好政策更是接踵而至，这其中金融则成了主要抓手，也是中国当下发展供应链，再造国际贸易中心优势，推动中国企业更深、更广融入全球供应链体系的中坚力量。
供应链金融快速发展
对于发达国家供应链，金融既是产业链发展最强动能，也是打通产业链上下游最好通路。美国供应链在工业领域起步就注重背后金融力量的推动，目前供应链金融已从银行主导逐渐发展到产业核心企业主导阶段，而参照美国经验，供应链金融在中国的未来空间，无论是在产业链改革的需求，还是在金融科技创新发展方面都将远大于美国。
国内供给则改革深入推进、产业转型升级迫切与金融压抑、金融短板突出的博弈进程中，供应链金融无疑拥有着广阔的前景，潜力巨大，供应链金融的创新，不仅仅体现在企业融资方面，更重要的是整合产业链上下游资源，产生协同发展效应，增强产业的整体实力，这既与经济全球化发展一脉相承，也是供应链发展到成熟形态后的自然衍生产物。
毋庸置疑，未来产业供应链发展必须实现“商流”、“资金流”、“信息流”等的多流合一，而供应链金融是实现这一目标的最佳途径。
供应链金融通过核心企业资金、资源优势，解决了产业链上中小企业“资金流”问题，增强了企业发展核心动能。其次，这种跨界融合和协同发展服务模式，重塑了市场经济血脉和神经，打通产业链上下游之间的“商流”、“物流”以及信息流，实现了产品从设计到生产、以及销售服务的全过程高效协同生态。
以产业链管理服务、现代金融创新为依托，打造出具有现代化市场竞争力的高端产业集群体系，是提升中国国际话语权的重要任务。
供应链金融的兴起在于其能快速、有效的解决传统供应链中的产融分离以及融资问题。在传统产业链中，上下游的中小企业特别是经销商，经常面临资金周转难、贷款难等问题，这极大限制了其进一步扩大市场的能力。而作为产业链核心的大型企业集团，市场、品牌、资源、资金优势明显，为产业链中小游企业提供亟需的金融服务，有利于实现产业链协同发展，共同做大产业链市场蛋糕。
巨头齐聚供应链金融
去年以来，巨头在供应链金融领域的发力日渐明显。
前不久，阿里发布“码商成长计划”，全面赋能个体工商户极小微群体，其中供应链金融服务（赊购贷款、循环信用贷等）是重中之重。
腾讯旗下微众银行着力打造基于税务数据和社交数据的小微信贷产品“微业贷”，试图将其培育成继“微粒贷”之后下一个现象级爆款互金产品。
建设银行全面践行“双小”普惠金融战略，建成了能适应小微金融场景的“小微快贷”产品体系，因此董事长田国立的最近表态才能如此高调：“发展普惠金融业务不是靠良好的愿望，而是要靠能力。”
此外，弘翼财富也在不断深耕自身生态的供应链金融体系，研究出一套独特的风控体系，为企业打造快速便捷的融资服务。由此可见，精确瞄准解决小微企业金融痛点和难点几乎成为供应链金融服务商的共同主题和共通战略。
风控科技化
当前中国供应链金融已经全面进入智慧供应链金融新时代，其标志就是金融科技对于供应链金融风控体系的全面赋能。
当前最重要的金融科技包括五项：ABCD+I，即AI人工智能、BLOCK-CHAIN区块链、CloudComputing云计算、Big-Data大数据、IOT物联网。其赋能要点如下：
一是云计算是基础。云计算技术可以大幅降低各种市场主体的数据化运营成本，方便云端平台收集聚合数据，这是大数据技术的前提。
二是大数据技术是关键。在供应链金融场景中，基于大数据的分析审核核心企业的资质和评估还款能力，从而提高放款融资的速度并达到供应链体系内的风险平衡。
三是物联网技术是数据源的有益补充。例如，通过传感、导航、定位等技术方式，在仓储和货运环节来控制交易过程，提高终端交易的真实性通过物联网平台，打通资金融通、资源需求，实现现代物流与现在信息系统的高度融合，形成信息共享。
四是人工智能技术的广泛应用。未来在供应链金融领域，可利用人工智能、机器学习、深层分析，并加载传感器等物联网进一步丰富动态数据湖，定期自动更新客户画像，主动给优质客户提升授信额度。
五是区块链技术的深度嵌入。供应链金融需要多方合作，数据也来源于多方面，可以利用区块链来搭建场景。利用区块链具有分布式存储、数据公开透明、不可篡改、身份安全等特征，创造信任环境。
供应链金融的结构中最要的是三大主体：
平台服务商、风险管理者以及流动性提供者。而金融的核心永远是识别风险并做风险定价，因此谁能成为核心的风险管理者谁就能主导智慧供应链金融体系。
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供给侧改革传统制造企业进行供应链管理应该从以下几个方面着手：
1、优化供应链结构：企业应该确定他们的供应链结构，比如选择直接采购，合作生产或与分销商合作等。这样一来，企业可以更有效地控制其供应链。
2、提高供应链效率：企业应该利用最新的技术，比如物联网，来提高供应链的效率。例如，可以利用物联网技术来跟踪供应链中的物流信息，以及更有效地管理库存。
3、建立可靠的供应商关系：企业应该建立可靠的供应商关系，以实现按时交货。企业也可以与供应商合作，共同研发新的产品，提高供应商的竞争力。
4、实施供应链风险管理：企业应该实施供应链风险管理，确保供应链中的质量、时间、成本和安全性得到有效管理。企业可以利用相关的软件来实施供应链风险管理，以确保供应链的高效运行。
总之，供给侧改革传统制造企业的供应链管理，要从优化供应链结构、提高供应链效率、建立可靠的供应商关系以及实施供应链风险管理等方面入手。

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Startus Insights创新分析师对901个解决方案进行了详尽的分析，并提出了2020年及以后的十大物流与供应链行业趋势与创新。

来源/物料搬运商业评论

作者/Startus Insights

物流行业的趋势取决于在业务流程中实施技术驱动型创新所产生的重大变化。下一代物流管理解决方案正在朝着使全球供应链更加以客户为中心和可持续发展的方向发展。物流流程的自动化极大地提高了工作流程的生产率和效率。供应链的透明度和可追溯性的提高对于维持各个利益相关者之间的灵活动态关系至关重要。

下面的图说明了将对2020年及以后的公司产生影响的十大物流行业趋势。从建立自动仓库到跟踪快递和包裹，物联网（IoT）在该行业中扮演着重要角色。

支持人工智能（AI）的平台和解决方案不断学习一些繁琐的物流流程，以开始实现传统上手动任务的自动化。放宽关于无人机的法规及其用法，不仅可以促进最后一英里的交付，而且可以促进整个行业的机器人应用。

创新图：新兴的物流解决方案

物流行业正加速采用创新方式采用技术，以解决现有和新颖的挑战并提出新的用例。

随着客户期望的不断提高以及随着人们对产品种类和个性化服务的兴趣转移，物流和供应链部门面临越来越大的压力。物联网，先进的移动机器人以及支持人工智能和区块链的解决方案等新兴技术的飞速发展，导致公司在选择最合适的技术进行投资时面临两难选择。随着技术的不断发展，对于新兴公司要积极主动，尽早发现潜在的破坏性变化。

01

物联网

物联网是物理设备的连接，可通过互联网监视和传输数据，而无需人工干预。物流中的物联网可提高供应链各个环节的可见性，并提高库存管理效率。将IoT技术集成到物流和供应链行业中，可以提高效率，透明度，货物实时可见性，状态监控和车队管理。

Fleetroot – 车队管理

总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Fleetroot为公司提供了物联网平台，以控制和管理其车队。Fleetroot通过提供油耗和浪费报告为车队经理提供燃油管理解决方案。该平台有助于监视车辆的性能，并使用车辆中嵌入的传感器和设备向系统发送严重警报。然后将数据与 历史 数据一起进行分析，以预测和计划车队的维护。Fleetroot还为货物运输提供路线优化和交付解决方案。

Ambrosus – 实时供应链可见性

伯利兹创业公司Ambrosus为食品和药品供应链行业构建了一个基于区块链的端到端物联网网络。该网络提供了用于分析传感器，分布式分类帐和数据库之间传输的数据的工具，以优化供应链。该平台可对整个供应链中的货物进行准确跟踪，从而通过利用区块链技术确保产品的质量和真实性。

02

人工智能

结合机器学习的AI算法可帮助公司积极应对需求波动。例如，基于AI的预测解决方案使管理人员可以计划供应链流程并找到降低运营成本的方法。自动驾驶AI和智能道路技术正在朝着交付服务自动化的积极方向发展。此外，基于AI的认知自动化技术带来了智能，可以自动执行管理任务并加速信息密集型 *** 作。

Insite – 需求预测

总部位于新西兰的初创公司Insite提供了基于AI的软件解决方案，用于价格预测，需求预测以及流程和流程的优化，主要满足消费品包装（CPG）和零售行业的需求。该软件提供了用于风险评估和需求预测的模块，以自动化过程决策和控制 *** 作条件。机器学习增强平台提供了实时收集和集成过程数据的工具。结果，经理们有能力在产品补货方面提供可行的见解。

Adiona – 工艺优化

澳大利亚初创公司Adiona开发了基于AI的优化软件即服务（OSaaS），使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通过解决车辆路线和相关挑战来优化静态和动态传递路线。

此外，该软件还可以通过使用机器学习技术预测需求，天气和交通状况等条件来支持车队随时间的决策。该解决方案还优化了劳动力需求并自动进行了重新部署。

03

机器人技术

将机器人技术集成到物流中可以提高供应链流程的速度和准确性，并减少人为错误。与人工相比，机器人可以延长正常运行时间并提高生产率。但是，机器人并不承担人类的工作，而是与他们一起协同工作以提高效率。诸如协作机器人（“ co-bots”）和自主移动机器人（AMR）之类的物理机器人用于在仓库和存储设施中拣选和运输货物。此外，软件机器人执行重复的，机械化的任务，从而为工人节省了时间。

Canonical Robots – 协作机器人

协作机器人与人工合作，提供帮助并提高物流运营效率。这些机器人可以在短时间内拾取，放置和包装货物，同时消除了潜在的人为错误。西班牙初创公司Canonical Robots创建了各种协作机器人来促进供应链流程。这些协作机器人具有6个轴关节，可促进模仿人类手臂的多种灵活性和运动。此外，这些机器人还可以帮助工人进行拣选和放置，码垛和包装 *** 作。

Actimai – 机器人过程自动化（RPA）

RPA提供了低级重复性任务的自动化功能，消除了人为错误，并降低了管理费用。例如，RPA软件执行的 *** 作包括发票处理，自动将信息存储在审计跟踪中以及自动执行采购订单的输入。Philippino初创公司Actimai通过利用AI和大数据来设计，部署，管理和优化RPA解决方案。初创公司的Actimai平台优化了软件机器人流程，以提供见解和分析以改进流程。

04

最后一英里的交付

从仓库或配送中心到客户的供应链的最后一步通常效率低下，并且还占了货物运输总成本的主要部分。最后一英里交付是物流中最重要的部分，因为它直接关系到客户满意度。但是，最后一英里的交付面临各种问题，包括由于交通拥堵，客户细微差别，政府法规和交付密度而导致的延迟。

Manna – 无人机

无人机交付解决了最后一英里的交通拥堵问题。无人机具有到达偏远地区的能力，从而减少了交货时间和成本。爱尔兰初创公司Manna凭借其航空级交付无人机机队向餐厅连锁店提供无人机交付服务。Manna的无人机能够在80米的高度以80km/h的速度飞行。

Pakpobo – 智能储物柜

智能储物柜使客户可以灵活地接收包裹，并减少了由于客户不在而导致退货的最后一英里的挑战。意大利初创公司Pakpobox提供适用于室内和室外条件的智能储物柜。Pakpobox具有多种智能储物柜配置，可针对各种情况进行自定义。这些智能储物柜还通过保护它们免受恶劣天气条件的影响，提供包裹安全性。此外，Pakpobox还提供温度控制的智能储物柜，用于存储易腐货物。

05

仓库自动化

仓库自动化通过减少人工干预来提高效率，速度和生产率。诸如自动导引车（AGV），机器人拣选，自动存储和检索（ASRS）以及放置墙拣选之类的拣选技术可降低错误率并提高仓库生产率。仓库需要结合高效的自动化技术来控制其运营物流成本。

Addverb Technologies – 自动导引车

仓库中的AGV集成有助于搬运货物的自动化。AGV代替了人工，以应对大规模加工大批量货物的挑战。印度初创公司AddverbTechnologies在Dynamo工作，这是一辆AGV，用于运输仓库中的各种货物。Addverb提供了带有不同导航系统的定制Dynamo AGV，包括激光，惯性，导线和磁条。而且，Dynamo在仓库中执行拣选 *** 作时需要的人力最少，甚至没有人工干预。

Exotec – 自动存储和检索系统

ASRS协助管理自动化仓库中的产品和物料存储，并提高了占地面积利用率，并且不需要人工 *** 作，从而降低了总体运营成本并提高了安全性。法国初创公司Exotec构建了自动机器人Skypod，以优化电子商务仓库。Skypod系统通过采用垂直存储方法来优化存储空间，将仓库中的高度增加多达10米。

06

区块链

区块链通过不可辩驳的分散账本系统提供安全性，并解决了紧迫的可追溯性和相关挑战。这为整个物流流程带来了交易透明性。此外，基于区块链技术的智能合约可通过减少检查点的处理时间来加快批准和审批速度。

Steamchain – 智能合约

总部位于美国的初创公司Steamchain提供了一个区块链平台，该平台使用其世界贸易物流（WTL）智能合约系统简化了付款流程。WTL智能合约通过提供所有交易的不变记录来实现B2B付款并防止欺诈。WTL智能合约除了消除货币转换成本外，还有助于最大程度地降低货币波动成本。

ShipChain – 货运跟踪

总部位于美国的初创公司ShipChain建立了一个物流平台，该平台利用区块链技术来支持端到端的运输流程。该平台允许所有利益相关者在其流通中的每个步骤中跟踪装运位置。该平台还使用加密的公共分类账更新有关预计交货时间的信息。交付完成后，将文件的影印本上传到平台中，从而提高了运输中货物的可见性和透明度。

07

大数据与数据分析

数据分析为提高仓库生产率，绩效管理和物流资源的最佳利用提供了可行的见解。从监视位置和天气以及车队时间表获得的数据有助于优化路线和交付计划。市场数据分析支持进一步优化供应商价格，库存水平以及生成风险管理报告。此外，高级分析还提供了有助于识别异常的见解，并提供了预测性维护解决方案。

Nautilus – 绩效管理

美国Nautilus Labs公司提供AI解决方案，以帮助海运公司减少油耗并提高运营效率。Nautilus的软件分析 历史 航行数据并预测最佳速度和油耗。基于云的平台还生成船只性能数据，此后可帮助优化燃料成本。

FACTIC – 规范分析

总部位于美国的初创公司FACTIC提供一个SaaS平台，可为食品和饮料行业提供预测分析解决方案。FACTIC利用数据挖掘和AI技术来分析内部和外部来源的数据以预测未来的销售。该平台可预测需求偏差并做出以数据为依据的决策，以实现自动化采购。该平台还提供了通过采用自动补货来优化库存的工具。

08

云计算

针对物流公司的基于云的SaaS解决方案允许按需付费模式，这些模式所需的资金投入很少。这样可以最大程度地降低维护IT基础架构的风险和成本。基于云的物流解决方案还解决了通信障碍，并允许公司以安全的方式进行协作和共享数据。此外，云集成允许从管理系统收集数据以分析整个物流流程。最后，与云集成的物流提供了通用的可访问性，并且不限于任何物理空间。

Linker – 云平台

波兰初创公司Linker在B2B云实现平台上工作，该平台为电子商务公司和第三方物流（3PL）参与者提供物流服务。该平台提供了在数字化运输的同时增强产品标签和交付服务的工具。链接器提供用于在仓库和交付设施中实现的工具。该平台解决方案还采用了现收现付模式。

Alpega – 云TMS

比利时初创公司 Alpega创建了基于云的SaaS Inet运输管理系统，以满足端到端的运输需求。该软件解决方案使制造商与广泛的物流供应商网络之间可以进行实时通信。

在Inet电子TMS自动化物流流程并整合运输需求成一个单一的系统。该软件解决方案还通过移动应用程序提供了对货运的跟踪。该云平台允许Alpega每季度向客户发布升级的软件，而每年更新周期之后的本地软件则没有这样便利。

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自动驾驶 汽车

通过消除驾驶时的人为错误，自动驾驶 汽车 可提高车辆安全性并安全地运送货物。它们旨在全天候工作，因此提高了首英里和最后一英里交付的效率。此外，无人驾驶 汽车 通过使用长途路线的装卸计划技术提高了燃油效率，减少了交通拥堵，并通过利用AI增强技术来优化了行驶路线。

Spring – 自动驾驶车队

德国初创公司Spring提供了SpringX1，这是一种自动驾驶的多用途车队，用于通过可预测的智能系统运输货物。Spring的自动驾驶 汽车 配备了可用于多种应用的模块化拖车。这些模块可根据其应用（例如移动储物柜，食品和货物交付）进行定制。

Mars Auto – 自动驾驶 汽车 软件

韩国初创公司Mars Auto开发了自动驾驶 汽车 软件，以提供无人驾驶运输。基于AI的软件提供了用于绘制环境图，控制和引导车辆到正确的货舱的工具。该软件可帮助货运公司以高效，可靠和安全的方式运送货物，而无需人工干预。

10

柔性物流

柔性物流使公司能够在需求波动期间更高效地处理供应链运作。根据市场需求，它有助于按需扩大或缩小供应链运作。d性物流从而解决了供应链公司面临的挑战，包括船只利用率不足，仓储限制和库存过多。

Shorages – 按需仓储

总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Shorages是一个B2B按需仓储市场，为中小企业（SME）服务。Shorages可帮助公司从广泛的网络中查找短期仓储需求。一方面，该平台允许所有者出租仓库中未使用的空间以满足短期需求。另一方面，他们为客户提供按使用量付费和按需存储和配送服务。

GlassWing – 按需送货车

印度初创企业GlassWing提供了各种按需货运的商用车辆。该GlassWing平台形成的物流服务网络与运输连接货主。该初创公司还提供诸如实时跟踪，路线优化，货运安全定制报告，实时警报等解决方案，并通过利用支持AI的技术帮助降低货运成本。

这对物流公司意味着什么？

这项针对物流行业10个趋势的研究概述了创新领域，这是我们在分析中发现的内容的表面。物流即服务，云物流，数字标识符和增材制造都是必将以一种或多种方式对物流公司产生重大影响的领域。尽早发现可以在您的业务中实施的新机会和新兴技术，对于获得竞争优势并成为行业领导者来说，有很长的路要走。

来源/物料搬运商业评论

作者/Startus Insights

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