AI推動智慧物流再升級

物流公司利用AI改善部分流程。圖/中新社 亞馬遜在物流中心導入Kiva智慧搬運車。圖/路透 許多物流、電商公司正積極測試無人機送貨。圖/新華社

智慧物流發展多年,最初以物聯網技術來改革,導入機器人、大數據分析、自動化技術等,但隨著AI進步,智慧物流也開始導入相關技術,從倉儲、配送到宅等全方位升級,物流已不再是成本單位,更是增進創新的重要關鍵。

智慧物流開始著重預測

達到自動化目標

隨著電商經濟與智慧製造興起,供應鏈整合需求也開始水漲船高,物流在企業價值鏈中的重要性提升並往智慧物流轉型,更著重於供應鏈中各層參與者的資訊交換與融合。

其中,物聯網技術與各類感測技術的導入,是數據搜集與資訊傳輸的重要關鍵,例如物流業已開始大量使用RFID將倉儲、運輸、資產管理各環節流程來升級。

智慧物流的定義,是以ICT為發展基礎,將資訊化、自動化及網路應用導入原有流程中,以有效管理、降低成本及快速送達,物聯網架構讓物流業擁有更智慧的管理模式,在物流各環節中實現系統級感知。

智慧物流讓系統乘載量更大、更具效率,例如中國每年雙十一光棍節的天量銷售,便是仰賴大量的物流配送支撐,但事實上物流系統並非無上限,當接收超過系統乘載的物流單時,依舊會造成系統崩潰,不論是運送時間、運輸品質、使用體驗都可能大打折扣。

過往智慧物流的需求在於流程透明化、彈性調控、降低庫存、減輕人力需求,隨著物流需求持續上升且越趨複雜,智慧物流開始強調「預測」的重要性,也就是預測產品、空間、車隊、人力等,實現預測則必須仰賴大量的資料整合,並輔以預測模型來推演未來需求,才能事先調配與部署,而AI也在此派上用場。

此外,機器視覺、視覺辨識、聊天機器人、無人倉、無人車等AI應用,可協助物流廠商在不同階段進行再優化、提升正確率與降低成本,從而達到自動化的物流流程。

利用AI模型提高準確度

解決仰賴經驗之誤差

AI已涵蓋物流「預測」的大部分環節,之所以將預測模型導入各項作業流程,主要原因是物流需求越來越高,且要求速度也越來越快,加上企業希望將庫存控制於最低水位,但大量的變動和突發狀況,往往導致人為的判斷失誤,或資源配置錯誤導致流程延誤、甚至造成損失。利用AI來預測與執行,有助於改善過去依靠「經驗」解決問題的不確定性。

但值得注意的是,現階段AI模型尚不成熟,較小型的物流廠商缺乏數據累積,將無法進行AI模型訓練,導致模型正確性可能比人為判斷還低,因此目前AI的應用更偏向於預測需求趨勢發展的準確性,當大方向得以抓準後,再逐漸延伸至細節項目。

小型的物流廠商現階段較缺乏數據與優質的AI模型,大型物流或供應鏈廠商才能做到高度精確的預測物流模型,例如UPS、FedEx、沃爾瑪等,但中小型物流廠商可以利用AI先改善部分流程,包括出貨檢查、字體辨識、盤點作業、客戶問題回覆、包裝尺寸選擇、貨品的出貨配送,都有AI可以發揮的空間。

倉儲管理也能發揮作用

但需反覆測試優化模型

在倉儲管理中,亦可利用預測平台來建模,例如利用機器學習做各種參數間的交叉比對,或例如供應鏈網路模型廠商LLamasoft旗下Demand Guru平台,提供製造大廠施奈德電機進行全球供應鏈最佳路線配送的模型預測,預估導入該模型可為施奈德每年節省932萬美元。

由上述例子可知,AI要能成功,大數據的累積不可或缺,在施奈德的案例中,LLamasoft分析施奈德提供的20萬個運輸政策數據點、13萬個流量和路由限制,以及150多個初始方案。

又例如物流車隊想要優化貨物配送時間,可蒐集每一天的總配送數量、商品重量、配送行駛總距離、車輛油耗、天候狀況,以及客戶實際簽收的時間等數據,並丟入AI模型中訓練,再搭配原本規劃的預計配送時間,藉由不斷反覆測試驗證模型是否優化。

設備裝置/服務的AI應用

AI除了應用於預測外,另一個主流應用提升服務水準,現階段最常見的便是無人機、無人車/搬運車、無人倉、聊天機器人應用等。

1、無人車/無人搬運車

無人搬運車(AGV)早在1990年代就開始興起,主要應用於汽車製造、半導體行業,初期以磁條、雷射等方式進行導引,並以物料搬運為主要工作內容。

但直到亞馬遜在自家物流中心全面導入Kiva智慧搬運車後,其餘廠商才開始陸續導入智慧搬運車,成為智慧AGV大量應用於物流的契機點。

智慧搬運車與早期傳統AGV最大差異在於AI,隨著AI與導航技術精進,AGV可以利用定位、繪圖與機器視覺技術,在建築物與障礙物間移動,以最精簡人力和正確性極高的情況下實現自動化運輸。

現今AGV更可與倉庫執行系統(WES)串接,整合倉庫管理與控制系統,進一步強化自動化優勢。

除了無人搬運車外,目前已有許多廠商正開發無人配送車,利用真正Level 4以上自駕車進行貨物的遠距離運送,包括京東、阿里巴巴、亞馬遜都有相關策略。

2、無人機

無人機受限於法規以及安全、隱私的疑慮,使用場域受限,雖然近年消費性市場穩健發展,法規也逐步放寬與清晰,如中國於2018年6月實施「民用無人駕駛航空器經營性飛行活動管理辦法」,只需申請並獲取執照後,無人機就能從事商業行為,如表演、空拍、農藥噴灑等,但該法規依舊不適用於載貨、載人等用途。

儘管如此,實際上已有大量的物流與電商企業正積極測試無人機送貨等,並有多項計畫實施中。

中國物流廠商京東、順豐、蘇寧等都於2017、2018年陸續獲得中國政府的無人機商用許可證,順豐於2012年開始研究無人機物流,2017年7月更宣布於成都雙流自貿試驗區建立大型物流無人機總部,也成為中國首個正式落地的無人機物流運輸項目,並於2018上半年拿到中國第一張無人機航空運營許可證。

隨著無人機物流興起,過往數小時的配送流程,可能縮減至數十分鐘,節省大量時間與人力成本。此外,許多電商開始講究物流配送中與消費者接觸的「最後一哩」,利用無人機可以有效克服道路狀況不佳、路途遙遠等問題,有效降低最後一哩的成本。

目前京東與順豐的無人機物流試營運點大多為遠離市區、人口密度較低之處,但隨著技術與模式成熟,未來無人機有機會成為物流體系中不可或缺的一環,並作為現今物流體系最後一哩的最佳互補模式。

3、無人倉

無人倉結合多種人工智慧技術,包含無人搬運車、分揀機器人、機器視覺、自動化揀貨系統等。

京東於2017年曾展示自家無人倉,並以「全流程」、「綠色環保」為主軸,達到入庫、儲存、包裝、分揀的全流程、全系統的智慧化和無人化。

智慧化系統更是無人倉不可或缺的重要關鍵,唯有全方位的智慧系統,才有辦法統合與分派各項任務給無人倉中的所有智慧設備,也就是倉庫執行系統(WES)、倉庫管理系統(WMS)的升級,例如可將AI應用於WMS中,提升監控和倉庫的靈活性,機器學習的導入可讓WMS具有發現和檢測異常並優化的能力,例如透過客戶訂購行為、企業的機器和資源使用等數據中學習。

4、聊天機器人

語音助理技術在近年快速發展,在消費性市場取得成功後,也開始逐漸轉往商用市場,而物流領域也有相關應用導入。

例如利用語音技術建立聊天機器人,並將聊天機器人置於客服系統當中,消費者可用自然語言(Natural Language)與聊天機器人對談,並詢問各項問題。

UPS於2016年即開始應用聊天機器人,將其置於Facebook粉絲團,即時回答消費者問題,包括運費、寄件時效等。由於使用的是自然語言,不會讓消費者在溝通上產生過多隔閡,且即時回覆讓消費者有受到重視的感覺,可強化消費者對該品牌的黏著度,也可減少UPS的客服人員成本。

物流成企業創新關鍵

顛覆既有商業模式

總結來看,過往物流業被歸類為傳統產業,並被視為成本項目,但隨著使用者體驗、核心競爭多元化、服務創新等興起,物流已開始轉型成為企業創新的重要關鍵,企業也陸續進行物流的轉型與布局,若再加上AI與物聯網的加持,物流未來更可能形成新型態服務模式,並改善現階段物流廠商的痛點。

而AI不只單純解決當前物流產業遇到的問題,更有機會顛覆既有的商業模式,雖然現階段的AI大多應用於預測與設備能力的提升,但隨著技術快速進步,未來也有可能直接改變物流產業的營運模式,像聊天機器人便改變了客服部門的運作,更能將收集到的資訊直接與物流、銷售部門進行結合,直接進行下單與出貨調整。(本文作者為拓墣產業研究院研究員劉耕睿)

(工商時報)


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