人工智能近年來的迅猛發(fā)展，預(yù)示著其將為倉(cāng)庫(kù)運(yùn)作方式帶來革命性的變革。但在企業(yè)決定在運(yùn)營(yíng)實(shí)踐中引入并實(shí)施這一新技術(shù)之前，必須要確保已擁有相關(guān)數(shù)據(jù)及所需人才。
對(duì)相關(guān)企業(yè)而言，即時(shí)關(guān)注并對(duì)供應(yīng)鏈技術(shù)的進(jìn)步具有敏感性幾乎已經(jīng)成為必須。機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等各種新技術(shù)，正在逐步展示出其在提升貨物運(yùn)輸，處理，存儲(chǔ)和配送效率方面的潛力。這些新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，使得我們很難確認(rèn)究竟應(yīng)把注意力集中在哪一方面。
在這其中一項(xiàng)值得仔細(xì)研究的新技術(shù)是人工智能(AI)。簡(jiǎn)單而言， 人工智能是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，即代為執(zhí)行通常需要人類智能參與的任務(wù)（如視覺感知、語音識(shí)別、決策和語言翻譯）。人工智能出現(xiàn)于1956年，但絕大多數(shù)情況下，我們都必須將智能程序明確地輸入到計(jì)算機(jī)中。
近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種典型的人工智能技術(shù)，發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)主要是探索如何可以使計(jì)算機(jī)程序通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來提高其輸出性能。這些程序可以嵌入在機(jī)器中，也可以在服務(wù)器或云端操作。亞馬遜(Amazon)、谷歌、Facebook、微軟(Microsoft)等大型科技公司已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)融入到他們的產(chǎn)品和服務(wù)中，為用戶提供：相關(guān)度更高的網(wǎng)絡(luò)搜索內(nèi)容，更好的圖像與語音識(shí)別技術(shù)以及更智能化的設(shè)備。
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析（收集、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)分析的流程）之間有一些相似之處。兩者都需要一個(gè)經(jīng)過清理的、多樣化的、大型的數(shù)據(jù)庫(kù)才能有效地運(yùn)作。然而，主要的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)分析允許用戶從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論，進(jìn)而要求用戶采取相應(yīng)措施來改善其供應(yīng)鏈。相比較而言，對(duì)于已處于可解決范疇內(nèi)的問題，機(jī)器學(xué)習(xí)可以基于“訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)”自動(dòng)執(zhí)行操作（本文后續(xù)關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的部分將對(duì)此進(jìn)行討論）。基于其允許任務(wù)自動(dòng)執(zhí)行這一特性，人工智能 — 尤其是機(jī)器學(xué)習(xí) — 對(duì)許多供應(yīng)鏈管理人員來說都是一項(xiàng)值得關(guān)注的重要技術(shù)。對(duì)于今天的許多企業(yè)來講，制定并實(shí)施供應(yīng)鏈相關(guān)的人工智能戰(zhàn)略，將使其隨著技術(shù)的逐漸成熟，提升自身的生產(chǎn)力、速度與效率。
一、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
人工智能近期的迅猛發(fā)展，得益于以下因素的共同作用。第一，各種設(shè)備的互通互連而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)以及促使日常生活數(shù)字化的高級(jí)傳感器的使用的增長(zhǎng)。第二，從移動(dòng)設(shè)備到云計(jì)算，各種設(shè)備的計(jì)算能力也在持續(xù)增長(zhǎng)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)可以運(yùn)行在最新的硬件運(yùn)算設(shè)備上，同時(shí)獲取大批量、多樣化及高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而自動(dòng)執(zhí)行各種任務(wù)。
案例一：
下面是一個(gè)眾多消費(fèi)者將逐漸熟悉的場(chǎng)景。如果你有一個(gè)iphone而且每天早晨通勤上下班， 最近一段時(shí)間你可能留意到了以下情況：當(dāng)你坐進(jìn)汽車的時(shí)候，你的手機(jī)將自動(dòng)提示你開車去公司將需要多少時(shí)間，根據(jù)實(shí)時(shí)的路況信息給出最佳行車路線的建議。當(dāng)這一現(xiàn)象第一次發(fā)生時(shí)，你可能會(huì)有這樣的疑惑：“手機(jī)怎么會(huì)知道我要去上班？感覺很酷，但也有一點(diǎn)點(diǎn)恐怖”。
因?yàn)閮?nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)功能，手機(jī)可以根據(jù)你過去做過的事情來預(yù)測(cè)你將要什么。如果你換了新工作或者開車去了另外一個(gè)目的地，設(shè)備會(huì)自動(dòng)調(diào)整它的預(yù)測(cè)，并根據(jù)新的目的地發(fā)出新的通知。這一應(yīng)用場(chǎng)景的特別強(qiáng)大之處在于：設(shè)備對(duì)用戶來說越來越有幫助，而用戶或軟件開發(fā)人員不必采取任何行動(dòng)。
另一個(gè)場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛汽車。目前路面上行駛的的自動(dòng)駕駛汽車正在被用來收集數(shù)據(jù)，用來改進(jìn)下一代自動(dòng)駕駛汽車的技術(shù)。當(dāng)人工操作人員直接對(duì)車輛進(jìn)行控制時(shí)，相關(guān)的數(shù)據(jù)就會(huì)與其他車輛的數(shù)據(jù)匯集起來并進(jìn)行對(duì)比分析，以確定在何種情況下自動(dòng)駕駛汽車將切換到由人工駕駛模式。這樣的數(shù)據(jù)收集與分析將使得自動(dòng)駕駛汽車變得更加智能。
雖然人們很容易被今天人工智能相關(guān)的令人興奮的發(fā)展所鼓舞，但了解人工智能的局限性也很重要。在《哈佛商業(yè)評(píng)論》(Harvard Business Review) 2016年的一篇文章中，《人工智能現(xiàn)階段的能與不能》，斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室前負(fù)責(zé)人、跨國(guó)科技公司百度的人工智能團(tuán)隊(duì)前首席科學(xué)家Andrew Ng明確表示，“人工智能將變革許多行業(yè)，但它并不具有無所不能的魔力?！?/p>
Ng強(qiáng)調(diào)，雖然人工智能已經(jīng)有很多成功的實(shí)施案例，但大多數(shù)都是在監(jiān)督學(xué)習(xí)的場(chǎng)景下展開應(yīng)用。在這一模式下，每一個(gè)訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)庫(kù)與正確的輸出決策相關(guān)聯(lián)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過比對(duì)這個(gè)訓(xùn)練庫(kù)的信息來根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)做出決策。監(jiān)督學(xué)習(xí)的一些常見應(yīng)用包括照片標(biāo)記、貸款處理與語音識(shí)別。在每一個(gè)應(yīng)用案例中，系統(tǒng)都會(huì)接收輸入信息 — 比如照片標(biāo)簽應(yīng)用中的圖片 — 并基于它從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)到的信息做出決定或做出反應(yīng)。
如果擁有一個(gè)足夠大的輸入數(shù)據(jù)庫(kù)，并用對(duì)應(yīng)的人工響應(yīng) (或輸出) 做以注釋 （例如：這幅圖片是一張臉），那么就可以構(gòu)建一個(gè)人工智能應(yīng)用程序，允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)接收新的輸入數(shù)據(jù)并自行做出決定。這可以使過去不容易自動(dòng)化的流程變的可以自動(dòng)運(yùn)作，最終提升倉(cāng)庫(kù)啊的運(yùn)營(yíng)效率。而實(shí)現(xiàn)這一目的的關(guān)鍵就是輔助做出決策的數(shù)據(jù)庫(kù)的大小、質(zhì)量與多樣性的程度。訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)庫(kù)越大、越多樣化，機(jī)器學(xué)習(xí)算法做出的決策就越優(yōu)化。
二、選擇可參照案例
當(dāng)考慮在供應(yīng)鏈中應(yīng)用人工智能的各種方案時(shí)，直接應(yīng)用相應(yīng)技術(shù)然后確定應(yīng)用方案或許很有吸引力。但是，如果你首先分析一下公司業(yè)務(wù)面對(duì)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，然后再選擇相匹配的人工智能技術(shù)來解決相關(guān)問題，這樣的流程會(huì)有助于你選擇更有效率、更適合的應(yīng)用方案。
就倉(cāng)庫(kù)及其運(yùn)作而言，人工智能的應(yīng)用應(yīng)該以企業(yè)所關(guān)注并不斷優(yōu)化的關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）為指導(dǎo)（訂單準(zhǔn)確性、安全性、生產(chǎn)率、履行時(shí)間、設(shè)施損壞或庫(kù)存準(zhǔn)確性等）。倉(cāng)庫(kù)通常已經(jīng)擁有大量與KPI指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些都可以被人工智能應(yīng)用程序用于自動(dòng)完成任務(wù)或做出決策。然而，這些數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)類型的原因并不能直接用于人工智能技術(shù)，并且通常分布在不同的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中。因此，在正式應(yīng)用之前，許多人工智能應(yīng)用程序需要對(duì)不同倉(cāng)庫(kù)管理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。
下面的3個(gè)案例（生產(chǎn)力、設(shè)備利用率、效率）說明了人工智能在倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力。雖然這些案例可能并不適用于所有倉(cāng)庫(kù)，但它們確實(shí)展示了企業(yè)如何將自己已有的數(shù)據(jù)整合成可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的形式。
案例一、生產(chǎn)力
在揀選訂單的環(huán)節(jié)，所有的倉(cāng)庫(kù)都存在不同員工的生產(chǎn)力不同這一現(xiàn)象（有效率最高的訂單揀選員也有變現(xiàn)一般的員工）。但是相對(duì)于使用系統(tǒng)引導(dǎo)進(jìn)行揀選的倉(cāng)庫(kù)而言，員工在生產(chǎn)力方面的差異在不使用系統(tǒng)引導(dǎo)的倉(cāng)庫(kù)中表現(xiàn)更為明顯。
對(duì)于那些不使用系統(tǒng)引導(dǎo)進(jìn)行揀選的倉(cāng)庫(kù)，機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一個(gè)可以更好推廣最高效員工經(jīng)驗(yàn)的機(jī)會(huì)，并將系統(tǒng)引導(dǎo)模式引入到所有員工的工作中。如果聯(lián)系到上文提到的監(jiān)督學(xué)習(xí)，最高效員工的揀選列表將作為人工智能應(yīng)用的輸入數(shù)據(jù)；這些員工在揀選列表中貨物的順序決策即為輸出數(shù)據(jù)（基于條碼掃描或其他可獲取信息）。除了最短揀選距離這一指標(biāo)之外，避免擁擠通常是提升生產(chǎn)力的另外一個(gè)重要指標(biāo)。因?yàn)樽罴褣x員工通常會(huì)同時(shí)考慮這兩個(gè)因素，因此上面的輸入輸出數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該已包含這些信息。
基于這些精準(zhǔn)標(biāo)注的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在接收新的訂單數(shù)據(jù)后案最佳原則進(jìn)行歸類。通過這種方式，算法可以復(fù)制最有效員工的揀選操作，并提高所有員工的生產(chǎn)力。
案例二、設(shè)備利用率
某一倉(cāng)庫(kù)一天內(nèi)需要搬運(yùn)的容器或托盤數(shù)量與所需的搬運(yùn)設(shè)備數(shù)量之間有一定的關(guān)系。在大多數(shù)情況下，兩者之間是一種線性關(guān)系。但是，某些因素（例如操作人員的技能水平或貨物的混合存放等）也可能會(huì)影響到所需搬運(yùn)設(shè)備的佘亮。
在這種情況下，輸入數(shù)據(jù)就需要包括所有可能影響設(shè)備需求的數(shù)據(jù)（從倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中調(diào)用的揀選訂單清單以及從員工管理系統(tǒng)中獲取的操作人員生產(chǎn)力水平等信息）。輸出信息包括從升降搬運(yùn)車管理系統(tǒng)中獲得的搬運(yùn)設(shè)備使用率信息。
基于這一精準(zhǔn)標(biāo)注的數(shù)據(jù)庫(kù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法將可以接收未來數(shù)星期或數(shù)月的訂單預(yù)測(cè)信息和現(xiàn)有員工的技能水平信息，進(jìn)而預(yù)估出所需搬運(yùn)設(shè)備的數(shù)量。升降搬運(yùn)車車隊(duì)經(jīng)理將在同設(shè)備供應(yīng)商的協(xié)商中采納這些信息作為決策參考，以確保通過短期租賃或新設(shè)備購(gòu)買的方式來確保在某一期限內(nèi)獲取合適數(shù)量的搬運(yùn)設(shè)備進(jìn)行揀選操作。
案例三、效率
一個(gè)好的貨位策略應(yīng)該是將高需求的SKU盡量集中放在最佳位置但同時(shí)又要適當(dāng)?shù)姆稚[放，以降低擁堵程度來提高揀選效率。但由于需求的不斷變化以及SKU的數(shù)量（某些倉(cāng)庫(kù)中可能有數(shù)千個(gè)SKU），倉(cāng)庫(kù)很難僅僅依靠員工來判斷SKU的需求量來實(shí)現(xiàn)最佳存放。因此一些倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)商會(huì)使用貨位分配軟件來幫助確定SKU擺放位置。這些軟件會(huì)提供操作界面允許客戶修改運(yùn)作規(guī)則。當(dāng)接收到銷售歷史數(shù)據(jù)或未來銷售預(yù)測(cè)信息后，軟件就會(huì)推薦相應(yīng)的貨位策略。但是，負(fù)責(zé)軟件的人員經(jīng)常會(huì)依據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)來修改策略，而這些經(jīng)驗(yàn)卻往往不能反應(yīng)出揀選操作的真實(shí)情況。
在這種情況下，輸入數(shù)據(jù)就是軟件所推薦的貨位策略。輸出數(shù)據(jù)是最終決定執(zhí)行的策略。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以和貨位分配軟件結(jié)合，通過對(duì)實(shí)施最終貨位擺放策略的員工的傾向性進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整。
三、制定策略
明確倉(cāng)儲(chǔ)相關(guān)領(lǐng)域可以從人工智能技術(shù)獲益之后，制定相關(guān)的應(yīng)用策略將非常重要。在其發(fā)表于《哈佛商業(yè)評(píng)論》的文章中，Andrew Ng對(duì)高管們應(yīng)該如何定位公司的人工智能策略提出了一些有益的看法。他寫道，制定一個(gè)成功戰(zhàn)略的關(guān)鍵是“理解在哪里創(chuàng)造價(jià)值，什么是很難復(fù)制的”。
Ng指出，人工智能研究人員經(jīng)常發(fā)布和分享他們的想法，并公布他們的代碼，因此我們可以很便捷地接觸到最新理念及進(jìn)展。相反，“稀缺資源”是數(shù)據(jù)和人才，而這兩點(diǎn)對(duì)企業(yè)制定人工智能策略獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)極為關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)源已經(jīng)被精確連接到了對(duì)應(yīng)的輸出信息的情況下，復(fù)制一款軟件比獲得原始數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單的多。因此，具有鑒別與獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)并有能力根據(jù)實(shí)際情況修改軟件參數(shù)以最大化利用這些數(shù)據(jù)的人員，將是制定人工智能策略過程中關(guān)鍵而具有差異性的組成部分。也就是說，如果一個(gè)企業(yè)向推進(jìn)人工智能在倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景下的應(yīng)用，那么它就必須將重點(diǎn)放在提高數(shù)據(jù)和人才的質(zhì)量這兩方面。
關(guān)于數(shù)據(jù)，要明確的一個(gè)關(guān)鍵問題是：哪些數(shù)據(jù)是你的公司所獨(dú)有而且可以用來提高與業(yè)務(wù)相關(guān)的KPI？這一點(diǎn)明確之后，就需要提高倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的質(zhì)量。這一步通常被稱為數(shù)據(jù)管控，來確保供應(yīng)鏈運(yùn)作相關(guān)的數(shù)據(jù)具有一個(gè)可以“真實(shí)反映客觀事實(shí)的來源”。
舉例來講。叉車司機(jī)的信息可以存儲(chǔ)在不同的信息系統(tǒng)中，包括人力資源系統(tǒng)、員工管理系統(tǒng)、倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)、叉車車隊(duì)管理系統(tǒng)等。如果司機(jī)信息被分別錄入以上系統(tǒng)，那么同一員工的姓名及身份號(hào)碼就可能出現(xiàn)不匹配的情況。
對(duì)于跨系統(tǒng)整合數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例來說，數(shù)據(jù)必須是干凈的。具有良好數(shù)據(jù)管控能力的企業(yè)可以將其中某一系統(tǒng)定義為存有主要數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，并在需要時(shí)通過應(yīng)用程序編程接口（API）將這一數(shù)據(jù)導(dǎo)入其他任意系統(tǒng)中。
如果需要整合來源于多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，那接下來要面對(duì)的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)集成。也就是說，要確保所有來源于不同倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)作相關(guān)的系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以被整合成一種可以用來機(jī)器學(xué)習(xí)的形式。這就需要與供應(yīng)商緊密合作，以了解對(duì)方的運(yùn)營(yíng)能力以及整合來自車隊(duì)管理、員工管理、倉(cāng)庫(kù)管理、企業(yè)資源管理等不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的潛力。這就為支持?jǐn)?shù)據(jù)分析以及客戶定制化的人工智能應(yīng)用奠定了數(shù)字化基礎(chǔ)。在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，但許多系統(tǒng)中嵌入的API接口簡(jiǎn)化了這一任務(wù)。
一個(gè)更大的挑戰(zhàn)可能來自于人才領(lǐng)域。在你的公司中有多少人專職進(jìn)行管控、集成于抓取正在創(chuàng)建的數(shù)據(jù)信息？如果答案是“還不夠”，那么你就要考慮設(shè)置一個(gè)高管級(jí)別的職位，致力于在董事會(huì)層面來積極推動(dòng)以公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)為來源來建立企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
這種高級(jí)別的助推策略，可以從確定公司如何在這一領(lǐng)域構(gòu)建能力開始。對(duì)大多數(shù)公司來講，也可以通過內(nèi)部員工和外部顧問的組合來實(shí)現(xiàn)。甚至有一些眾籌的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（例如Kaggle和Experfy）可以協(xié)助你將你在數(shù)據(jù)方面要面對(duì)的挑戰(zhàn)與世界各地的專家之間建立起聯(lián)系。因?yàn)榻裉炷闼@得的數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)未來的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，因此建立數(shù)據(jù)能力是一個(gè)優(yōu)先需要考慮的事項(xiàng)。許多大型企業(yè)已經(jīng)在內(nèi)部成立了專門部門來引導(dǎo)人工智能及數(shù)據(jù)分析方面的工作，這一需求也使得這一領(lǐng)域的專業(yè)人才變的炙手可熱。
四、感想總結(jié)
雖然供應(yīng)鏈經(jīng)理需要評(píng)估各種技術(shù)以及指導(dǎo)以科技為基礎(chǔ)的革新，但人工智能不應(yīng)因此被忽略。但它也不應(yīng)該被視作可以瞬間完成供應(yīng)鏈變革的萬靈藥。相反地，人工智能應(yīng)該被定義為一個(gè)可以提升與企業(yè)成功密切相關(guān)的KPI指標(biāo)的工具。使用這一工具并不需要成為人工智能領(lǐng)域的專家，但必須確保你的企業(yè)滿足了前文所提到的三個(gè)基本要求：確定與提升企業(yè)績(jī)效相關(guān)的高價(jià)值應(yīng)用案例；創(chuàng)立可以整合這些高價(jià)值數(shù)據(jù)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；開始建立一個(gè)由內(nèi)部與外部專家組成的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。
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