人工智能在航運和物流中的應用
需求預測
需求預測依賴于歷史數據，使用人工智能可以進一步加強對歷史和實時數據的分析，提供準確的需求預測。有了更準確的需求預測，托運人可以優化庫存管理、分派和勞動力計劃，從而提高服務水平。麥肯錫在一份報告中表示，人工智能預測方法可以將供應鏈網絡中的錯誤減少30-50%。
供應計劃
應計劃是物流的重要組成部分。人工智能可以幫助基于實時數據的需求分析。企業可以動態調整其供應計劃參數，以優化供應鏈流程，提高效率，并增加盈利能力。
倉儲自動化
由于當前全球形勢，供應鏈中對非接觸式流程的需求不斷增加，似乎推動了高級自動化業務流程的必要性。人工智能有可能徹底改變倉儲領域的自動化，將機器人技術與人工智能相結合，機器人可以跟蹤和定位庫存，并執行通常需要額外勞動力來完成的挑選和包裝功能。
自動化帶來了高效的資源分配，使勞動力能夠做更多有價值的活動，而不是手工瑣事。深度學習進一步促進了這些機器人的學習，使它們能夠在部署它們的場景中自主地做出活動決定。
智能計算機視覺
深度學習和人工智能使先進的掃描、監控和自動化技術能夠通過圖像和視頻可視化許多物流場