全球供应链中使用的机器、机器人、IIoT（工业物联网）设备和应用创造了大量的结构化和非结构化数据。这导致了先进的人工智能（AI）和基于机器学习的解决方案的出现，旨在了解所有这些信息，并将其转化为可操作的行业洞察力。以人工智能为动力的供应链技术为所有这些数据的混乱带来了秩序。

将人工智能应用于复杂的运营数据的好处是显而易见的：增强供应链的可见性，加快决策，减少周期时间，对大数据进行预测分析，提高质量、生产力和吞吐量，提高供应链的弹性，以及根据对系统性能的实时洞察力不断调整和改进你的流程。

人工智能还使公司有能力对各种项目进行智能预测，如对某一产品的需求或何时补充制造过程中使用的原材料库存。此外，人工智能可以用来大大减少供应链专业人士从不同系统收集数据，然后使用商业智能工具和电子表格来制定战略的时间。

市场分析机构麦肯锡的一份报告发现，61%的高管报告说，将人工智能引入其供应链的直接结果是成本下降，53%的高管报告说收入增加，其中库存携带成本降低，库存减少，运输和劳动力成本减少，提供了最大的节省。

因此，毫不奇怪，供应链部门正在以越来越快的速度采用基于人工智能和机器学习的技术。根据Markets & Markets的研究，到2025年，全球供应链中的人工智能市场预计将达到101.102亿美元，高于2017年的5.275亿美元，年复合增长率为45.55%。

人工智能驱动的供应链解决方案的出现是最关键的时刻，供应链仍在遭受大流行病相关限制的影响，并试图应对越来越多的供应链不确定性。然而，供应链中的人工智能仍处于Gartner的2020年炒作周期的初期，这意味着该技术要达到完全成熟可能还需要十年。

今天和明天的全球供应链开发巧妙的人工智能和基于机器学习的解决方案方面处于领先地位。让我们看看一下几个激动人心的例子；

（1）总部位于美国加利福尼亚的Flexible Vision公司开发了一个由人工智能和机器学习驱动的硬件和软件平台，旨在帮助解决困难的检查任务，如正确识别将由机器人拣选的物品或识别产品缺陷。Flexible Vision证明了部署人工智能驱动的解决方案不一定需要先进的技术知识，任何技术人员都可以操作，无论他们的技能水平如何。在下面的视频中，可以看到该系统兼容多种相机和镜头设置，被纳入一个自动视觉检测单元。

（2）Geek+是一家全球物流技术公司，为仓库和工厂设施提供先进的机器人——包括自主移动机器人 (AMR)、自动叉车和 RoboShuttle 手提袋到人的拣选解决方案——以及基于人工智能的系统。2020 年，Geek+ 和 eStore Logistics 实施了澳大利亚历史上最大的 AMR 部署。

该公司的人工智能智能仓库产品在整个过程中提供全面、实时的仓库运营视图。例如，货物进入物流中心后，立即进行数据监控和分析。将此信息与历史库存数据进行比较，以确定最佳存储方法和位置，然后系统选择将在何时何地使用哪些机器人。智能仓库还负责为员工分配任务，确保整个设施内的人机协作得到优化。

（3）RIOS Intelligent Machines公司专注于开发灵巧的、人工智能驱动的机器人和工作单元，旨在实现供应链和物流操作的自动化。RIOS 为机器人开发了一个触觉智能平台，使其机器人能够处理具有挑战性的任务，这些任务传统上需要人类的灵巧性，并涉及操纵数千个 SKU。

RIOS 的平台包括一个装有数千个微型传感器的末端执行器，这些传感器将信息提供给机器学习算法，产生的结果可用于优化抓握、绘制表面地形、检测滑动和区分不同物体，即使在杂乱的环境中也是如此。该系统还使用人工智能进行视觉感知、触觉感知以及实时机器人运动规划和控制。

（4）总部位于温哥华的Apera AI专注于机器人视觉——由于所涉及任务的复杂性，该领域非常适合 AI 和机器学习部署。该公司的 4D 视觉系统与众多领先的工业机器人品牌兼容，旨在为工业机器人提供类似人类的视觉，支持新的和更复杂的应用，并为系统添加先进的物体识别功能。