通过自动化电子邮件起草，报告生成，管理流程，产品重新订购和库存检查等几项工作，RPA使物流运作更加顺畅，RPA正在帮助供应链获得更多的ROI。

物流之于RPA

机器人过程自动化（RPA）近年来成为流行语，因为它已在各种行业，尤其是金融业和制造业中证明了自己的卓越才能。想知道物流部门如何从机器人过程自动化（RPA）中获得收益，我们来一探究竟。 通过自动化电子邮件起草，报告生成，管理流程，产品重新订购和库存检查等几项工作，RPA使物流运作更加顺畅，RPA正在帮助供应链获得更多的ROI。

物流如何运作？

简单来说，物流就是在规定的时间内以适当的条件将货物和服务运送到预定的目的地。物流管理可确保所有仓库和运输活动执行良好，以提供及时且防篡改的交货。物流经理负责所有过程，例如跟踪产品从源头到目的地的移动。此外，他们还需要寻找潜在的伙伴，以对物流业务进行有效的管理。在以客户为中心的今天，物流格局也比以往任何时候都更加扭曲变态和更具挑战性。只有有效地执行行政工作，物流管理才能成功。信息实时更新，这对于无缝操作至关重要。这些事情中的许多似乎很容易，但是当您进一步探究时，它们相当复杂。主要原因是大多物流公司仍依赖文书工作。

为什么需要自动化？

我们都知道手动执行后台流程的麻烦和重复性。而且，人为错误的几率很高。任何错误都可能损害物流，而且代价不菲。那么，在这种情况下的永久解决方案是什么？ 自动化！是的，就像其他任何部门一样，物流也可以利用自动化的力量。物流行业可以借助诸如物联网（IoT），人工智能（AI），机器人流程自动化（RPA）和机器学习（ML）的尖端技术来实现手动流程的自动化。 其中，RPA已经证明了它一次又一次地有效地实现手动操作自动化的艰辛，而物流中的RPA可能正是行业所需要的。

让我们看一下RPA能给物流做些什么？ 

RPA如何改变物流领域？

RPA帮助物流组织简化诸如计划，包装，生成发票和报告之类的操作，并跟踪在规定的时间内交付的货物。RPA是一支虚拟的员工队伍，还可以协助众多后台办公运营，进而通过按时交货来削减运营成本并提高效率。让我们看看在每个操作中机器人过程自动化（RPA）的积极成果。

 制作报告：通过使用RPA工具，业务报告的生成过程变得很容易。手动制作，这是一项耗时的工作，因为员工需要花费大量时间来创建每日报告。如果使用RPA创建报告，则可以节省大量时间，并且员工可以更好地专注于其他主要任务。RPA工具可以从系统中提取信息，理解并处理报告中重要的重要细节。

订购，计划和跟踪交货：管理货物物流是一项漫长而繁琐的任务。它包括存储每个供应商的PO（采购订单）的详细信息，在该时间段内他/她在门户中输入详细信息。收到电子邮件后，数据输入操作员将读取，理解详细信息并将其输入系统。这些活动容易出错，也容易变得凌乱，并且会占用大量时间。所有这些混乱都可以使用RPA解决，因为它可以自动执行许多活动。RPA工具在这方面将非常有用，因为它可以从采购订单，电子邮件，通知，交货证明等中提取与装运有关的详细信息。然后，它可以自动将详细信息输入门户。因此，整个过程将是自动的，它将为每个利益相关者（供应商，零售商和分销商）提供实时更新。

生成发票：如果您在网上搜索，您将知道手动处理发票的平均时间为3.9天到17.6天！我们在如此琐碎的任务上浪费了很多时间。RPA可以帮助您高效且准确地执行这项至关重要但耗时的任务。RPA扫描文件以搜索任何待处理的发票，提取所需的数据，然后在无需任何人工干预的情况下迅速付款。机器人会通过电子邮件通知相关员工和客户，以备参考。

提升客户服务水平：机器人可以帮助提高客户服务水平。通过将数据仓库系统与RPA工具链接，可以执行各种与客户相关的任务。诸如轻松解决客户查询并指导他们进行选择等任务很容易实现。机器人的这种使用可以帮助建立组织的良好声誉，从而吸引新客户，留住老客户并通过增加销售额来扩大投资回报率。因为机器人可以承受心理压力，员工可以专注于更重要的任务。因此，他们可以松一口气了。

使电子邮件交流更好：到现在为止，您必须已经有了一个清晰的主意，即RPA几乎可以使任何东西自动化，为什么不发送电子邮件呢？ RPA与AI结合将有助于解释电子邮件中的详细信息并相应地发送适当的内容。该工具还可以检测订单更新，为客户起草电子邮件以及向他们发送通知。通过这种方式，RPA工具可以帮助建立客户对物流公司的品牌忠诚度。 

人工智能如何改变物流？

人工智能已经开始对物流业以及供应链产生影响。我们看到了诸如智能道路和自动驾驶汽车等创新。这里我们将研究物流中五个有前途的AI用例，其中的潜在价值是巨大的。研究表明，它每年可以产生1.3万亿至2万亿美元。

用例1：自动化仓库

人工智能技术改变了许多仓储操作，例如数据收集，库存流程等。结果，公司可以增加收入。仓库自动化中的AI被用于预测特定产品的需求。基于此数据，可以修改订单，可以将需求商品交付到本地仓库。对需求的预测和对物流的提前规划，意味着较低的运输成本。

人工智能可用于预测需求，修改订单，以及在需要时将在途货物重新运输到仓库。物流中的此类计划和敏捷性意味着更好的服务和更低的物流成本。

这些系统提供了许多自动化日常任务的机会。这些系统中使用的领先技术是计算机视觉，可以识别并帮助组织清单。另一个有希望的用例是自主控制。这些系统还可以优化仓库之间的库存和运输。

奥卡多的成功故事：Ocado是位于英国的一家超市。它已经开发了一个自动化仓库。该系统基于名为“Hive-grid-machines”的机器人。该机器人每周可执行65,000个订单。“ Hive-grid-machines”的主要任务是在仓库内移动，分类和提升物品。奥卡多（Ocado）的自动化仓库大大减少了人工和订单执行时间。

用例2：自动驾驶汽车

由于显而易见的原因，无人驾驶汽车今天受到了广泛的关注。在物流业中使用自动车辆有望节省时间和金钱，并可以减少事故发生率。仍然有许多工作要做，因为当前，技术和法规允许完全自动驾驶的汽车在没有人工监督的情况下行驶在道路上还需要一段时间。

从仓库地面车辆和无人机到机器人业务流程自动化（RPA）管理的自主业务流程，无人驾驶车辆通常是整个供应链主要趋势的开始。一些公司甚至在自主供应链开创先河，该流程可自动执行传统上由计划人员和管理人员处理的供应链中的许多任务。

Waymo的成功故事：Waymo是第一家决定将商业出租车服务与自动驾驶汽车相集成的公司。这项创新服务于2018年12月在亚利桑那州凤凰城启动。如今，该公司正在致力于制造无人驾驶卡车，这将对物流业产生巨大影响。罗尔斯·罗伊斯的成功故事：罗尔斯·罗伊斯（Rolls-Royce）正在与英特尔合作开发自动驾驶船。罗尔斯·罗伊斯（Rolls-Royce）在2018年发布了Intelligence Awareness系统，该系统能够对水下所有附近物体进行分类。它还可以监视发动机状况并推荐最佳路线。根据市场报告，到2030年，自动驾驶船市场将达到138亿美元

自动驾驶技术为物流领域带来了许多明显的好处。无人驾驶车辆可加快交货过程，优化路线，减少人为错误事故，24/7全天候工作等等。

用例3：智能道路

物流中的另一个AI用例是智能道路。这项技术的示例包括带有太阳能电池板供电的LED灯的高速公路。太阳能电池板可协助发电，而LED灯则用于警告驾驶员道路状况。此外，太阳能电池板可防止冬季道路打滑。另一个应用是光纤传感器，它可以感应交通量和交通模式，并警告驾驶员前方的路况。他们还可以感知车辆何时离开道路或发生事故，并向适当的紧急服务和当局发出警报。这样可以加快交货速度，提高路况安全性。

Integrated Roadways的成功故事：Integrated Roadways公司已经创建了智能路面系统。 它可以连接所有车辆，为驾驶员提供有关事故，交通拥堵等的真实信息。 科罗拉多州中国物流学会app于2018年开始积极测试该系统。

用例4：后台AI

当谈到物流中的AI时，可能会忘记后台操作。 AI和RPA（机器人过程自动化）的结合使员工能够提高工作质量。 一些重复的数据相关任务可以通过机器人协助来完成。 由于后台操作的自动化，供应链可以节省资金并提高准确性。

认知自动化包括AI和RPA。这些技术为公司提供了节省时间，减少花费，提高生产率和准确性的机会。因此，认知自动化的最终目的是用机器人代替办公室工作人员（例如会计师、人力资源）。 用软件机器人代替员工可以消除人为错误，这导致降低成本。 

Leverton成功故事：该公司的主要目标是创建AI在物流中的应用。 因此，它开发了一个平台来帮助企业管理合同。Leverton基于AI的合同分析软件可以使用30多种语言。 此外，可以教导该技术从文档和合同中自动提取必要的数据。 使用Leverton技术，可以节省30％至50％的时间。 勒沃顿的合同管理平台在房地产，会计等领域得到了许多公司的信任。

用例5：需求预测

影响大多数企业的一项关键业务需求是预测未来所需的供应和商品数量。存货不足意味着销售损失，收入损失以及经常流失可能损害竞争对手产品的客户。

AI提供了各种可以预测趋势的算法。根据Deloitte的说法，在许多情况下，这些算法可以比人类专家更好地预测结果。

如今，AI可以跟踪和测量所有输入和变量，并快速准确地进行，从而提高了预测的准确性。这意味着更低的库存和更简单的仓库管理。

AI还可以通过个性化来改善客户体验，建议专门针对其购买习惯和偏好的产品和定制。

有很多方法可以将AI应用于供应链和物流部门。它改善了物流流程并降低了成本。它还在使日常任务自动化以提高众多后台应用程序的速度和准确性中发挥重要作用。

DHL成功故事：DHL Parcel与亚马逊之间的合作是个性化客户体验的一个很好的例子。 因此，亚马逊提供基于语音的服务Alexa，它可以回答有关包裹的问题，包括包裹的下落，运输明细等。Alexa的工作非常简单。 用户只需要询问“ Alexa，我的包裹在哪里？”并获取所有详细信息。