AI：绿色供应链的关键
鲜有议题比可持续性更关乎当今企业。因现代消费者关心环境，公司须满足更高环保实践期待。供应链尤其有巨大改进空间。
物流链绝非环保无秘密。其占全球碳排放80%以上。现代商业世界离不开供应链，但自然世界若不改善将不复以往。
好消息是有答案。人工智能是客服和商业智能宝贵工具，也能助力可持续性。气候变化是复杂议题，复杂系统或是破解关键。
AI非未来技术。不仅当下可用，更蓬勃发展且已助企业更可持续。深思熟虑实施AI，企业可用没有它几乎不可能的方式追求可持续性。
运输人们不用的货物，不仅坏生意，更害环境。每批发运释放污染物，公司须最小化无效运输。但传统方法难预测客户买什么不买什么。
AI让企业更精准预测消费者需求。智能系统从多源收集数据，通过预测分析做可靠预测。帮助公司只发客户会买的货。
技术非理论。时尚巨头H&M用AI预测某季特定商品销量，相应调整发货订单。公司2018年成立AI部门，现尽可能应用于各流程。
数字化流程转型允许以从未可能的方式生成数据。掌握所有信息，预测分析可惊人准确。估算人们买多少罐汤对人类棘手，对AI非问题。
运输是供应链环境影响最大领域之一。满载货物的大卡车、飞机、船舶产生巨量排放。AI可通过优化路线和车辆本身减少排放。
AI赋能车辆提供改进性能，意味更低排放。如智能卡车可测里程自动调整设置以最大化燃油效率。也可在需维护时预警，避免驾驶低效车辆。
AI在运输最常见应用是开发自动驾驶车辆。凭借先进GPS和其他环境数据，无人驾驶运输能规划并遵循比人类司机更高效路线。电动自驾船、无人驾驶半挂车已投产，这未来可能不远。
最大化发运效率部分在于判定交付紧急程度。AI可追踪发运条件和其他因素，生成平衡包裹紧急度与燃油效率的路线。这样公司无需为可持续性牺牲便利。
AI能实时适应变化条件。发货离仓后可调整单个交付优先级变化。因机器能比人快得多进行复杂计算，适应这些变化对智能系统非问题。
可持续性非一次性工作。企业若想长期环保，须定期衡量环境影响。确定实际生态影响是复杂事务，使其成AI理想任务。
智能系统可分析供应链运作，提供改进洞察。公司甚至可用AI监控合作伙伴道德表现，确保仅与可持续企业合作。
松下研究发现90%面向客户行业已在供应链采用移动技术。移动设备生成多维数据点，AI易于追踪。
企业可用AI追踪环保策略成效。因机器学习系统实时适应，可在问题出现时调整，降低承担大型可持续性项目的风险。
供应链须大幅改变以变可持续，AI可赋能其努力。若更多企业在运营中采用该技术，物流将能在不远将来成为绿色产业。
Jenna Tsui是The Byte Beat技术博主。
工业技术