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人工智能的快速发展通过提高效率、降低成本和促进可持续性彻底改变了供应链和物流。机器学习、预测分析、机器人技术和自然语言处理等技术正在重塑传统运营。预测分析可最大限度地减少库存过剩和浪费，而人工智能驱动的路线优化可减少运输时间、燃料消耗和碳排放。仓库自动化简化了库存管理、包装和运输，降低了劳动力成本并提高了吞吐量。亚马逊、DHL 和马士基的案例研究说明了可衡量的好处，包括节省成本和提高客户满意度。定量数据突出了成本和交货时间的减少，而定性见解揭示了实施成本高、技能短缺和数据隐私问题等挑战。新兴市场面临着基础设施和资金有限等障碍。鼓励政策制定者激励人工智能的采用，企业应优先考虑提高劳动力技能和具有成本效益的人工智能解决方案。未来的研究应探索人工智能与区块链、无人机和自动驾驶汽车的整合，以实现可持续物流。人工智能已成为具有竞争力的全球物流的关键，提供无与伦比的效率和弹性。通过应对挑战并发挥人工智能的潜力，企业可以为创新和可持续性设立新的基准。
人工智能在优化供应中的作用
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