与其他所有业务一样，物流会产生大量数据。如果没有维护良好的数据管理系统，处理所有这些材料会更加困难。公司可以通过从多个来源（例如司机的应用程序、设备和系统）收集数据并评估各种因素如何影响交付过程来节省资金并避免延迟发货和交付。您可以深入了解历史交付统计数据、司机评分，并使用大数据分析进行更改。根据这项研究，超过91%的财富1000强公司正在投资大数据。此外，人工智能驱动的数据分析使企业能够考虑诸如车队维护计划、车辆传感器、恶劣天气和燃料成本等变量。它不仅为司机提供目的地想法并帮助他们更有效地旅行，而且还允许企业在逐条路线的基础上减少物流费用。

结论

通过在整个供应链中引入处理数据和改进的新方法，人工智能正在改变物流程序。预测分析、机器人、计算机视觉、深度学习和自动驾驶汽车都是可以极大提高物流和供应链绩效的技术示例。他们有能力改变仓库中物品的管理方式，并优化最后一英里的交付和物流网络。考虑到这一点，物流和供应链公司可以将这些技术视为提高效率和降低成本的一种手段。