（一）進行庫房優化選址

倉庫選址一般是經過地圖和地輿數據進行的，需求憑借操作地輿信息體系軟件和對地輿模型的了解，選址模型多選用間隔衰減模型。但是在我國，其間的地輿數據獲取難度大，地輿數據方面的剖析一向處于瓶頸狀態，對剖析建模發生了妨礙。跟著人工智能的開展，它能夠依據實踐環境的種種約束條件，對出產者、供貨商和客戶的地輿方位、運送量、物流本錢等進行大數據方面的提取和剖析，并進行更完善的學習和優化，終究建造出最優解決方案的選址模型。別的，運用人工智能進行庫房優化選址，能夠削減人為主觀要素的攪擾，使選址成果愈加客觀和精準，然后到達下降物流企業本錢，進步效益的意圖。

（二）合理辦理庫存量

傳統庫存運用紙本辦理，必定程度上依靠經驗豐富的員工，對物料庫齡、庫位寄存方位、出入庫時刻等等缺少實時牢靠的辦理。人工智能運用在庫存辦理傍邊，能夠經過剖析前史庫存信息和出入庫數據，動態調整庫存量，以保證企業存貨的物流疏通，在不影響企業正常出產和客戶滿意度的一起，下降企業庫存量，下降出產物流本錢，為企業供給高質量的庫存服務。高效的庫存辦理體系，是結合了人工智能技能并聯網庫位、運用可視化定位扶引技能、并結合強壯的生產數據運算才能，構建出的高效智能、實時牢靠的倉儲辦理體系。

（三）進步倉儲作業功率

現在智能庫房中多選用機器人技能，像轉移機器人、分揀機器人，和貨架絡繹車等。機器人之間進行有條有理的作業合作，大大提高了倉儲作業的轉移速度、揀選精度以及存儲的密度。才智化庫房則是人工智能提高物流職業作業效能的最佳體現。蘇寧也在庫房辦理中施行了機器人運用項目，200臺庫房機器人，載運著近萬個移動式的貨架，絡繹在1000平米的庫房里，進行產品的揀選。揀選作業再也不需求人一排排貨架后邊跑，而是等著機器人載著貨架排隊過來。據數據計算，運用機器人進行庫房小件產品的揀選，不只準確率可達99.99%以上，并且功率仍是人工揀選的3倍以上。

（四）運送配送更快捷

現代化的物流運送便是要防止走冤枉路，這就需求進行高智能的途徑優化，但需求警衛的是最短途徑和最快途徑有時分并不是一回事，比方預算好的最短途徑因為突發情況呈現嚴峻堵車，會導致實踐時刻花費增多，那就要實時地調整道路，交換最快途徑的優化報答，這就需求智能算法的輔佐，比方途徑優化算法、調度算法等。在配送方面，現在正在處于熱門研制的智能物流車，未來將使物流配送更為高效。首要，智能物流車會接收到訂單；然后，庫房會依據訂單的內容進行主動配貨，并經過傳送帶傳送到相應的物流車，并能夠裝配到物流配送車上；接著，智能物流車會依據每一件貨品編號來剖析運送地址，主動運算出將整臺車貨品送完的最優道路，司機不需求進行運送道路的考慮，上車就直接敞開導航動身即可。物流車的配備與一般運送車輛有所不同，為改進傳統人力裝運時的耗時耗力的問題，后車廂配備有全主動的裝運體系，后車門與裝載產品的貨架做成一體式的，裝貨時，后車門和貨架能夠一起取下，裝載結束后再一起送上車。

http://www.guestlion.cn/wuliuwenda/9427.html 怎么看待人工智能對物流工業的影響