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在单击便捷按钮的时代，许多人将竞争归根到底是不可持续的，而且没有人获胜。运送东西很快就付出了环境和金钱上的代价。随着越来越多的零售商试图在价格和运输上相互竞争，生意的成本持续飙升。
客户有无限的选择余地，并且知道如何使用它们-许多人会期望全额退款，并且由于交货延迟而将业务转移到其他地方。
人工智能是机器学习的一种方法，可用于从重复性任务中代替人类到分析大量数据以查明相关信息的一切事情。我们中的许多人每天都与人工智能互动，甚至没有意识到。
客户服务呼叫系统会获取我们的基本信息，并将我们的呼叫路由给正确的代表，这是人工智能接管重复性任务以释放人员进行更复杂或细微工作的示例。
现代人类每天都会创建TB级的数据，直到最近，所有这些数据仍然无所作为。如果您没有人力梳理数据，那将无济于事。现在，借助机器学习，可以将大量数据输入到系统中，并且编程算法可以根据数据中的模式分析和查找信息。
在可行的分析类型中计算出的大量数据在某些疾病的诊断模型中显示出了希望，可帮助医生确定哪些患者的风险最高，从而可以更有效地对其进行诊断和治疗。这种类型的数据分析还可用于发现公司供应链中的效率低下，这通常会导致整个行业的效率提高。
在争取尽快向客户下订单的竞赛中，运输车辆中的空位问题开始增长。这导致了额外的燃料消耗，二氧化碳排放以及整体运输成本。仅在2018年，一家公司的空车位就占了16%的里程。
UPS开始研究最大限度地延长运输路线以限制空转时间并节省燃料的方法，并通过学习最佳运输路线来更快地到达那里。ORION是一种1000页的算法，可以学习运输路线并使用该知识来发现效率低下并简化运输和交付过程。
最早的干预措施之一是尽可能地避免左转弯。UPS驾驶员已经知道了这一技巧，但是该算法能够证明其有效性。利用GPS数据，驾驶员习惯等数据，到2016年底，ORION每年可节省1000万加仑燃油，同时消除100,000吨二氧化碳排放量，并节省高达4亿美元的运输成本。
该算法的未来版本将能够解决恶劣天气和其他可能导致运输中断的常见问题，从而使公司损失数百万美元。
像这样的算法可以查明运输系统的多种低效率，从而确保交货不仅按时进行，而且成本合理。节省卡车空间和优化运输路线仅仅是开始。
确保您始终拥有客户想要的库存的一种方法是携带尽可能多的库存。尽管这对于某些较大的公司可能有用，但任何试图与它们竞争的人都可能被遗忘。库存成本高昂，而对于大多数企业而言，仅存在那里的库存却太昂贵了。
对于制造商而言，人工智能可用于确定制造过程的目标，以确定可以在何处部署更高效率的产品。例如，在高峰时间以外使用电力可以减少排放并降低公用事业成本。确保工人仅在完全必要时加班，并且将制造需求转移到不同的班次也可以节省人工成本。最后，仅满足需求的制造就可以确保没有库存待发。
另一方面，人工智能可用于预测客户订单，以便仅在可能立即出售产品时才为电子商务业务订购产品。AI可以监控供应情况，以便当某些产品降到较低水平时，它可以触发警告以订购更多产品，从而避免了人为的猜测。
在一项研究中，一家经常一次运输产品两周的公司能够通过发现更高的运输效率来减少库存。ToolGroup的SO99 +库存优化器获得了生产和销售历史数据，一年之内多余库存减少了20%，是目标10%的两倍。
客户在在线订购产品时需要选择，而他们的期望超出了许多企业可以有效交付的范围。人工智能技术和应用的进步能够弥合这些差距，以更快，更有效的方式以更优惠的价格提供更好的产品，从而确保客户的满意度和回头客。
不幸的是，许多公司在实施节省成本的技术时忽略了客户的满意，这在当今客户拥有比以往更多的选择的时代是一个悲剧性的错误。 四分之三的零售商在实施新技术时将精力集中在降低成本和提高利润率上。