生成替代运输路线以最大限度地降低成本并提高效率

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能源效率：在制造中，人工智能可以优化设备使用，最大限度地减少停机时间，并根据能源可用性和成本安排生产，减少能源消耗并提高运营可持续性。
浪费最小化：通过准确预测需求，人工智能有助于减少生产过剩和不必要的库存，最大限度地减少浪费并支持循环经济方法，即重新利用或重新利用资源。
根据联合国报告，运输和供应链部门排放的温室气体占全球温室气体排放量的 25% 。通过使用人工智能减少废物和改进库存管理，可能会减少温室气体排放。

将人工智能纳入供应链管理最终会带来更加敏捷、盈利和对环境负责的运营。

这些改进不仅帮助公司节省资金和优化资源，而且还与全球可持续发展的努力保持一致，改善其品牌形象并吸引具有环保意识的客户。

准备好在您的组织中实施人工智能了吗？我们的人工智能基础知识将是学习所有必要的人工智能技能的完美切入点。

供应链中的生成式人工智能
生成式人工智能是人工智能的一种高级形式，它利用深度学习从一组训练数 印度电话数据 据中创建新的、独特的结果。在供应链管理中，生成式人工智能可以通过生成多个场景并建议最有效的行动方案来帮助优化流程。

以下是一些潜在的用例：

根据不同的需求水平创建优化的生产计划
实时生成供应链中断的潜在解决方案
实际案例
生成式人工智能正在改变供应链管理，使公司能够优化运营、提高效率和改善决策。以下是公司在供应链中利用生成式人工智能的一些真实示例：

1.DHL供应链
DHL 与波士顿咨询集团合作部署生成式人工智能应用程序，以改进数据管理和分析。其中一个应用程序是数据清理工具，可处理和分析潜在客户数据，使 DHL 工程师能够设计更高效的物流解决方案。

另一个应用程序通过在提案制定过程中提供信息来帮助销售团队，从而为客户提供更快、更个性化的提案。

2. 玛氏公司
玛氏正在与 Celonis 合作，利用生成式人工智能来优化卡车负载。通过分析时间和运输细节等因素，人工智能系统建议货物拼装，减少80%的人工工作量，并降低运输成本和排放。

3. 线程化
二手服装零售商ThredUp 在其配送中心采用人工智能来提高绩效和生产力。人工智能用于生成详细的产品描述，简化操作并提高效率。