智能自动化（IA）是一项新兴趋势，融合了两种关键技术。尽管物流行业的智能自动化尚处早期阶段，但率先探索其应用的企业将能更有效地部署该技术支持运营。以下是对 IA 及其在物流领域应用的深入解析。
什么是智能自动化？
不同来源对智能自动化的定义略有差异，但其核心通常是将人工智能（AI）与机器人流程自动化（RPA）相结合。
IBM 的定义在此基础上增加了第三个组成部分：业务流程管理（BPM），旨在通过自动化工作流程提升一致性与敏捷性。
以下是这三类技术的具体示例：
人工智能
- 机器学习
- 高级算法
机器人流程自动化
- 受控 RPA（由用户触发机器人软件启动或停止任务）
- 无监督 RPA（可在无人干预下运行）
- 混合 RPA（结合自动化与人类知识）
业务流程管理
- 合规性和风险管理
- 采购
- 客户数据
- 合同
IBM 强调 AI 是智能自动化的关键组件，充当“决策引擎”。高级 AI 算法还能赋能 RPA 工具处理更复杂的任务。
智能自动化在物流行业有哪些好处？
物流领导者普遍预期部署 IA 将带来显著回报。首要益处是提升生产力：员工工作效率提高，错误率降低，流程精简使其能更快获取结果。在处理发票等任务时，IA 可承担大部分手动工作，让人类专注于高价值事务。
IA 还有助于物流企业更好地遵守法规。它通过减少重复操作、拼写错误等因素优化记录保存。例如，IA 工具可内置检查功能，自动标记缺失信息或不符合监管要求的文件。
此外，智能自动化能显著提升配送效率。许多主流品牌已利用 IA 组件加速货物交付。以沃尔玛为例，其快速配送服务覆盖超 15 万件商品，利用 AI 算法实现两小时内送达。虽然路线规划仍需人工监督，但 IA 可自动向客户发送订单状态通知。
在客户体验方面，聊天机器人能高效回答常见问题，而业务流程自动化（BPA）有助于分类高频查询。这些数据可辅助企业优化官网帮助文档。
物流公司如何使用智能自动化？
目前，物流行业全面应用智能自动化尚未普及，多数企业仅具备部分要素，但正积极追求各类自动化方案。其优势在于缓解劳动力短缺、创造更安全的工作环境，并确保员工发挥最佳水平。
澳大利亚物流公司 Ron Finemore Transport 利用 IA 优化了运输管理系统（TMS）。此前，员工需手动从遥测系统更新数据至 TMS，虽能提供卡车实时位置，但手工录入严重影响了生产力。实施 IA 后，AI 机器人自动将卡车实时位置存入集中式数据仓库，并与 TMS 中的特定路线匹配。
另一案例来自物流公司与货运代理 Davies Turner。为减少处理客户查询的人力成本，该公司部署了超 520 个软件机器人。这些机器人每周处理超 3 万条数据或文件，日均执行约 7500 次操作，大幅缩短了原本需访问第三方网站输入跟踪信息的耗时。
这些早期实践表明，即使未采用完整的 IA 解决方案，企业也能获益。许多决策者倾向于先部署单一组件，再逐步过渡到包含所有三个组件的综合方案。
决定何时何地利用智能自动化进行物流
确定智能自动化的最佳应用场景并非易事，但随着更多高管投身该技术，可行用例将日益清晰。
物流专业人士应首先识别供应链和运营中的最大痛点，思考自动化如何增强企业韧性并克服障碍。
尽管成本和流程变革时间常令决策者犹豫，但应具备长远眼光：缺乏 IA 的工作流将削弱市场竞争力。
需注意，并非所有流程都适合自动化。涉及大量变体或需要深厚专业知识的工作，当前技术难以胜任。现有商业选项最适用于无需创造力或高级知识的重复性工作。
最后，建议通过与具有物流行业经验的专业服务提供商合作来落地智能自动化。他们能帮助规避陷阱，开发契合企业短期与长期需求的解决方案。