AI技术在运输管理中的应用
AI技术在运输管理中的应用主要体现在以下几个方面：
在传统的供应链管理中，供应链选品和库存管理工作通常是由供应链管理部或者商品部负责的。然而，随着AI技术的发展，这些工作可以由AI自发地完成，管理人员只需要根据AI提供的方案选择最适合企业的方案即可。在这个过程中，AI可以帮助企业进行有效的预测，避免牛鞭效应，避免资源浪费。
传统的供应链管理工作中，数据的加工耗费大量的人力，而且呈现的数据指标只能反映过往的情况，而不能对当前的情况进行管控、修正。借助AI的力量，供应链管理人员可以实时地对供应链运作的指标表现进行监控、预警、甚至自动生成工单进行问题的处理和跟进。AI在供应链品控的领域的应用将不仅仅是业务层面，甚至包含财务方面。
AI技术在区域性铁路运输系统中的应用也非常广泛。通过对铁路运输系统进行智能化改造，进行“无人驾驶”，可以使车辆操作实现自动化联动，减少工序确认及调度的等待时间，提高运输效率。调度系统实现智能化，取消人员电话的沟通流程，实现高效调度，提高整体调度效率，降低人工操作带来的业务偏差及等待的不确定性，提升管理效率。
AI技术还可以用于数据分析与可视化，通过对大量的数据进行处理和分析，帮助企业更好地了解运输系统的运行情况，从而做出更加明智的决策。例如，DHL开发了一种基于机器学习的工具来预测空运延误状况，以预先采取缓解措施。通过对其内部数据的58个不同参数进行分析，这一机器学习模型能够提前一周对特定航线的日平均通行时间进行预测。
综上所述，AI技术在运输管理中的应用不仅能够提高工作效率，降低人力成本，还能够提供更加准确和实时的数据分析与可视化，帮助企业做出更加明智的决策。
