维度网讯，罗宾逊全球物流（C.H. Robinson）率先推出人工智能技术，用于运营货主的全球供应链并持续评估改进绩效，这是该领域首次此类发布。这家全球物流提供商构建了该系统，为其4PL Managed Solutions（第四方物流管理解决方案）客户服务。新推出的精益AI工程师（Lean AI Engineer）将与2025年推出的精益AI规划师（Lean AI Planner）协同工作，创建一个互联系统，在供应链运行时独特地增强其性能。

该技术自主处理全球92%的4PL货物运输，涵盖卡车、海运、空运和铁路。它从订单创建开始管理货运，包括招标、路线规划、交付、异常处理和承运商付款。精益AI工程师可在25至30分钟内评估整个供应链，并在性能受到影响前确定改进方案，取代传统通常需要长达四周且仅能回顾过去事件的供应链评估。精益AI工程师提供情报，精益AI规划师通过数百个互联的AI智能体管理货物运输。执行结果将数据反馈给精益AI工程师，以制定更智能的优化方案。

C.H. Robinson管理解决方案总裁乔丹·卡斯（Jordan Kass）表示，该系统持续运行，改善正在运营的业务，并在出现故障时自我修复，无需警报或人工首先发现问题。精益AI规划师实时执行任务，精益AI工程师则研究结果、识别模式并调整逻辑。Jordan解释说，该技术消除了对独立供应链智能和编排工具的需求。

通过技术扩展物流专业知识，传统优质物流服务依赖优秀人才管理复杂性、做出决策并在中断时干预。Jordan补充说，问题在于人才无法规模化，通过将专业知识编码到技术本身来改变这一点，货主将获得无限的人才和专业知识，无论谁在哪个时区可用，无论货量增长或激增多少，都能一致应用于每一批货物。团队可以专注于战略优先事项，推动最佳业务成果。

成功取决于系统能够访问的数据和背景信息。凭借450名内部软件工程师和数据科学家，专有的背景层通过系统地从工作流程中获取机构知识构建。这些数据来自经验丰富的货运专家，并持续为模型提供输入。该技术利用了端到端运输所有步骤的数据，而非不同工具看到的零散部分。它基于编排货运的独特背景训练，包括货物细节、流程、提货和交付地点、承运商、路线和风险承受能力。Jordan表示，这就是精益AI工程师如何知道哪些改进适合，而不是给出通用或理论上的建议。例如，如果一家汽车零部件制造商每周五天跨境运输至准时制装配线，系统不会建议通过每周运输一次来节省成本。先进的AI考虑了比人工分析或典型软件分析更多的变量，改进建议对用户而言是优先排序且可执行的。

在发布时，精益AI工程师将为业务识别优化和隐藏的节省空间。一位早期采用者了解到，从多变的运输计划改为每周一次，可在20个地点减少17%的装载量，每年节省超过100万美元。另一家客户重组了货物运输，使一次提货服务三个不同的交付地点，调整使总装载量减少了81%，并节省了40%的成本。精益AI工程师将向更多客户推出，开始评估承运商绩效等其他因素。通过持续监控跨通道、运输模式和客户的承运商行为，它将识别绩效下降的领先指标，在服务故障发生前推荐纠正措施。

C.H. Robinson首席战略与创新官阿伦·拉詹（Arun Rajan）指出，供应链通常并非信息匮乏，而是遭受知与行之间的差距。位于供应链之上或之外的技术可以聚合数据、协调信号并提出建议，但依赖其他人执行信号并了解行动是否有效。Arun解释说，该技术通过一个统一系统提供全天候优质服务，弥合了这一差距，这是其他任何公司都无法匹敌的。

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