AI 正在慢慢改变冷链，即处理冰淇淋和熟食肉类的供应链

快速阅读: 《商业内幕》消息，冷链行业正广泛应用人工智能提升效率，如Lineage Logistics优化仓储，联合利华预测需求。但数据共享不足仍是挑战。

记者了解到，当冷藏或冷冻货物抵达Lineage Logistics的仓库时，一系列高科技流程随即启动。计算机视觉技术扫描货物，记录客户信息、产品类型及物品描述。人工智能算法结合运输数据与历史信息，预测卡车离库时间，为每个托盘分配最佳存放位置，指导叉车操作员高效作业。这种技术显著提升了供应链效率，尤其在冷藏仓库中，因冷冻食品、新鲜农产品和药品等对温度极为敏感，任何温度波动都可能导致货物损坏，确保准确性和生产率至关重要。

冷链行业正逐步引入先进技术和自动化流程。除了传统的制冷与温度传感器技术，现在冷链提供商正采用人工智能算法，探索数字孪生和人工智能代理系统，以实现更高程度的自动化。Lineage Logistics首席信息官兼首席转型官Sudarsan Thattai表示：“无论是传统技术还是最前沿的人工智能，技术在冷链中无处不在。”

Lineage Logistics利用人工智能优化仓储管理。例如，当客户泰森食品的一批家禽货物到达时，算法会决定如何放置产品，以减少仓库内的移动距离。整只火鸡可能要等到11月才会上市，而熟食肉则全年销售。算法指导叉车操作员将整只火鸡放在仓库后部的高架上，将熟食肉放在靠近前门的位置，从而提高效率。

Americold总裁Rob Chambers指出，冷链行业对技术创新表现出浓厚兴趣。药品、新鲜农产品和特色食品等领域因严格的法规和温度敏感性，通常在技术应用方面处于领先地位。Americold投资了预测分析技术，以更好地了解客户需求和供应链动态，从而优化仓储容量。

联合利华利用人工智能进行需求预测。这家消费品公司运营着覆盖60个国家、35条生产线和300万冰淇淋冷冻柜的冷链。联合利华的供应链团队利用人工智能分析天气数据，预测特定地区的冰淇淋需求。例如，瑞典的人工智能工具提高了10%的预测准确率，美国的销售额增长了12%。

尽管人工智能在冷链中的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。Americold和Lineage Logistics认为，整个冷链中的数据共享和可见性不足。独立或小型货运车队可能缺乏先进的技术手段，农产品种植者通常依赖手动记录，这些都限制了人工智能的有效应用。Leibman表示：“我们还没有达到充分利用人工智能的程度。”

(以上内容均由Ai生成)