机器学习在供应链中的创新应用

IBM的Watson AI服务是一种综合性的程序和工具套件，旨在帮助企业以创新的方式利用数据的价值，减轻员工的重复劳动，从而专注于更高价值的任务。Watson不仅帮助企业预测和优化业务成果，还提供了机器学习功能，使得数据科学家和开发人员可以更轻松地将AI集成到企业应用程序中。

巴斯夫：构建智能供应链

巴斯夫营养与健康部门与IBM合作，希望通过数字化手段提升供应链的效率。双方合作的重点在于利用AI和机器学习技术改进库存管理和产品交付。在概念验证阶段，IBM Watson和巴斯夫共同开发了一款智能补货工具，该工具利用历史销售数据和未来的订单预测来优化库存水平。经过10个训练周期，该工具已经能够提供准确的库存预警，并推荐最佳的补货时机。

巴斯夫供应链运营主管Bernd Lohe博士表示，借助IBM Watson提供的机器学习模型，公司能够快速分析数据并进行高效的补货培训。此外，该解决方案还包含数据可视化功能，帮助计划人员更好地理解和执行机器学习训练循环。内置的聊天机器人功能也使得员工可以通过自然语言与系统互动，提高了系统的易用性和效率。

KIST Europe：打造智能工厂

KIST Europe是一家致力于推动“工业4.0”发展的研究机构，它与SmartFactory和IBM Watson合作，通过AI和机器学习技术提升工厂的生产效率和质量控制。在重量测量这一关键环节，三方联合开发了一款高精度的预测模型，该模型能够在98.1%的可靠度下进行预测。这种集成技术不仅提高了生产效率，还降低了潜在的质量问题，展示了AI和智能工厂技术的巨大潜力。

KIST Europe的AI实施业务主管Marco Hüster指出，通过这种方式，工厂能够展示如何在现实环境中解决制造问题，从而证明“工业4.0”方法的价值。未来，这些技术将进一步助力制造商实现更高的灵活性和流程优化。

亚马逊：机器学习赋能云平台

亚马逊网络服务（AWS）作为亚马逊面向企业的云平台，提供了多种机器学习服务，包括模型构建、训练和部署等功能。用户还可以利用预训练的AI应用，如推荐系统和预测模型，以及灵活的框架和计算选项来支持自定义算法的应用。AWS的机器学习服务为企业提供了强大的工具，帮助它们实现智能化转型。

Convoy：提高运输效率与环保

Convoy是一家致力于提高卡车运输效率和环保性能的公司。通过与AWS合作，Convoy开发了一款基于机器学习的解决方案，旨在减少空载里程，提高运输效率。借助Amazon SageMaker平台，Convoy构建了一个模型，可以分析数百万条运输任务和司机的可用性，从而为用户提供成本效益高且时间效率高的匹配方案。此外，该模型还能够推荐回程匹配，进一步减少了空载里程，对环境保护起到了积极作用。

Convoy的数据科学主管Casey Olives表示，随着公司与更多托运人和承运人的合作，他们能够更好地理解不同路线上的供需情况，从而提高整体利用率和成本效率，实现双赢局面。

TuSimple：自动驾驶卡车

TuSimple是全球领先的无人驾驶卡车公司之一，其车辆主要在AWS平台上使用Apache MXNet深度学习框架构建。这些车辆配备了多达100个不同的AI模块，能够识别道路上的不同车辆和障碍物，并提供稳定的数据流，用于构建实时的三维道路模型。成功完成交付后，这些模型将被更新到每辆卡车的服务器上，确保车辆始终保持最佳状态。借助AWS的强大计算能力，这一过程得以迅速完成，大大缩短了传统方法所需的时间。

目前，TuSimple的卡车已经达到L4级别的自动驾驶标准，在满载拖车的情况下，以65英里的时速行驶时，误差仅为5厘米。TuSimple的总裁兼首席技术官侯小迪表示，他计划在未来几年内逐步移除车辆上的人工干预装置，实现完全自主驾驶。

随着全球企业在供应链领域不断采用新技术，机器学习将在未来几年成为企业运营中的重要组成部分。