人类一直梦想着能够看到未来。而人工智能（AI）使这成为可能。准确的天气预报可以提高海上和空中交通的安全性。医疗数据可以用来改善人们的健康。而在仓储物流中，AI也开创了全新的可能性。

KION集团移动自动化高级副总裁Tobias Zierhut表示：“当我可以利用叉车产生的数据来管理我的服务工程师的部署，以至于我的客户甚至察觉不到车辆正在进行维护时，那么我就做对了。”

如果您知道将会发生什么，您可以做好准备，做出正确的决策，并在问题出现之前采取行动。更重要的是，当事件可预测时，企业可以提高客户服务水平。而AI特别能为物流从业者和仓库运营商提供重要的优势。

数字水晶球

在物流领域寻找未来预测的方法时，重点常常是预测分析。这需要获取有关设备状态的数据，并评估磨损的可能性。智能系统同时处理实时数据和历史记录。通过数百万个关于各种操作参数的数据点，并将其与过去的经验进行关联，AI可以对主动维修和更换零件的需求做出“知情猜测”，保持设备正常运行，避免昂贵的计划外停机。这就是使系统如此智能的原因：通过分析数据获取洞见，从而形成实际行动的基础。

甚至在下订单之前发货

在生产中，关键是保持系统的活跃和可用性。如果所涉及的流程是标准化的，那么相应的内部物流自动化相对简单。但是，如果数量、产品配置或截止日期发生意外变化，该怎么办？智能系统可以迅速检测到与规范的偏差，并作出响应。这需要尽可能多的参数和来源的信息：收到的订单、产品可用性、供应商工作量、天气、仓库传感器数据、车辆上安装的摄像头图像等等。有了这些数据，人工智能可以在关键时刻做出反应，并修改和管理流程，例如提前或延迟运送产品，以适应消费者的需求和“情绪波动”。

当试图适应消费者的需求和“情绪波动”时，事情变得尤为艰难。能够提前衡量可能的需求可能具有很大的优势。亚马逊等公司正在尝试利用人工智能加速交付，甚至在下订单之前将可能需要的物品运送到准备好进行最后一英里交付的枢纽。换句话说，即使客户的手指还悬停在键盘上，产品就已经在路上了。

人工智能预见到它的到来

人工智能最有前途的方面之一是它能够防止工厂和设备发生故障。这个想法是比现实领先一步——在零件磨损或损坏发生之前进行干预。这意味着不再定期进行维护。相反，人工智能利用实际使用情况和经验的数据来预测何时需要采取行动。预测性维护是人工智能通过最大限度地减少（可避免的）停机时间来提高生产率和降低成本的领域，其潜力最大。