東吳大學EMBA培育智慧物流人才
2023.12.15 16:40 東吳大學
東吳大學商學院EMBA高階經營碩士在職專班邀請全球碳控科技（股）公司總經理林沛傑分享「智慧物流」的領域發展，林總經理也是東吳大學EMBA《智慧物流組》授課老師。他認為所謂的智慧，指的是能夠衡量全局，看出什麼是重點，什麼是最可行的執行策略。通常我們會認為，年紀越大的人越有智慧，因為見多識廣，能夠用最圓滿的方法解決問題。智慧物流，就是把人類的智慧套用在物流領域，讓相關的物流決策與執行過程都可在最有效率的狀況下達成。只不過，當今的智慧物流要考慮的不僅是效率，還得考慮「圓滿」，也就是近年加入的ESG議題，例如物流車配送過程必須降低噪音、溫室氣體排放、減少駕駛員疲勞等。
人類是透過不斷的學習、試誤產生智慧；而要讓系統累積智慧，就是得透過物聯網持續蒐集並分析大數據，找出數據中的關鍵作為決策的依據。在物流業，有專家提出所謂的「預測型物流規劃（Anticipatory Logistics）」，就是要透過日常作業中的大數據，預測短期未來可能需要的資源（如人力需求、車輛需求、物流空間需求），在消費者尚未正式下單前，就預先部署好所需的庫存與運輸資源。
DHL的 Resilience360系統主要就是利用AI文字分析技術，持續監測常見的社群媒體、公開網站所發生的事（精確地說，就是系統會自動分析相關網站內的文字），例如是否有人抱怨DHL的配送慢，或是運務員服務態度不佳、發生颱風、地震、疫情…等一切可能影響DHL供應鏈運作的事件。做這件事的短期效益，就是DHL可以在大事件發生之前，就做好緩衝處理，減緩外部事件對自己供應鏈的衝擊；此外，可以很清楚的知道消費者都在討論甚麼事，都在討論甚麼商品，把消費者喜歡的商品預先佈署在適當的供應鏈節點。
在海運業，自2017年起Maersk開始研究利用AI分析港口雍塞狀況，並協助找出可替代的停靠港，或是更精準的估算貨船到港時間，以便有效調度碼頭卸貨設備，這些工作以往都是人工作業，但是需要分析的資料量實在太大，而且訊息一直是動態變化，如果決策錯誤，影響的就是好幾天的船期延誤與損失。
另外，新加坡開始有物流公司利用AI技術做運輸指派，把貨件、駕駛員、運輸車輛作最好的排列組合，計算的目標就是讓整體運輸時間縮短，讓運輸資源有最有效的利用。這看起來不是甚麼新技術，但是需要整合的是每天的氣候、交通路況、人員出勤狀況、車輛基本訊息等大數據做出規劃。
而處理大數據，使用傳統統計學是一個方法，但不見得是最好方法，因為統計學中許多推論方法，必須先假設「母體符合常態分配」，甚至抽樣的樣本間要完全獨立。然而在現今的電子商務環境，以及社群媒體的輔助下，消費者彼此間的行為不再是完全獨立，而是容易受到各種外在環境的影響（例如看到臉書直撥，就會吸引社群同好去下單），傳統統計理論的適用性會受到很大挑戰。
目前對於大數據處理較佳的方法是AI神經網路(neural network)，也就是將大量數據餵入神經網路模型，模型自己會找到相關的關鍵權重，進而做出更好的邏輯推論，例如年輕人、年收入100萬以下，是否會購買掃地機器人。
在這個AI爆發的年代，管理者要做的就是規劃五年之後，我們如何用不同的方法來解決相同的問題，在邁向未來的過程中，內部要做那些改變，要投入那些資源才能達到這樣的目標。例如無人機、無人車，以及近期快速發展的雲端、生成式AI、語言模型等，都已有具體的商業應用案例。
因此，讓經常發生的瑣事讓AI去解決；人員則是負責異常處理、緊急應變，以及其他高附加價值的工作，將會是未來智慧物流發展的重點。
智慧物流需要的並非只是規劃，而是能具體實作，才能驗證其實用性，因此在後續的學習上，我們將規劃IOT介紹、大數據預處理與分析、雲端AI模型操作等相關知識技能，讓同學可用這些技能實際解決物流企業的問題。
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