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物流规划AI Agent与物流仿真软件,颠覆性差异在哪?

物流规划AI Agent与物流仿真软件,颠覆性差异在哪?

在对物流规划AI Agent的迭代过程中发现,其建设是全局的,前置的,是企业的物流规划“大脑”,可面向企业所有人员。在企业的不同阶段,快速提供相应的物流规划方案,作用在于提高物流的决策效率和准确率。那么,对于Agent与传统物流规划工具(如仓储仿真工具 / 生产物流仿真工具 / 仓网选址工具)之间区别也越来越清晰。本文我们列举3个不同点,可以感受到颠覆性的差异。

01

使用逻辑不同

使用传统工具是“我给别人做方案”,而使用Agent是“给我方案”。
 – 如,面对“帮我把方案中的利用率提高10%”这个问题。
使用传统物流规划工具的步骤:
1. 了解需求
2. 使用仿真工具,设计一个方案
3. 建立仿真验证,是否利用率提高了10%
使用物流规划Agent的步骤
 知识库已预设物流场景
1. 使用者向Agent提出问题,帮我把利用率提高10%
2. Agent生成一个新的方案
Agent把物流规划逻辑已经前置到了知识库中,并且跟着企业的发展进行迭代。

02

使用者不同

传统物流规划工具,是给物流规划工程师使用,有仿真背景的技术性要求,物流规划工程师根据需求制定物流方案。
物流规划Agent,是给物流相关管理人员使用,不需要物流专业背景,只需要提出自身对当前需要的物流方案的诉求。企业的物流工程师也可以是Agent的使用者。

03

精确度不同

传统物流规划工具:人工根据需求设计可落地执行的精确方案。
物流规划Agent:通过知识库+语义匹配+LLM,面向企业中的所有人,快速给出可行的物流估算方案。
物流规划Agent更多的帮助是在战略、管理与决策上,与传统物流规划工具可以是互补关系。
举例说明:
图1
图2
如图1-2:这是我们以前开发的仓库规划工具,需要了解用户需求,工程师再根据需求,去调用实体、构建场景,调整参数,模拟业务过程,形成数据,进行决策,周期可能几天甚至更长。
图3
图4
图5
如图3-5,是新开发的一个仓库功能区布局的Agent,内置知识库+语义匹配+LLM后,通过用户提问实时生成新的可视化方案与估算方案结果,并且给出评分与解读。
如下图:
图6
随着我们对Agent的迭代,将阐述更多物流规划AI Agent对企业战略、管理与规划上的功能与价值。
作者 | 黄尧笛

来源 | 环球物流咨询规划

此文系作者个人观点,不代表物流沙龙立场

END