物流中的机器学习可以负责分析数据集，寻找处理操作的更好方法，这可能是改善需求预测或准确性，库存优化或采购中的响应。
一个行业可以通过无数种方式从物流领域的机器学习中受益。在算法的帮助下，供应链数据中的模式往往揭示了最影响运营的因素。
因此，利用这项技术，公司可以发现提高工作表现的方法，比如：
- 供应链规划：供需平衡，交付流程优化。
- 仓库管理：优化库存，避免库存过少。
- 仓库分析：监控仓库周边，自动读取条形码，跟踪员工，防止盗窃和违规。
- 需求预测：预测需求，改进需求预测，分析影响需求的因素。
- 物流路线优化：降低运输成本，确定更好的路线。
- 供应商选择：预测与潜在和现有供应商的互动，优化订单，更快交货。
有了机器学习解决方案，整个过程将更加高效和有利可图。让您的团队从操作中获得时间和见解。这些东西结合起来将确保你的物流的增长和更好的发展。
机器学习在物流仓库管理
适当的仓库和库存管理是有效的供应链计划必须的，为什么呢？因为库存过多和不足都可能对您的业务构成真正的挑战，甚至会破坏最有效的SCP策略。机器学习及其预测功能可以解决这个问题，并彻底改变你的仓库管理。此外，人工智能可以比你更快地分析大数据集，并轻松避免人类可能会犯的所有错误。
- 跟踪和仓库分析
计算机视觉(CV)是一个研究领域，负责开发各种技术，以帮助计算机看到和理解图像和视频。正是这个工具可以为你提供仓库自动化并解决许多任务。例如，计算机视觉系统可以使条形码读取过程自动化，从而加速和简化它。
- 供应商选择和供应商关系管理
选择一个可靠的供应商并与他们保持适当的关系可能是极具挑战性的。如果你做出了错误的选择，你的生意就会遭受损失，而如果你在管理合作时犯了错误，同样会发生同样的事情。在最坏的情况下，你的生意甚至可能会失败。但是，如果您根据供应商关系管理操作(例如，审计和信用评分)将机器学习应用于数据集。对于与潜在供应商或已经存在的供应商的每次互动，您将得到相当可靠的预测。这个技巧将帮助你避免许多错误，并建立一个互利的合作。
- 送货时使用的无人机
配送无人机是使物流公司能够将产品送到最困难的地方的最新解决方案之一。如果地面转运不安全或不可靠，在某些情况下甚至不可能将包裹送到目的地，公司往往很难做到这一点。
无人机彻底改变了物流配送方式，尤其是对药品等产品保质期通常较短的公司而言。运输问题常常导致产品的浪费或需要投资于专门的仓库，这是一笔巨大的开支。
机器学习在物流中的其他应用
首先，将机器学习与物流相结合的过程将允许公司获取其运营的基本信息，如账单金额、账户信息、日期、地址和其他相关方。但其用途并不仅限于此。机器学习可以成为营销过程的一部分，例如，处理电子邮件。为市场营销专业人士腾出时间专注于创意过程。另一种可能是客户服务的自动化。聊天机器人可以执行呼叫中心的任务，处理发货、交付请求和重新订购。此外，它很容易回答常见的问题。
旅游中的机器学习
旅游业被视为主要的经济助推器。虽然旅游业在创造国民收入、创造就业、创造税收和创造外汇方面对经济有有益的影响，但它是一个多部门的部门。作为高等教育机构的首要目标，提高学生成绩是重中之重。在设计一个绩效改进方案之前，有必要绘制学生的现状。IT行业的传统计算机技术不同于机器学习。为了描述或解决一个问题，计算机使用一套写得很好的指令。事实研究的数据输入可以用计算机的主学习方法来准备。我们将看看如何在游客中使用机器学习：
- 机票及酒店价格预测
许多客户变得精明起来，使用诸如价格预测应用程序等数据工具来获得最优惠的机票和酒店。其中许多工具会自动监控市场，并向用户发送有关最热门细节的警报。像Hopper这样的网站就是这类服务的一个很好的例子，通过分析帮助用户预订廉价航班，向在线旅行社门户网站添加这样的工具是吸引客户并吸引他们预订更多行程的一种聪明方法。
- 智能旅行助理
用户越来越多地寻找方便和无摩擦的服务。数据分析可以通过虚拟旅行助手提供帮助，这些数字礼宾服务应用程序使用人工智能来自动化某些任务。用户界面与机器人通过聊天对话，这让预订过程更像是与私人助理的对话。有很多用户喜欢这种简单的交钥匙预订体验，随着人工智能变得越来越复杂，我们应该期待这一功能变得非常受欢迎。
- 优化中断管理
什么是自动化中断管理？它基本上意味着解决旅行者在前往目的地途中可能遇到的障碍。顾名思义，它是一种自动处理计划中断的方法。有趣的是，人工智能和预测分析的进步现在为企业提供了一种在中断发生之前防止中断的方法。这种实时干扰管理可以采用新路线的形式来避免恶劣天气或重大延误。因为这些事情是旅客在旅途中感到不满的主要原因，所以找到新的方法来管理甚至防止中断是一个重要的机会。
- 酒店业的动态定价
调整你的价格以适应不断变化的市场动态，这叫做动态定价。这是酒店行业多年来的常见做法。然而，新的实践使它更加有效，使用机器学习进行动态定价可以提高这种方案的有效性和盈利能力。
- 入住体验
人工智能甚至可以在预订完成后提供帮助。例如，虚拟助理可以部署在酒店房间内。这些工具可以用来控制房间的灯光和电子设备，或者通过面部识别来验证入住。
随着数据科学、大数据、机器学习和人工智能的兴起，旅游业将不得不适应、改进和简化我们客户的旅行方式。
原文链接：https://medium.com/@shubham-naik-ai/machine-learning-in-logistics-and-tourism-f5f800db822c
