关于AI的文章和分析物流

供应链包含所有构成我们生活的世界的材料、组件、产品和包装。然而，对于成功的供应链来说，往往有一个不可见的因素:数据。

军队后勤的功能比大多数人意识到的要多。在现代战争中，这意味着要筛选大量的数据，以便做出有关供应、运输、通信等方面的决定。在物流的一个或多个领域使用人工智能(AI)和机器学习(ML)可以帮助加快这一过程，使其更加灵活。

油气行业通常被分为三个主要的运营部门:上游、中游和下游。上游涉及石油和天然气的勘探和生产。中游通常指运输和储存阶段。下游包括炼油和销售石油的各种过程。

麦肯锡报告称，大多数石油和天然气运营商都没有将其资产的生产潜力最大化。根据2017年的报告，一个典型的海上平台的最大生产潜力约为77%。整个行业的缺口约为每天1000万桶，即年收入2000亿美元。

在我们之前的报告中，我们讨论了人工智能在构建和构建中的当前用例。到目前为止，许多公司声称在各个方面帮助建筑维护经理，从优化能源使用的建筑，以提高建筑居住者的舒适度。

如今，在大型科技公司中，一个非常抢手的工程职位是自然语言处理(NLP)工程师。

以预测分析的形式出现的人工智能颠覆医疗保健领域的时机似乎已经成熟。埃森哲估计，到2021年，医疗保健市场的人工智能将达到66亿美元。

我们通常会讨论人工智能对企业底线的影响，但除了执法之外，政府和非政府组织也在考虑将人工智能作为一种改善社会的机制。