车队优化过去旨在保持设备正常运转并最大程度减少停机时间。如今，人工智能可以帮助仓库识别隐藏的低效环节，并在整个运营过程中支持更快、更明智的决策，从而从车队中获取更大的价值。

无论您管理的是叉车、自主移动机器人 (AMR) 还是单点或多点传送带，人工智能 (AI) 都在改变这些资产的跟踪、维护和分配方式。随着租赁成本的上升和运营预算的压力，设备利用不足或管理不善不仅效率低下，而且成本高昂。人工智能平台可以帮助供应链领导者通过实时可视性和预测性洞察来解决这个问题。

在影响您的利润之前发现未充分利用的设备

物料搬运中最持久的隐性成本之一是未充分利用的租赁设备。一辆在大部分班次中处于闲置状态的叉车，或者一支仅在旺季达到峰值生产力的AMR车队，都可能悄无声息地推高成本，而不会引发任何警报。

人工智能驱动的车队分析系统通过持续监控整个网络的资产利用率来帮助解决这一问题。这些系统分析遥测数据、操作员模式和历史使用情况，以实时识别未充分利用的设备。当租赁设备的性能趋于不佳时，它们可以在触发财务处罚的几周前发出警报。

这让您有时间做出更明智的决策。或许可以将该单元重新分配到更繁忙的地点。或许可以重新协商租约或提前终止租约。在某些情况下，只需对员工进行再培训或调整轮班计划即可提高利用率。无论采取何种行动，都始于可视性……而这正是人工智能所提供的。

通过更具创新性的维护计划来预防故障

计划外维护是仓库运营中最具破坏性且成本最高的事件之一。它不仅浪费时间和零件，还会打乱劳动力规划，降低吞吐量，并可能导致服务水平无法达到。

许多运营仍然依赖于被动维护或基于日历的维护计划。这些方法假设所有资产的损耗速度相同，无论其使用方式、地点或频率如何。

人工智能改变了这一切。通过不断学习传感器数据、运行状况和维护历史，智能系统可以为每项资产构建动态配置文件。它们可以预测部件何时可能出现故障或性能何时开始下降，而且预测依据并非基于通用时间间隔，而是资产的实际使用情况。

这种预测方法使团队能够在问题出现之前及时维护设备，而不是等到故障发生或进行不必要的过度维护。它还能改善备件库存管理，并减少紧急维修的加班时间。最终结果是更长的正常运行时间、更少的不确定性以及更低的长期拥有成本。

不要只追踪你的车队……要从中学习

获取数据只是第一步。重要的是数据如何驱动决策。

AI 帮助团队从描述性报告转向预测性和规范性洞察。它可以突出显示您可能忽略的模式，例如长期使用不足、故障前速度变慢或设施间负载不平衡。更重要的是，它会根据这些洞察提出建议。

更具创新性的车队管理不仅仅关乎降低成本，还关乎释放敏捷性、延长资产使用寿命，并支持符合业务目标的运营决策。

随着仓库智能化，车队也将随之智能化。有了人工智能，您现有的设备或许就能在不增加成本的情况下，发挥更大的作用。