全球物流網路日益複雜，物流巨頭 FedEx 正將人工智慧逐步嵌入到各項關鍵決策流程中。FedEx 副總兼數據與人工智慧負責人 Bala Vaidyanathan 表示，目前 FedEx 每天透過 AI 系統規劃與優化約 10 萬條配送路線，涵蓋貨物流動的各個環節。
數據平台化與 RFID 應用，AI 成為物流網路的大腦
當今的物流配送模式，已從過去的分流運作轉向單一整合網路，貨量組合變得更加多元且動態。FedEx 把 AI 用來處理不同時效要求的貨物，協助營運團隊在複雜條件下維持準時率，系統會根據即時需求與資源狀態，自動調整運輸路徑與容量配置，使飛機與卡車的裝載率維持在最佳水準，降低空載與資源浪費。
在實體層面，FedEx 也加速將 AI 延伸至物流基礎設施本身，其中一項關鍵布局是 RFID 感測器的導入。目前已在部分客戶的包裹上進行測試，透過即時追蹤貨物位置與狀態，提升整體運輸透明度。
這些感測器所產生的大量資料，會進一步匯入內部數據平台，與既有的條碼掃描與運輸紀錄整合。透過資料清洗與分析，系統能將原始訊號轉化為具體行動建議，協助現場人員快速定位問題、調整流程，並優化資訊在供應鏈上下游之間的流動。
隨著資料規模擴大，系統不僅能回應既有問題，也能主動發現潛在瓶頸，形成一種持續自我強化的營運循環。未來，FedEx 甚至計畫導入代理式 AI，讓系統不僅提供分析結果，還能主動提出具體調度建議。這類 AI 能模擬不同決策情境，評估各種資源配置方案的影響，並向管理人員推薦最佳解。
預測性維護，年省千萬美元
在設備維運方面，FedEx 亦透過 AI 建立預測性維護能力。其自主開發的 MOBIUS 平台，結合分揀設備上的感測器數據與專有模型，能在系統發生故障前預測異常並發出警示。這種從事後修復轉向事前預防的模式，大幅降低了設備停機對整體網路的衝擊。
根據公司數據，MOBIUS 已在 41 個地面營運據點部署，成功避免約 1.7 萬小時的潛在停機時間，並為公司每年節省約 1,000 萬美元的維護成本。對於高度依賴分揀效率的物流產業而言，這樣的改善直接轉化為更穩定的服務品質與更低的營運風險。
除了倉儲與分揀系統，FedEx 也在推進自動化裝卸技術，將 AI 與機器人導入卡車貨櫃的裝卸流程。透過自動化系統，貨物流入節點的速度與穩定性得以提升，減少人工操作帶來的波動。
FedEx 計畫在 2028 年前，將 AI 整合進超過 50% 的核心營運工作流程中。該公司的實踐也為全球供應鏈提供了一個清晰的轉型範本：未來的物流巨人，必將由數據驅動、由 AI 導航，不僅有節省可觀的維護成本與無效能耗的潛力，更有機會就此重新定義物流服務的標準。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Supply Chain Dive》、FedEx，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）
