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普华永道在其最近发布的报告中称，区块链和人工智能正在给通常行动缓慢的运输和物流行业带来快速变化运输和物流趋势2019该报告是其年度CEO调查的一部分。
运输和物流(T&L)的高管们面临着提供新的、更好服务的压力，他们对公司未来12个月收入增长的信心降到了5年来的最低水平只有29%的受访企业表示有信心在这段时间内实现营收增长。该报告涵盖了T&L行业的143位CEO。
普华永道认为区块链技术是缓解物流瓶颈的潜在来源，物流瓶颈是由于不同组织之间的低透明度以及国际航运必须收集的许多授权和程序文件造成的。正如最近的《消费问题》所研究的那样区块链综述报告，全球多家航运公司成立了工作组或财团来协调其区块链工作，包括由国际商用机器公司马士基、全球航运商业网络和运输联盟区块链。
除了国际航运，区块链日益被视为UPS和亚马逊等公司“最后一英里”航运计划中提高效率的关键组成部分。
结合传统的RFID标签和越来越常见的物联网技术(IoT)，承运人可以在整个运输过程中随时了解运输中货物的位置，区块链允许按社区甚至公寓建筑分组发货，将多家快递公司的冗余快递整合在一起，让更多的包裹可以由同一家快递公司投递。
人工智能（AI）是普华永道认为有潜力提高物流运作效率的另一个领域。
对车队车辆的持续监控可以通过确保驾驶员保持省油习惯来降低燃油成本。人工智能可以看到路线整合机会和其他节省燃料和时间的措施，这些措施对于人类来说难以从数百万个数据点中辨别出来。
此外，监测设备的传感器有助于制定预防性维护计划，以抑制成本高昂的故障或延误。AI通过监测车队车辆之间的趋势来优化意外出现的问题的维护计划，但遵循人类观察者难以识别的模式，如故障部件仅因某些其他维护或设备改造而损坏。
普华永道指出，卡车制造商戴姆勒(Daimler)和五十铃(Isuzu)已经进军物流业务，为车辆配备了物联网传感器和软件，以便在装载和发货时更容易扫描包裹。该软件还利用人工智能帮助司机更高效地装载包裹，将车内位置与送货顺序匹配，以避免在现场寻找正确的包裹，并加快装卸过程。
有了更精确的产品在运输集装箱（如冷藏卡车）内的位置数据，精确的区域气候控制变得更为可行，从而可以进一步整合运输。一辆配备齐全的卡车，曾经专门向杂货店运送冷藏易腐货物，但可能只有一半的容量用于冷藏，剩下的空间被非易腐货物或其他货物占据。这种方法可以减少散装运输易腐物品的最小尺寸，减少整个冷藏区的食品浪费和能源消耗，同时也可以在同一辆卡车的非冷藏区运输罐装或货架稳定的货物，从而消除由另一辆车进行第二次运输的要求。
尽管区块链和人工智能前景看好，但传统上变化缓慢的行业以及微薄的利润率，使T&L高管目前对投资持保留态度。普华永道在其CEO调查报告中称，40%的行业高管没有从事人工智能项目的计划，而其他行业总共有23%的高管表示有同样的计划。
区块链和人工智能创新也可能对许多T&L组织在仓库层面的人员配置决策产生重大影响。当输入基于实际装运需求水平而不是预测时，仓库可以根据实际需求前几天甚至几周的已知运营需求让工人排队，而不是仅在怀疑需要时向高峰需求工人付款，他们的支持在系统内何时何地将产生最大影响，这一点尚不清楚。
在一个相关的机会中，深入、最新的运输供需知识可以使动态定价成为可能，当需求高时，客户的成本会增加，处理额外包裹的边际收益低于原始价格，低于快递员运送它的成本。当需求低于原价时，成本就会降低，导致航运能力闲置。
这两种策略都能降低效率，并在大规模实施时可大幅节省成本和燃料排放。
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