智能物流是推動(dòng)供應(yīng)鏈時(shí)代的新趨勢(shì)，智能物流已經(jīng)成為了現(xiàn)代供應(yīng)鏈管理的重要組成部分。智能物流利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，通過(guò)提高物流運(yùn)作的效率和精確度，射頻識(shí)別技術(shù)、傳感器、全球定位系統(tǒng)等先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)信息處理和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)平臺(tái)廣泛應(yīng)用于物流業(yè)運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、包裝、裝卸等基本活動(dòng)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)貨物運(yùn)輸過(guò)程的自動(dòng)化運(yùn)作和高效率優(yōu)化管理，提高物流行業(yè)的服務(wù)水平，降低成本，減少自然資源和社會(huì)資源消耗。
主要特點(diǎn)
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智能物流在實(shí)施的過(guò)程中強(qiáng)調(diào)的是物流 過(guò)程數(shù)據(jù)智慧化、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化和決策智慧化。智能物流在功能上要實(shí)現(xiàn) 6 個(gè)“正確”，即正 確的貨物、正確的數(shù)量、正確的地點(diǎn)、正確的質(zhì)量、正確的時(shí)間、正確的價(jià)格，在技術(shù)上要實(shí)現(xiàn)：物品識(shí)別、地點(diǎn)跟蹤、物品溯源、物品監(jiān)控、實(shí)時(shí)響應(yīng)。
智能物流的核心在于利用先進(jìn)技術(shù)提升物流運(yùn)作的效率。傳統(tǒng)物流中存在著很多環(huán)節(jié)需要人工操作，例如訂單處理、倉(cāng)儲(chǔ)管理和運(yùn)輸安排等，而智能物流則可以通過(guò)自動(dòng)化和智能化的手段來(lái)完成這些任務(wù)。利用智能物流技術(shù)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的訂單處理和運(yùn)輸安排，減少人力資源的浪費(fèi)，提高物流過(guò)程的精確度和效率。例如，利用人工智能技術(shù)，物流司機(jī)可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息智能規(guī)劃最佳路線，從而避免擁堵和延誤，為貨物的準(zhǔn)時(shí)到達(dá)提供保障。
智能物流還可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)全流程的監(jiān)控和管理。物流過(guò)程中貨物的追蹤與監(jiān)控對(duì)于保障貨物的安全和準(zhǔn)時(shí)到達(dá)非常重要。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，物流企業(yè)可以實(shí)時(shí)追蹤貨物的位置和狀態(tài)，對(duì)貨物進(jìn)行全方位的監(jiān)控和管理。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，物流企業(yè)能夠及時(shí)掌握貨物的信息，提前預(yù)警潛在的問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)物流過(guò)程的可視化和透明化。
智能物流還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供更加精確的供應(yīng)鏈決策支持。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，物流企業(yè)可以對(duì)海量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢(shì)，為企業(yè)提供準(zhǔn)確的供應(yīng)鏈決策。例如，通過(guò)分析每日的銷售數(shù)據(jù)和庫(kù)存數(shù)據(jù)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品需求的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，從而合理安排生產(chǎn)和供應(yīng)。
智能物流的發(fā)展對(duì)于提升供應(yīng)鏈管理的效率和質(zhì)量具有重要意義。它的出現(xiàn)不僅極大地節(jié)省了人力資源和時(shí)間成本，也提高了物流過(guò)程的精確度和可靠性。智能物流為企業(yè)提供了全流程的監(jiān)控和管理能力，使企業(yè)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題，提高供應(yīng)鏈的可靠性和靈活性。同時(shí)，利用智能物流技術(shù)，企業(yè)能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)需求，合理規(guī)劃生產(chǎn)和供應(yīng)，進(jìn)一步提升供應(yīng)鏈管理的效率和成果。
主要技術(shù)
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自動(dòng)識(shí)別技術(shù)
自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是以計(jì)算機(jī)、光、機(jī)、電、通信等技術(shù)的發(fā)展為基礎(chǔ)的一種高度自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。它通過(guò)應(yīng)用一定的識(shí)別裝置，自動(dòng)地獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給后臺(tái)的處理系統(tǒng)來(lái)完成相關(guān)后續(xù)處理的一種技術(shù)。它能夠幫助人們快速而又準(zhǔn)確地進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和輸入，在運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送等方面已得到廣泛的應(yīng)用。經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展，自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為由條碼識(shí)別技術(shù)、智能卡識(shí)別技術(shù)、光字符識(shí)別技術(shù)、射頻識(shí)別技術(shù)、生物識(shí)別技術(shù)等組成的綜合技術(shù)，并正在向集成應(yīng)用的方向發(fā)展。條碼識(shí)別技術(shù)是使用最廣泛的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，它是利用光電掃描設(shè)備識(shí)讀條碼符號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)信息自動(dòng)錄入。條碼是由一組按特定規(guī)則排列的條、空及對(duì)應(yīng)字符組成的表示一定信息的符號(hào)。不同的碼制，條碼符號(hào)的組成規(guī)則不同。較常使用的碼制有： EAN/ UPC 條碼、128 條碼、ITF - 14 條碼、交插二五條碼、三九條碼、庫(kù)德巴條碼等。射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)是現(xiàn)代自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，它是利用感應(yīng)、無(wú)線電波或微波技術(shù)的讀寫(xiě)器設(shè)備對(duì)射頻標(biāo)簽進(jìn)行非接觸式識(shí)讀，達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集的目的。它可以識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體，也可以同時(shí)識(shí)讀多個(gè)對(duì)象，具有抗惡劣環(huán)境、保密性強(qiáng)等特點(diǎn)。生物識(shí)別技術(shù)是利用人類自身生理或行為特征進(jìn)行身份認(rèn)定的一種技術(shù)。生物特征包括手形、指紋、臉形、虹膜、視網(wǎng)膜、脈搏、耳廓等，行為特征包括簽字、聲音等。由于人體特征具有不可復(fù)制的特性，這一技術(shù)的安全性較傳統(tǒng)意義上的身份驗(yàn)證機(jī)制有很大的提高。人們已經(jīng)發(fā)展了虹膜識(shí)別技術(shù)、視網(wǎng)膜識(shí)別技術(shù)、面部識(shí)別技術(shù)、簽名識(shí)別技術(shù)、聲音識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)等六種生物識(shí)別技術(shù)。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)出現(xiàn)在20 世紀(jì)80 年代中期，它是一個(gè)面向主題的、集成的、非易失的、時(shí)變的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目標(biāo)是把來(lái)源不同的、結(jié)構(gòu)相異的數(shù)據(jù)經(jīng)加工后在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)、提取和維護(hù)，它支持全面的、大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析處理和高層次的決策支持。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用戶擁有任意提取數(shù)據(jù)的自由，而不干擾業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的正常運(yùn)行。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過(guò)程。一般分為描述型數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘兩種。描述型數(shù)據(jù)挖掘包括數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類及關(guān)聯(lián)分析等，預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘包括分類、回歸及時(shí)間序列分析等。其目的是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合、歸納和推理，揭示事件間的相互關(guān)系，預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，為企業(yè)的決策者提供決策依據(jù)。
人工智能技術(shù)
人工智能就是探索研究用各種機(jī)器模擬人類智能的途徑，使人類的智能得以物化與延伸的一門(mén)學(xué)科。它借鑒仿生學(xué)思想，用數(shù)學(xué)語(yǔ)言抽象描述知識(shí)，用以模仿生物體系和人類的智能機(jī)制，主要的方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和粒度計(jì)算三種。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上模擬人類的形象直覺(jué)思維，根據(jù)生物神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，通過(guò)簡(jiǎn)化、歸納，提煉總結(jié)出來(lái)的一類并行處理網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能主要有聯(lián)想記憶、分類聚類和優(yōu)化計(jì)算等。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可解釋性差、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn)，但由于其對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的高承受能力和低錯(cuò)誤率的優(yōu)點(diǎn)，以及各種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法如網(wǎng)絡(luò)剪枝算法和規(guī)則提取算法的不斷提出與完善，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用越來(lái)越為廣大使用者所青睞。進(jìn)化計(jì)算：進(jìn)化計(jì)算是模擬生物進(jìn)化理論而發(fā)展起來(lái)的一種通用的問(wèn)題求解的方法。因?yàn)樗鼇?lái)源于自然界的生物進(jìn)化，所以它具有自然界生物所共有的極強(qiáng)的適應(yīng)性特點(diǎn)，這使得它能夠解決那些難以用傳統(tǒng)方法來(lái)解決的復(fù)雜問(wèn)題。它采用了多點(diǎn)并行搜索的方式，通過(guò)選擇、交叉和變異等進(jìn)化操作，反復(fù)疊代，在個(gè)體的適應(yīng)度值的指導(dǎo)下，使得每代進(jìn)化的結(jié)果都優(yōu)于上一代，如此逐代進(jìn)化，直至產(chǎn)生全局最優(yōu)解或全局近優(yōu)解。其中最具代表性的就是遺傳算法，它是基于自然界的生物遺傳進(jìn)化機(jī)理而演化出來(lái)的一種自適應(yīng)優(yōu)化算法。粒度計(jì)算：早在1990 年，我國(guó)著名學(xué)者張鈸和張鈴就進(jìn)行了關(guān)于粒度問(wèn)題的討論，并指出“人類智能的一個(gè)公認(rèn)的特點(diǎn)，就是人們能從極不相同的粒度（granulari2ty）上觀察和分析同一問(wèn)題。人們不僅能在不同粒度的世界上進(jìn)行問(wèn)題的求解，而且能夠很快地從一個(gè)粒度世界跳到另一個(gè)粒度世界，往返自如，毫無(wú)困難。這種處理不同粒度世界的能力，正是人類問(wèn)題求解的強(qiáng)有力的表現(xiàn)”.隨后，Zadeh 討論模糊信息粒度理論時(shí)，提出人類認(rèn)知的三個(gè)主要概念，即粒度（包括將全體分解為部分） 、組織（包括從部分集成全體）和因果（包括因果的關(guān)聯(lián)） ,并進(jìn)一步提出了粒度計(jì)算。他認(rèn)為，粒度計(jì)算是一把大傘，它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法論、技術(shù)和工具的研究。主要有模糊集理論、粗糙集理論和商空間理論三種。 GIS技術(shù)
GIS是打造智能物流的關(guān)鍵技術(shù)與工具，使用GIS可以構(gòu)建物流一張圖，將訂單信息、網(wǎng)點(diǎn)信息、送貨信息、車(chē)輛信息、客戶信息等數(shù)據(jù)都在一張圖中進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)快速智能分單、網(wǎng)點(diǎn)合理布局、送貨路線合理規(guī)劃、包裹監(jiān)控與管理。
GIS技術(shù)可以幫助物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)基于地圖的服務(wù)，比如：
1、網(wǎng)點(diǎn)標(biāo)注：將物流企業(yè)的網(wǎng)點(diǎn)及網(wǎng)點(diǎn)信息（如地址、電話、提送貨等信息）標(biāo)注到地圖上，便于用戶和企業(yè)管理者快速查詢。
2、片區(qū)劃分：從“地理空間”的角度管理大數(shù)據(jù)，為物流業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供業(yè)務(wù)區(qū)劃管理基礎(chǔ)服務(wù)，如劃分物流分單責(zé)任區(qū)等，并與網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
3、快速分單：使用GIS地址匹配技術(shù)，搜索定位區(qū)劃單元，將地址快速分派到區(qū)域及網(wǎng)點(diǎn)。并根據(jù)該物流區(qū)劃單元的屬性找到責(zé)任人以實(shí)現(xiàn)“最后一公里”配送。
4、車(chē)輛監(jiān)控管理系統(tǒng)，從貨物出庫(kù)到到達(dá)客戶手中全程監(jiān)控，減少貨物丟失；合理調(diào)度車(chē)輛，提高車(chē)輛利用率；各種報(bào)警設(shè)置，保證貨物司機(jī)車(chē)輛安全，節(jié)省企業(yè)資源。
5、物流配送路線規(guī)劃輔助系統(tǒng)用于輔助物流配送規(guī)劃。合理規(guī)劃路線，保證貨物快速到達(dá)，節(jié)省企業(yè)資源，提高用戶滿意度。
6、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與服務(wù)，將物流企業(yè)的數(shù)據(jù)信息在地圖上可視化直觀顯示，通過(guò)科學(xué)的業(yè)務(wù)模型、GIS專業(yè)算法和空間挖掘分析，洞察通過(guò)其他方式無(wú)法了解的趨勢(shì)和內(nèi)在關(guān)系，從而為企業(yè)的各種商業(yè)行為，如制定市場(chǎng)營(yíng)銷策略、規(guī)劃物流路線、合理選址分析、分析預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)等構(gòu)建良好的基礎(chǔ)，使商業(yè)決策系統(tǒng)更加智能和精準(zhǔn)，從而幫助物流企業(yè)獲取更大的市場(chǎng)契機(jī)。
