智慧物流的4大技术及应用

一、智慧物流4大技术

1、条码与自动识别技术

条码(barcode)是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示特定的信息。条码系统是由条码符号设计、制作及扫描阅读组成的自动识别系统。这一技术对亚马逊来说早就不陌生了，库内的每一件商品都带有独特的编号，每一个货架也是，商品与货架以代码的形式存在于数据库内，每一次的移动都会自动更新数据库。仓库人员由此可对库存情况了如指掌。

2、物流自动化技术

物流作业自动化是提高物流效率的一个重要途径和手段，也是物流产业发展的一个重要趋势。国际经验表明，物流作业自动化的实现，并不仅仅是各种物流机械装备的应用，而是与大量信息技术的应用联系在一起的。目前中国物流作业的自动化水平是比较低的，在搬运、点货、包装、分拣、订单及数据处理等诸多物流作业环节上，手工操作方式仍然占据着主导地位。

3、POS系统与物流EDI技术

POS即销售时点信息系统，就是销售的动态数据要及时的传送到生产、采购、供应环节，POS机通过收银机自动读取数据，实现整个供应链即时数据的共享，在收银台的作业效率可以大大提高，顾客的满意度也就提高了。说到POS系统，不得不提及一下物流EDI技术，EDI技术的特点主要在于一方面用电子传输的方式取代了以往纸单证的邮寄和递送，从而提高了传输效率，另一方面则是通过计算机处理数据取代人工处理数据，从而减少了差错和延误。在面对一系列复杂的物流运营操作，亚马逊通过EDI技术对接，可以为客户实现过程中的物流、信息流和资金流透明化，可视化，让卖家真正做到运筹帷幄，决胜千里之外。

4、GIS技术、GPS技术

简单地说，GIS地理信息系统就是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统。

GPS又称为全球定位系统，它包括三大部分：空间部分——GPS卫星星座;地面控制部分——地面监控系统;用户设备部分——GPS信号接收机。

二、大数据和人工智能在智慧物流的应用

1)收益管理

通过对全渠道、内外部数据的深度挖掘，结合人工智能算法和运筹优化模型，助力企业实现定价与收益管理的战略转型;帮助企业提升收入和盈利能力、扩大市场份额、强化品牌竞争力、提高费用使用效率、建立数据驱动的决策体系。

例如针对品牌商的品类规划、商品定价(基准定价、动态定价和渠道定价等)和促销定价，针对零售商的选品、陈列推荐、促销(新品、常规品以及畅销品等促销等);针对物流商的线路定价、客户定价等，针对仓储服务商不同服务产品的定价，包括存储、订单履行、增值业务等定价和促销。

2)库存管理

通过基于人工智能的需求预测技术，结合企业内外部数据，实现不同颗粒度的需求预测，并针对不同品类定制最优补货策略，动态调整安全库存以及促销场景下的备货方案，帮助仓库和门店做出更精准的采购和补货决策。例如针对品牌商的生产以及备货，实现产销对接协同，针对零售商的全品类自动补货，针对电商平台的补货、调拨以及退货等。

3)生产排程

基于历史订单、BOM、原材料库存、生产线产能、生产限制约束条件等信息，赋予企业生产计划。例如针对品牌商协调采购、生产、转运，降低产能损失率、提升订单满足率等。

4)仓储管理

基于人工智能及优化运筹算法，突破传统标准业务规则下的效率瓶颈，动态配置上架策略、补货策略、波次策略、拣货路径策略及任务分配策略，大幅提升库内整体作业效率。例如针对仓储服务商的仓库选址、库区规划、月台管理、劳务资源管理等，基于订单的分仓、拆单、物流分配、波次生成、拣选任务分配、补货优化、作业分区、路径优化、切箱、任务负载均衡，基于日常作业的补货、上架、盘点等。

5)运配管理

为同城运输、支干线运输等场景提供配送任务分配、路线规划建议，帮助企业节省运输车辆、降低运输里程数、节省调度时间。

例如针对干支线运输企业进行网络优化和资源调度，基于最低有效行程，优化单公里成本和空驶率;针对配送企业，基于交通限行、天气状况、车辆信息、订单信息、网点数据、装卸货时间窗口、用车需求、行驶线路、配送顺序、到店时间、运输费用、装载率等实现路径优化。

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