打造智能物流的关键技术与工具？

GIS是打造智能物流的关键技术与工具，使用GIS可以构建物流一张图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、客户信息等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。

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GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：

1、网点标注：将物流企业的网点及网点信息（如地址、电话、提送货等信息）标注到地图上，便于用户和企业管理者快速查询。

2、片区划分：从“地理空间”的角度管理大数据，为物流业务系统提供业务区划管理基础服务，如划分物流分单责任区等，并与网点进行关联。

3、快速分单：使用GIS地址匹配技术，搜索定位区划单元，将地址快速分派到区域及网点。并根据该物流区划单元的属性找到责任人以实现“最后一公里”配送。

如何实现物流智能化

物流智能化是物流自动化、信息化的一种高层次应用。如何让物流更智能？笔者就此问题针对行业物流仓储、分拣、配送三个环节进行了一些思考，下面谈几点自己的想法。仓储环节仓储不是简单意义上的存储，而是把工业库存、在途库存、商业库存视为一个整体。其具体的信息采集点有：工业信息采集点，采集工业企业卷烟库存、卷烟出库时间、准运证信息、卷烟品种和数量信息；在途信息采集点，采集工业在途卷烟、卷烟到货时间等信息；仓库信息采集点，采集仓库实时库存、储位、设备实时运行等信息；外界信息采集点，采集道路路况、天气等信息。这些信息采集点主要利用射频识别、条码、GPS/GIS、移动通信及3G网络等物联网技术实现信息采集全面化。工业库存方面：运用互联网技术，采集工业企业合同执行情况、卷烟库存、卷烟出库等信息。在途库存方面：运用网络数据库、通信技术、电子锁等技术手段，实时采集送货车辆运送情况，实现对在途物品的监控和管理。商业库存方面：采用射频识别标签标识立体仓库中流通的全部托盘，对托盘流转进行动态跟踪，同时通过仓储视频监控系统，对仓储作业中各步骤的作业时间点进行自动记录和信息采集，实现仓储作业环节的痕迹化与可视化管理。外界信息方面：通过互联网和通信技术，与气象、交通等部门沟通，实时采集道路路况、天气等信息。在实现信息全面采集的基础上，可以引入数据挖掘、知识管理等先进理念，利用模糊识别等智能计算技术对海量数据和信息进行筛选、分析、处理，提取有用信息，实现信息采集智能化。访销与库存管理的智能化。系统通过GPS/GIS技术，掌握路况、天气等信息，预测到货时间，使营销部门及时了解库存信息，并制定合理销售计划。工业库与商业库管理的智能化。将工业库与商业库进行数据对接，工业企业可以实时掌握商业库存、路况、天气等信息，预测送货天数，制定合理的供货计划，提高工商企业采购衔接效率。在途库与商业库管理的智能化。通过商业对工业卷烟物流在途信息跟踪系统集成，实现对在途车辆全程跟踪，提高货源组织与市场供应的贴近性，提高立库周转时间。同时，利用在途监控系统信息，调整入库调度服务，缓解因立库库容不足引起的工业车辆到货后无法卸货入库等问题。商业库内部管理的智能化。通过识别仓库中托盘标签，对数据进行汇总、过滤、校验，生成统计数据，实现短时间内对立体仓库的自动盘点，并生成分析结果。分拣环节职工管理、生产资料调度、作业现场管理的智能化水平对分拣效率有重要影响。分拣环节的具体信息采集点有：职工信息采集点，采集职工信息、岗位情况等；作业现场信息采集点，采集订单、库存、线路等信息；生产资料信息采集点，采集托盘、周转箱以及设备等信息。这些也需利用一些先进的物联网技术实现信息采集的全面性。职工信息方面：采取一人一卡、制作工作证件，根据职工的工种、操作熟练度、岗位技能等合理安排工作。生产资料信息方面：利用射频识别技术自动识别设备、备件、卷烟以及车辆信息，来获取相关数据。要实现信息处理的智能化，分拣环节需抓住以下几个关键采集环节。人与订单。通过整合人力资源系统，将职工信息和每日订单绑定，经过信息处理，预测当日订单需要人员数量以及设备运行时间；同时根据职工岗位、住址等情况安排并自动通知职工上班时间。生产资料与订单。通过在生产资料上加装射频识别设备，全程掌握设备状态、运行时间等信息；同时根据每日订单，合理调度设备的使用，实现各部门间业务协调顺畅。生产资料与作业现场。生产资料加装射频识别设备后，可以与作业现场信息化设备配套，实现智能化管理：根据订单信息，合理安排库存卷烟出库；出库后拆盘进入件烟库缓存；根据分拣线所需卷烟品种出库，拆箱变为条烟，并对条烟进行自动加贴射频识别标签进入分拣线；通过射频识别补货到相应的分拣线，即将传送带上的单条不同卷烟打入相应的客户订单滑道，并自动装箱。订单复核。周转箱和分拣线末端安装射频识别设备关联，实现周转箱与送货车辆的绑定，测算送达时间；同时在暂存区出库中，采用射频识别等物联网技术，将托盘信息与零售客户信息进行二次比对，实现订单复核。配送环节配送环节具体信息采集点有：配送信息采集点，采集车辆、线路、人员、订单等信息；在途信息采集点，采集车辆行驶、电子锁、到货确认等信息；外界信息采集点，采集天气、路况等信息；零售客户信息采集点，采集零售客户库存以及销售等信息。利用一些先进的物联网技术，可以实现配送环节信息的全面采集。通过射频识别技术对配送信息进行数据采集，加强整体业务的智能调度和管理。通过智能视频统计终端、视频分析仪和视频DVS等技术，实时监控卷烟配送，保障卷烟在途安全。通过车载终端的射频识别读写器实现配送过程电子化、零售客户确认过程实时化、物流管理跟踪监控自动化，形成一个完整的操作闭环。采用手机等设备，直观掌握终端的库存、店面等信息，帮助企业准确把握市场动态。在配送环节实现信息处理的智能化，主要包括两方面。装车智能化。当车辆行驶到月台时，通过扫描车辆上的射频识别设备获取车辆当日送货任务，并将订单信息下载到车载终端，并调度暂存区货物到月台装车。零售终端智能化。搭建信息平台，建立卷烟销售终端网络，使销售终端网络与订货系统、营销系统相互贯通，实现工商零“三位一体”；同时，普及终端机设备除方便零售客户了解卷烟信息，对自己的库存、销售状况等信息进行实时统计外，营销部门也可以实时掌握零售客户终端库存，合理安排供销策略，降低零售客户库存成本。物联网技术可以使行业对物流供应链各环节进行全程、实时、可视化监控和管理，从而达到提升服务质量，确保业务流程顺畅等目的。让物流更智能，展现在我们面前的会是一幅更美好的蓝图。

.如何实现物流智能化

智能物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。

体现方式：

智能物流的未来发展将会体现出四个特点：智能化，一体化和层次化，柔性化与社会化。

在物流作业过程中的大量运筹与决策的智能化。

以物流管理为核心，实现物流过程中运输，存储，包装，装卸等环节的一体化和智能物流系统的层次化。

智能物流的发展会更加突出“以顾客为中心”的理念，根据消费者需求变化来灵活调节生产工艺；智能物流的发展将会促进区域经济的发展和世界资源优化配置，实现社会化。

通过智能物流系统的四个智能机理，即信息的智能获取技术，智能传递技术，智能处理技术，智能运用技术。

智能物流的主要技术

自动识别技术

自动识别技术是以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术。它通过应用一定的识别装置，自动地获取被识别物体的相关信息，并提供给后台的处理系统来完成相关后续处理的一种技术。它能够帮助人们快速而又准确地进行海量数据的自动采集和输入，在运输、仓储、配送等方面已得到广泛的应用。经过近30年的发展，自动识别技术已经发展成为由条码识别技术、智能卡识别技术、光字符识别技术、射频识别技术、生物识别技术等组成的综合技术，并正在向集成应用的方向发展。 条码识别技术是目前使用最广泛的自动识别技术，它是利用光电扫描设备识读条码符号，从而实现信息自动录入。条码是由一组按特定规则排列的条、空及对应字符组成的表示一定信息的符号。不同的码制，条码符号的组成规则不同。较常使用的码制有： EAN/ UPC 条码、128 条码、ITF - 14 条码、交插二五条码、三九条码、库德巴条码等。 射频识别（RFID）技术是近几年发展起来的现代自动识别技术，它是利用感应、无线电波或微波技术的读写器设备对射频标签进行非接触式识读，达到对数据自动采集的目的。它可以识别高速运动物体，也可以同时识读多个对象，具有抗恶劣环境、保密性强等特点。 生物识别技术是利用人类自身生理或行为特征进行身份认定的一种技术。生物特征包括手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征包括签字、声音等。由于人体特征具有不可复制的特性，这一技术的安全性较传统意义上的身份验证机制有很大的提高。人们已经发展了虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别技术、签名识别技术、声音识别技术、指纹识别技术等六种生物识别技术。

数据挖掘技术

数据仓库出现在20 世纪80 年代中期，它是一个面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合，数据仓库的目标是把来源不同的、结构相异的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护，它支持全面的、大量的复杂数据的分析处理和高层次的决策支持。数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由，而不干扰业务数据库的正常运行。 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中， 挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。一般分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等，预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理， 揭示事件间的相互关系，预测未来的发展趋势，为企业的决策者提供决策依据。

人工智能技术

人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想，用数学语言抽象描述知识，用以模仿生物体系和人类的智能机制，主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。 神经网络：神经网络是在生物神经网络研究的基础上模拟人类的形象直觉思维，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络。神经网络的主要功能主要有联想记忆、分类聚类和优化计算等。虽然神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺点，但由于其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法如网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。 进化计算：进化计算是模拟生物进化理论而发展起来的一种通用的问题求解的方法。因为它来源于自然界的生物进化，所以它具有自然界生物所共有的极强的适应性特点，这使得它能够解决那些难以用传统方法来解决的复杂问题。它采用了多点并行搜索的方式，通过选择、交叉和变异等进化操作，反复叠代，在个体的适应度值的指导下，使得每代进化的结果都优于上一代，如此逐代进化，直至产生全局最优解或全局近优解。其中最具代表性的就是遗传算法，它是基于自然界的生物遗传进化机理而演化出来的一种自适应优化算法。 粒度计算：早在1990 年，我国着名学者张钹和张铃就进行了关于粒度问题的讨论，并指出“人类智能的一个公认的特点，就是人们能从极不相同的粒度（granulari2ty） 上观察和分析同一问题。人们不仅能在不同粒度的世界上进行问题的求解，而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界，往返自如，毫无困难。这种处理不同粒度世界的能力，正是人类问题求解的强有力的表现”.随后，Zadeh 讨论模糊信息粒度理论时，提出人类认知的三个主要概念，即粒度（包括将全体分解为部分） 、组织（包括从部分集成全体） 和因果（包括因果的关联） ,并进一步提出了粒度计算。他认为，粒度计算是一把大伞，它覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究。目前主要有模糊集理论、粗糙集理论和商空间理论三种。

GIS技术

GIS是打造智能物流的关键技术与工具，使用GIS可以构建物流一张图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、客户信息等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。

GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：1、网点标注：将物流企业的网点及网点信息（如地址、电话、提送货等信息）标注到地图上，便于用户和企业管理者快速查询。2、片区划分：从“地理空间”的角度管理大数据，为物流业务系统提供业务区划管理基础服务，如划分物流分单责任区等，并与网点进行关联。3、快速分单：使用GIS地址匹配技术，搜索定位区划单元，将地址快速分派到区域及网点。并根据该物流区划单元的属性找到责任人以实现“最后一公里”配送。4、车辆监控管理系统，从货物出库到到达客户手中全程监控，减少货物丢失；合理调度车辆，提高车辆利用率；各种报警设置，保证货物司机车辆安全，节省企业资源。5、物流配送路线规划辅助系统用于辅助物流配送规划。合理规划路线，保证货物快速到达，节省企业资源，提高用户满意度。6、数据统计与服务，将物流企业的数据信息在地图上可视化直观显示，通过科学的业务模型、GIS专业算法和空间挖掘分析，洞察通过其他方式无法了解的趋势和内在关系，从而为企业的各种商业行为，如制定市场营销策略、规划物流路线、合理选址分析、分析预测发展趋势等构建良好的基础，使商业决策系统更加智能和精准，从而帮助物流企业获取更大的市场契机。

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