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智慧物流体现在哪些地方?

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  艾媒数据显示,2018年智慧物流市场规模超过4000亿元,预计到2025年,智慧物流市场规模将超过万亿。智慧物流前景广阔,市场规模也将持续扩大。智慧物流早已经存在我们身边,那么“智慧”在物流系统中是怎样体现的呢?

  在传统意义上,物流五要素的人一般指仓库中的拣货员、仓管人员、运输路上的司机等,在过去利用GPS进行定位数据采集,如今则可利用手机APP获得人行为数据多维刻画。

  随着人工智能逐渐走向成熟,物流五要素中的人也包含“智慧”机器人——如亚马逊的Kiva。走进亚马逊的运营中心,我们会看到Kiva机器人在接到订单信息后,会直接找到订单上的商品并送到拣货员的面前。由于近年来人工智能和工程学取得了突破性进展,甚至我们可以预见,将来机器人会胜任更多更复杂的岗位职能:机器人能通过激光器,镜头等传感器实现“看”,“听”和“感觉”。机器中可以嵌入数据和模拟,以比人类更快地“学习”,机器还可以通过进化算法“思考”,在越来越多的推理与决策领域,机器将比人类的表现更出色。

  商品从储存、销售再到客户手上的全过程均在亚马逊的系统里一览无余。在亚马逊运营中心,利用物联网与互联网相互结合的管理,在感知系统采集信息后,物联网就可通过条码识别、RFID、红外感应、传感装置、音视频搜索、全球定位系统等信息采集设备,实现物品互联互通的网络连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的智能网络系统。另外,现在使用RFID技术,还能通过反复读写数据发现商业机会。比如,可通过收集用户的购买习惯相关的大数据,计算、预测存货变动率来提醒商家对某类销售情况较好的商品进行提前备货。

  现在大部分物流提供商的载运货车都已安装传感器,来追踪货物出库后的实时情况。比如现在有很多物流APP,运输全程中实现的可视化,其中也需要仰赖于传感器的数据传输和相关管理工具的实时反馈和呈现。

  科学的线路规划不仅仅局限在出库后的运输线路及路由,在仓库里拣货的线路同样影响着整个物流过程的效率。在大数据分析的帮助下,亚马逊的运营中心拣货系统就能为拣货员提供最优拣货线路,让拣货员每天节省至少60%的路径。

  再比如,在车队管理方面,传感器可以监测某个卡车、集装箱、ULD(航空载具)的使用及闲置频率,然后它们将采集这些数据用于最优化利用分析,通过测量负载能力可以了解特定路线上交通工具的闲置运力,从中提出巩固和优化路线的建议。这有利于创造车队效益、节约燃料,并减少空车返回的里程。

  节点的衔接功能、信息功能、管理功能将各个互补相干的线路和信息结合在一起,通过对信息的管理,对货物进行及时调度,降低时间成本,为企业经营活动提供更大的利润空间。亚马逊物流+在全国建立的13个全球统一标准的运营中心,借助于强大的物流网络和大数据分析和指导,商品可以在各个运营中心进行科学合理的分布和快速的调拨,保证客户的下单体验的同时,也保证了时间效率和成本控制的最佳平衡。

  当智慧遇上物流,就会变成一种集成智能化的技术,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。即在流通过程中获取信息从而分析信息做出决策,使商品从源头开始被实施跟踪与管理,实现信息流快于实物流。

  物流网的智慧化以及大数据化势在必行,目前日日顺物流已经在这方面有所建树。打开日日顺的智能物流网,在一张中国地图上,一个个闪烁的点十分醒目,每个地区有多少日日顺物流车服务一目了然,地图放大以后,每辆日日顺物流车的行走轨迹十分清楚,点击这辆车,屏幕上就会显示出这两物流车服务的单量、用户的好评率、司机姓名等信息。距日日顺物流相关负责人介绍,用户通过智能物流网,可以实时看到给自己送货的物流车离自己有多远,送货的司机姓名、电话是多少,用户体验越来越好。

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