| 标题 | 人工智能对物流业的影响研究 |
| 范文 | 刘敏 [摘 要] 随着人工智能和大数据的兴起，很多行业正处在一个从有人到无人的变革期，物流行业同样处在经历从全人工到全自动化的历史转折点。引领物流行业快速、爆发式裂变的，不仅仅是模式和资本，还有科技创新。云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术将不断地颠覆快递业运营模式和管理理念。立足于智能化物流发展的现状，从仓库选址、库存管理、仓储作业和运输配送四个方面分析了人工智能对物流行业的影响，指出了物流业发展走向智能化遇到物流信息化隔离、物流基础数据不完善、物流人才缺乏的问题，并就人工智能环境下物流业如何更好的发展提出了针对性的建议，即完善物流管理机制，健全物流信息标准化，发展物流大数据技术，加强智能化物流人才的培养。 [关键词] 人工智能；大数据；物流业 [中图分类号] F506 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2017）11-0040-02 一、引言 习近平总书记在十九大报告中指出，加强物流等基础设施网络建设，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。随着“双十一”的临近，智慧物流大比拼也正成为物流行业发展的一大看点。菜鸟推出的机器人小G，通过智能感知、动态识别等技术，能够帮助完成最后一公里的配送任务；京东自主研发的无人仓技术，更是给仓储系统带来翻天覆地的变化，人工智能为物流行业的转变带来一个又一个的契机。人工智能技术不仅优化了物流环节，提高了物流效率，而且还大大提升了用户的体验满意度。 二、人工智能对物流业的影响分析 人工智能技术应用在物流行业，主要采用了智能机器人、智能搜索规划、动态识别以及计算机视觉等技术。它正改变着传统物流业，对今后物流业的发展产生深远的影响，主要体现在以下几个方面： （一）进行仓库优化选址 仓库选址一般是通过地图和地理数据进行的，需要借助操作地理信息系统软件和对地理模型的理解，选址模型多选用距离衰减模型。但是在我国，其中的地理数据获取难度大，地理数据方面的分析一直处于瓶颈状态，对分析建模产生了障碍。随着人工智能的发展，它可以根据现实环境的种种约束条件，对生产者、供应商和客户的地理位置、运输量、物流成本等进行大数据方面的提取和分析，并进行更完善的学习和优化，最终建造出最优解决方案的选址模型。另外，应用人工智能进行仓库优化选址，可以减少人为主观因素的干扰，使选址结果更加客观和精准，从而达到降低物流企业成本，提高效益的目的。 （二）合理管理库存量 传统库存使用纸本管理，一定程度上依赖经验丰富的员工，对物料库龄、库位存放位置、出入库时间等等缺乏实时可靠的管理。人工智能应用在库存管理当中，可以通过分析历史库存信息和出入库数据，动态调整库存量，以保障企业存货的物流畅通，在不影响企业正常生产和客户满意度的同时，降低企业库存量，降低生产物流成本，为企业提供高质量的库存服务。高效的库存管理系统，是结合了人工智能技术并联网库位、运用可视化定位导引技术、并结合强大的生产数据运算能力，构建出的高效智能、实时可靠的仓储管理系统。 （三）提高仓储作业效率 目前智能仓库中多采用机器人技术，像搬运机器人、分拣机器人，和货架穿梭车等。机器人之间进行有条不紊的作业配合，大大提升了仓储作业的搬运速度、拣选精度以及存储的密度。智慧化仓库则是人工智能提升物流行业运转效能的最佳体现。苏宁也在仓库管理中实施了机器人使用项目，200台仓库机器人，载运着近万个移动式的货架，穿梭在1000平米的仓库里，进行商品的拣选。拣选工作再也不需要人一排排货架后面跑，而是等着机器人载着货架排队过来。据数据统计，使用机器人进行仓库小件商品的拣选，不仅准确率可达99.99%以上，而且效率还是人工拣选的3倍以上。 （四）运输配送更快捷 现代化的物流运输就是要避免走冤枉路，这就需要进行高智能的路径优化，但需要注意的是最短路径和最快路径有时候并不是一回事，比如预算好的最短路径由于突发状况出现严重堵车，会导致实际时间花费增多，那就要实时地调整路线，换取最快路径的优化回报，这就需要智能算法的辅助，比如路径优化算法、调度算法等。在配送方面，目前正在处于热点研发的智能物流车，未来将使物流配送更为高效。首先，智能物流车会接收到订单；然后，仓库会根据订单的内容进行自动配货，并通过传送带传送到相应的物流车，并能够装配到物流配送车上；接着，智能物流车会根据每一件货物编号来分析运送地点，自动运算出将整台车货物送完的最优路线，司机不需要进行运输路线的考虑，上车就直接开启导航出发即可。物流车的装备与普通运输车辆有所不同，为改善传统人力装运时的耗时耗力的问题，后车厢配备有全自动的装运系统，后车门与装载商品的货架做成一体式的，装货时，后车门和货架可以一同取下，装载完毕后再一起送上车。 三、人工智能环境下物流业发展的主要瓶颈 人工智能改变了我们的生活，更对物流业的发展产生了严峻的挑战。目前物流业依靠人工智能技术发展智慧物流还存在着以下瓶颈： （一）物流信息化隔离 目前，我国物流业管理机制还没有打破部门分割、条块分割的局面，仍然存在信息孤岛現象。另外，虽然有很多企业已经使用物联网技术构建智能物流系统，但由于缺乏健全的物流信息体系标准，不同企业之间的信息沟通还存在障碍，很难实现信息交换和共享。 （二）物流基础数据不完善 智能物流的一个重要基础就是物流的基础数据。很多企业还忽视对物流基础数据的收集。物流企业自身如若不能及时的收集和分析所有的基础物流数据，并迅速做出响应，就没有办法搭建智能物流的系统基础框架。阿里巴巴之所以做菜鸟物流，也是为了获取最基础的物流数据，为其完善电子商务的数据生态圈奠定根基。为了能使智能物流有效发挥作用，势必需要充分储备基础物流数据，因此需要高度重视物联网的投入和应用。 （三）物流人才缺乏 现有的物流企业人才不能满足智能物流发展的需要。物流企业要发展人工智能，需要大量的既懂物流技术，又精通计算机信息技术、网络技术、通信技术等相关专业知识的高层次复合型人才。大中专院校培养出的人才与企业的实际需要不匹配。 四、人工智能环境下发展物流业的建议 （一）完善物流管理机制，健全物流信息标准化 应该成立专门的智慧物流职能部门，负责协调各部门的物流资源，确保物流信息畅通。另外，要构建物流信息标准，使得物流信息编码、数據接口、文件格式、软件格式和流程等方面都有统一的标准，这样既有利于企业自身信息化建设的完善，又可以破除不同企业间信息交流的障碍，使得整个供应链系统在物流网络兼容，数据交换和信息共享方面都能够畅通无阻。 （二）发展物流大数据技术 大数据是构建智能化物流的基础。基于大数据+人工智能的系统平台具有一定的开发难度，而且需要通过大量数据的持续喂养，才能形成预期的服务能力，物流企业成长阶段需要持续投入，并且由人工向人工智能逐步过渡。大数据技术的应用需要四个层面。第一个层面就是大数据的架构，即基础物流数据的收集与展示；第二个层面就是利用大数据对物流业务进行有效评估，对业绩的改善甚是有效；第三个层面也是大数据应用的核心就是对生产量或物流量的预测；第四个层面就是利用大数据帮助领导者进行智能决策。 （三）加强智能化物流人才的培养 虽然人工智能减掉了我们一些人工的岗位，但同时它也智能物流的高级人才产生了新的需求。就目前而讲，由于是新技术新模式的产生，各高校培养出的学生还不能担当智能物流的一些工作。物流行业的工作者也是在边学习边摸索。所以在物流人才培养方面，一方面企业要对现有员工进行智能物流技术的培训，使员工能够胜任智能物流业务的岗位；另一方面，各高校应该与时俱进，合理调整培养方案，修改培养目标，使学生毕业之后能够满足人才市场对智能化物流人才的需求。 [参考文献] [1]贺璐.人工智能应用能力决定物流行业竞争秩序[N].中国企业报，2017-04-08. [2]周路菡.智慧物流：将仓库与消费者高效连接[J].新经济导刊，2017（2）. [3]李东阳.人工智能入侵物流业的N种可能[N].济南日报，2017-05-05. [责任编辑：蔡宁] |
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