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智慧物流的特征范文1
近日，工业和信息化部在其网站公布了推进物流信息化工作指导意见。《意见》提出，到“十二五”末，初步建立起与国家现代物流体系相适应和协调发展的物流信息化体系，建设和完善全国统一的交通与承运工具、人员等基础数据库，并规范信息资源的社会开放服务，提高社会化、市场化开发利用水平。
推动物流信息化发展，对促进现代物流的科学发展和加快转变经济发展方式，具有重要意义。有利于加快物流运作和管理方式的转变，提高物流运作效率和产业链协同效率，促进供应链一体化进程；有利于解决物流领域信息沟通不畅、市场响应慢、专业水平低、规模效益差和成本高等问题，提高企业和产业国际竞争力；有利于实现资源的有效配置，提高节能减排水平、减轻资源和环境压力，促进绿色物流的发展；有利于支撑现代物流和电子商务等现代服务业的发展，促进产业结构的调整，加速新型工业化进程。
点评：信息化是现代物流的核心和本质特征，是引领推动物流现代化的重要抓手。到2015年我国将初步实现物流信息化能力引领整个物流业发展，实现普遍应用，使各行业对物流服务的需求实现较高啦平的满足，达到国际上相对先进的水平，与新型工业化发展水平相适应。
中国智慧城市发展促进工作联盟正式成立
由工业和信息化部信息化推进司指导、中国市长协会和中国电子信息产业发展研究院主办、工信部计算机与微电子发展研究中心承办的“2013中国智慧城市年会”日前在京召开。
此次年会以“聚焦绿色智慧，助力城市发展”为主题，将目光投向智慧城市的规划、建设、评测等各个方面。会上，中国智慧城市发展促进工作联盟正式成立。
智慧物流的特征范文2
多层因素，催生智慧物流
2010年，我国社会物流总额达到125万亿元，是“十五”末期的1.26倍。物流业增加值每多一个百分点，就会多10万个工作岗位。可以说，物流业是国民经济发展的重要动脉和基础产业。2009年2月25日，金融危机时，国务院就了《物流业调整和振兴规划》，物流业成为惟一入选的三产行业。
电商网购业务的蓬勃发展，对我国物流业服务效率和服务质量提出了更高的标准和更严的要求，然而物流行业相对的落后状态已成为我国电子商务发展的主要瓶颈之一。据世界银行的估计，时下我国社会物流成本相当于GDP的17%，美国上世纪就已低于10％。而该比例每降低1个百分点，我国每年就可降低物流成本1000亿元以上。市场研究公司 Yankee Group 在一份研究报告中指出，全球消费品和零售行业由于供应链效率低下而造成的损失每年约为 400 亿美元，相当于其销售额的 3.5%，只要看看堆满空集装箱的世界港口和跑冤枉路的集装箱卡车就能明白这一点。
此外，低效的物流供应链消耗了更多的油料，造成大量的碳排放，污染环境，损伤了产品竞争力。我们知道，汽车、轮船、飞机每天都在陆地、水面和天空留下碳排放的足迹，不但产生油费，还增加了成本。为发展绿色产业，时下英国的零售商会在产品包装上粘贴一条标签，标明碳排放量，当产品价格都一样时，顾客会选择碳排放量较低的产品。专家认为，也许不久之后，欧美国家会在碳排放标准上设置门槛，如果中国产品碳排放量达不到标准，或将失去出口的资格。为此，欧美零售商、消费者将来会选择更多来自巴西、墨西哥的产品，因为来自中国的产品运输路线太长，会产生更多的碳排放，大为增加经营成本。
以上从一个侧面反映了推进我国物流产业技术升级和产业结构调整的重要性和紧迫性。因此，在成本降压、市场需求和技术革新的多层因素的推动下下，催生了智能物流（Intelligent Logistics System， ILS）。智能物流，又被称作智慧物流，源于IBM提出的“智慧地球”。
2009年，面对金融危机，奥巴马提出将“智慧的地球”作为美国国家战略，认为IT产业下一阶段的任务是把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成所谓“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。
在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，以大大提高资源利用率和生产力水平，全面改善人与自然的关系。
“智慧物流”风生水起，应用广泛成效明显
目前，不少发达国家许多大型物流企业、制造企业、零售企业的物流系统已经具备了信息化、数字化 网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征，很多物流系统和网络采用了最新的红外、激光、无线、编码、认址、自动识别、定位、无接触供电、光纤、数据库、传感器、RFID、卫星定位等高新技术，而这种集光、机、电、信息等技术于一体的新技术在物流系统的集成应用就是物联网技术在物流业应用的体现。
随着全球技术的日趋进步与广泛推广，智能标签、无线射频识别（RFID）、电子数据交换（EDI）技术、全球定位系统（GNSS）、地理信息系统（GIS）、智能交通系统（ITS）等亦纷纷进入国内一些企业和公用单位应用领域。我国一些大型企业现代物流系统已经具备了先进物联网技术特征，打造智慧物流。
时下，国内有越来越多的行业已经开始积极探索物联网在物流领域应用的新模式，实现智慧物流，以较大地提高资源利用率和经营管理水平。目前在物联网技术的支持下，智慧物流主要有四大应用：一是产品的智能可追溯网络系统；二是物流过程的可视化智能管理网络系统；三是智能化的企业物流配送中心；四是智慧企业供应链。
德隆物流公司每辆配送车上都安装了GPS定位系统，通过网络与客户共享物流信息。被德隆物流运载的产品则在包装中嵌入RFID芯片，芯片具有识别各种产品特性的功能。通过芯片，在物流过程中，不只是物流公司，相关的物流客户都可以通过网络随时了解物流货物所处的位置和环境。而物流货物上的芯片，装卸时会自动收集物流货物内容的信息，卸货检验后，用嵌有RFID的托盘，经过读取通道，放置到具有读取设备的货架，物品信息就自动记入了信息系统，实现精确定位、入库，缩短了物流作业时间，提高了物流运营效率，降低了物流成本。
目前，中远物流包揽了几乎所有家电企业的物流配送，如海尔、海信、康佳等。以海信为例，中远在西安、沈阳、天津等都设有制造工厂，如何把每一台冰箱以最优的路径、最低的成本、最低的碳排放量，准确无误地送到全国近八千个销售商手中，对中远物流是一个巨大的挑战。后来中远采用IBM的智慧物流管理系统，创建先进的自动化物流中心，基本实现了机器人队码垛，无人搬运车搬运物料，分拣线上开展自动分拣，计算机控制堆垛机自动完成出入库，整个物流作业与生产制造实现了自动化、智能化与网络化系统。通过智慧物流系统，中远成功将全国分销配送中心的数量从100个降至40个，分销成本削减23%，节约了25%的燃料，并减少了10%～15%的碳排放，相当于种植283公顷阔叶林。
食品跟踪与追溯解决方案也是目前国内智慧物流的一个亮点。如在一个现代超市，各种食品整齐地摆放在货架上，拿起一只苹果，再用扫描器对准苹果的条形码，瞬间，电脑屏幕上就出现了“运输”、“果园”、“超市”三个项目。点击“果园”后，苹果的生产厂商名称、生产时间、农药喷洒时间及数量、采摘入库时间、装车出库等信息都一目了然；再点击“运输”，运输公司名称、驾驶人及行驶路线等信息便自动展现在记者面前，而那些对温度有特殊要求的食品，还可以通过点击运输过程中的不同地点，轻松获知温度、湿度等情况。
而目前，无锡新建的粮食物流中心探索将各种感知技术与粮食仓储配送相结合，实时了解粮食的温度、湿度、库存、配送等信息，打造粮食配送与质量检测管理的智慧物流体系等。
企业如何创建智慧物流管理系统？
我们离智慧物流或已不远。先进的企业及其CIO应洞悉未来，先人一步，提前布局，把建设智慧物流迅速上升为企业战略，抢占先机，全面建设推广智慧物流，使之成为驱动企业未来发展的强劲增长点。
而未来在引进物联网、推进智慧物流建设的过程中，企业应如何未雨绸缪，遵循怎样的推进步伐、建设内容，创建企业智慧物流管理系统？愚以为：
一是建立基础数据库。建立内容全面丰富、科学准确、更新及时且能够实现共享的信息数据库是企业建立信息化建设和智慧物流的基础。尤其是数据采集挖掘、商业智能方面，更要做好功课，对数据采集、跟踪分析进行建模，为智慧物流的关键应用打好基础。
二是推进业务流程优化。目前企业传统物流业务流程信息传递迟缓，运行时间长，部门之间协调性差，组织缺乏柔性，制约了智慧物流建设的步伐。企业尤其是物流企业需要以科学发展观为指导，坚持以客户的利益和资源的保护为出发点，运用现代信息技术和最新管理理论对原有业务流程进行优化和再造，包括观念再造、工作流程优化和再造、无边界组织建设、工作流程优化（主要指对客户关系管理、办公自动化和智能监测等业务流程的优化和再造）。
三是重点创建信息采集跟踪系统。信息采集跟踪系统是智慧物流系统的重要组成部分。物流信息采集系统主要由RFID射频识别系统和Savant（传感器数据处理中心）系统组成。每当识读器扫描到一个EPC（电子编码系统）标签所承载的物品制品的信息时，收集到的数据将传递到整个Savant系统，为企业产品物流跟踪系统提供数据来源，从而实现物流作业的无纸化。而物流跟踪系统则以Savant系统作为支撑，主要包括对象名解析服务和实体标记语言，包括产品生产物流跟踪、产品存储物流跟踪、产品运输物流跟踪、产品销售物流跟踪，以保证产品流通安全，提高物流效率。当然，创建信息采集跟踪系统，要先做好智慧物流管理系统的选型工作，而其中信息采集跟踪子系统是重点考察内容。
四是实现车辆人员智能管理。车辆调度：提供送货派车管理、安检记录等功能，对配备车辆实现订单的灵活装载；车辆管理：管理员可以新增、修改、删除、查询车辆信息，并且随时掌握每辆车的位置信息，监控车队的行驶轨迹，可避免车辆遇劫或丢失，并可设置车辆超速告警以及进出特定区域告警；监控司机、外勤人员实时位置信息以及查看历史轨迹；划定告警区域，进出相关区域都会有告警信息，并可设置电子签到，并最终实现物流全过程可视化管理。实现车辆人员智能管理，还要能做到高峰期车辆分流控制系统，避免车辆的闲置。企业尤其是物流企业可以通过预订分流、送货分流和返程分流实行三级分流。高峰期车辆分流功能能够均衡车辆的分布，降低物流对油费、资源、自然的破坏，有效确保客户单位的满意度，对提高效率与降低成本的矛盾具有重要意义。车辆人员智能管理也是智慧物流系统的重要组成模式，在选型采购要加以甄别，选好选优。
五是做好智能订单管理。推广智慧物流一个重点就是要实现智能订单管理，一是让公司呼叫中心员工或系统管理员接到客户发（取）货请求后，录入客户地址和联系方式等客户信息，管理员就可查询、派送该公司的订单；二是通过GPS/GPSone定位某个区域范围内的派送员，将订单任务指派给最合适的派送员，而派送员通过手机短信来接受任务和执行任务；三是系统还要能提供条码扫描和上传签名拍照的功能，提高派送效率。
六是积极推广战略联盟。智慧物流建设的最后成功需要企业尤其是物流企业同科研院校、研究机构、非政府组织、各相关企业、IT公司等通过签订协议契约而结成资源共享、优势互补、风险共担、要素水平双向或多向流动的战略联盟。战略联盟具有节省成本、积聚资源、降低风险、增强物流企业竞争力等优势，还可以弥补建设“物流企业”所需资金、技术、人才之不足。
七是制定危机管理应对机制。智慧物流的建设不仅要加强企业常态化管理，更应努力提高危机管理水平。企业尤其是物流企业应在物联网基础上建设智能监测系统、风险评估系统、应急响应系统和危机决策系统，这样才能有效应对火灾、洪水、极端天气、地震、泥石流等自然灾害和瘟疫、恐怖袭击等突发事件对智慧物流建设的冲击，尽力避免或减少对客户单位、零售终端、消费者和各相关人员的人生和财产造成的伤害和损失，实现物流企业健康有序地发展。
智慧物流的特征范文3
Abstract： Internet of things， large date， cloud computing and other generation of information technology are development， marking the coming of intelligent logistics. In order to reduce costs， improve efficiency and enhance customer satisfaction， the article proposes path optimization， visual distribution and intelligent analysis to optimize the terminal distribution， which based on the characteristics of the intelligent logistics and status quo of distribution， and then build a intelligent distribution information platform+joint distribution center system to integrate the online and offline resources to solve these problem.
Key words： intelligent logistics； E-commerce； terminal distribution
电子商务末端配送是物流企业与终端客户接触的唯一阶段，直接影响着物流服务能力与客户的满意度，在整个物流过程中起着至关重要的作用。根据国家邮政局公布的数据，2016年1月到6月，全国快递服务企业业务量累计完成132.5亿件，同比增长56.7%，再创新高。但在快递包裹量急速增长的同时，由于电子商务末端配送现有模式的诸多弊端，造成延迟到货，包裹破损、丢失，顾客投诉率高，快递员服务差等问题。如何提高电子商务末端配送效率，降低末端配送成本，同时提升顾客满意度，成为电子商务末端配送急需解决的问题。物联网、大数据、云计算等新一代信息技术在物流领域的运用，迎来了智慧物流时代，有望改善电子商务末端配送的现状，解决电子商务末端配送的诸多问题。
1 智慧物流时代的特征
智慧物流是指利用物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，使物流各个环节具有系统感知、全面学习与分析、自动化解决问题等功能，涉及智慧仓储，智慧运输，智慧装卸、搬运、包装，智慧配送，智慧供应链等方面。智慧物流时代具有以下几方面的特征。
1.1 物流服务个性化
智慧物流时代，顾客对物流服务的需求会由于其购买物品类型等客观因素及便利、心理等主观因素，向个性化方向发展。物流企业不仅仅需要满足顾客的收送货需求，更需要提供高度可靠的、特殊的、额外的服务，如通过物流APP，顾客可以通过LBS（定位服务）查询、定位到附近网点取件，同时物流APP还提供一键转寄、服务点代收等功能，从而提供个性化服务。
1.2 物流运作智能化
随着人工智能技术、自动化技术、物联网、大数据、云计算等技术的运用，物流运作过程的智能化水平不断提高。物流运作智能化主要体现在以下几个方面：（1）通过智能分单系统和智能分拣设施，实现物流分拨中心的智能化分类分拣；（2）通过大数据预测、?稻萃诰颍?找出特殊区域内包裹量的变化规律，智能化设置和调整物流配送中心、分拨中心等网点位置；（3）通过大数据分析不同顾客的购买习惯、收货习惯、收货时间等信息，智能化安排快递的配送模式和时间；（4）通过无人机、无人车、机器人等先进手段，实现智能化末端配送。
1.3 物流信息资源共享化
智慧物流时代，为了降低物流成本，提高物流效率，物流信息资源将越来越集成化，共享化。智慧物流时代下，通过搭建智慧物流信息平台，利用RFID视频技术、EDI电子数据交换技术、物联网、云计算、数据仓库和数据挖掘等技术，实现用户、交易、商品、企业等信息的集成、整合和优化，对整个物流过程实时追踪、安全监控和管理，从而在统一的物流平台上实现多方信息资源的共享。
2 智慧物流在我国电子商务末端配送的运用现状及存在的问题
2.1 智慧物流在我国电子商务末端配送的运用现状
目前，智慧物流在我国电子商务末端配送中已得到了一定的运用。2015年7月，京东利用云技术和大数据等新一代信息技术，开发青龙电子签收系统，通过POS机电子签收快递，实现简单图片管理系统，并与京东云打通，将电子签名接入国家认证，打通物流中的各个环节，包括末端配送环节，从而最先实现整个B2C流程电子化，极大提高了运作效率。2015年双十一，菜鸟网络利用大数据预测和协同机制，通过预警雷达监测系统，把交通拥堵、订单、发货等信息组合成完整的数据链，预测不同路线的包裹量，并协调资源，极大提高全国物流快递处理能力，2.4亿个包裹在近7天内被送到消费者手中，与2014年双十一的包裹配送花了近16天相比，效率足足提高了一倍以上。2015年12月，同城货运一号货车与物流网络平台壹米滴答达成合作，构建“骨干网络+同城配送”的物流运营新模式，实现末端配送从干线货运、区域货运到同城货运的上下游无缝对接。2016年1月，以物联网、云计算、大数据等技术为支撑，山东开始推进智慧物流配送体系的建设，以实现物流各个环节系统感知、全面分析、及时处理和自我调整等功能。2016年5月，菜鸟网络启动“新绿洲”项目，联合搭建自提柜服务信息平台，打通物流末端配送的信息流，实现智能快递柜间快递信息的拼接，提升消费者代收包裹的体验。
2.2 智慧物流在我国电子商务末端配送存在的问题
上述企业虽然利用新一代信息技术对电子商务末端配送进行了改进，并取得了一定的成效，但大多数是从技术突破，智慧物流在我国电子商务末端配送中仍然存在诸多问题：（1）成本高。顾客不便导致的二次配送、末端配送网点的建设以及庞大的快递员数量等，都会提高末端配送的成本。据调查，末端配送成本占整个物流成本的30%以上，成本高昂。（2）效率低。社区单位的管理、客户取货时间不定等原因，都会造成包裹投递困难，导致快递公司的配送效率低。（3）服务质量差。快递的延迟到货、包裹的破损丢失、高峰期末端网点的爆仓以及虚假签收等一系列问题层出不穷，导致末端配送服务的质量差，客户满意度低。（4）资源缺乏整合。不同物流企业都会在同一区域建立各自的分流中心，利用各自的人力、物力等资源，为自己的客户进行末端配送服务，这种各自为战的局面，除了造成资源的重复和浪费，增加成本，降低效率之外，还会引起交通拥堵、环境污染等一系列问题，无法形成良好的生态圈。
3 智慧物流时代电子商务末端配送优化的思路
新一代信息技术的研发与应用是智慧物流的关键。针对目前电子商务末端配送成本高、效率低、服务质量差、资源缺乏整合等问题，可利用物联网、云计算、大数据等技术从车辆路径、可视化配送、智慧分析三方面对现有电子商务末端配送进行优化，充分发挥智慧物流时代的优势。
3.1 优化车辆路径
车辆路径问题（VRP）是指配送中心的一个车队向一定数量的客户运送物品，在满足客户需求的同时，如何组织适当的行车路线来满足路程最短，或成本最小，或耗费时间最少等约束条件的问题。智慧物流时代，利用物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，对车辆、交通、拥堵等信息进行实时监控，由系统自动计算安排出配送车辆最合理的优化路线，使得配送路线和时间最合适。通过对电子商务末端车辆配送路径的优化，能在最快的时间内将物品配送至客户，提高配送效率的同时，节约资源，减少交通拥堵。
3.2 优化可视化配送
可视化配送是一种对物流信息的实时跟踪功能，通过车辆定位、物品监控、在线调度等手段让顾客及时了解所购物品的物流信息。目前这种可视化配送服务虽已有所运用，却仍处于初级阶段，只能提供一些节点信息，信息显示还会延迟，而且缺少末端配送路径上详细信息的显示。智慧物流时代，将物品的可追溯网络融入万物相连的物联网中，让客户看到送货的全过程、送货的具置，并通过大数据、云计算等新一代信息技术，精准地计算送达时间等。通过对电子商务可视化配送的优化，能极大改善物流服务质量，提高顾客满意度。
3.3 优化配送模式的智慧分析
终端客户分布范围广而且分散，需求差异化等特点决定了末端配送多种模式并存的状态。目前主要有三种末端配送模式：上门送货模式、自助提货模式、智能提货柜模式。智慧物流时代，为了使快递员在最短的时间以最优的成本将快递送达顾客，必须对配送模式的智慧分析进行优化，通过对顾客购物习惯、购买商品特点等特征迅速分析出适合不同顾客的终端配送模式。比如，老年人、退休人员、家居办公族或专职太太比较适用于上门送货模式；学生群体或在职人员比较适用于自助提货模式和提货柜模式；大件物品适用于送货上门模式；上夜班人员适用于提货柜模式，等等。智慧物流时代对配送模式的智慧分析还可对订单页面进行优化，订单页面可提供多种配送模式的选择：送货上门+时间点、自助提货+提货网点、提货柜+柜点地址等，由顾客自主搭配，选择所需的配送模式，以满足顾客的差异化需求，提高企业差异化服务能力。通过优化电子商务末端配送模式的智慧分析，能极大减少二次配送，降低物品的损坏率和丢失率，提高末端配送效率。
4 智慧物流时代电子商务末端配送优化方案及运作流程
4.1 优化方案
根据上述优化思路，智慧物流时代电子商务末端配送的优化方案是建立一个由智慧配送信息平台和共同配送中心共同构成的末端配送系统，以实现线上整合信息资源与线下整合实体资源的全面对接，最大程度地降低配送成本，提高配送效率。
4.1.1 智慧配送信息平台。智慧配送信息平台是在互联网技术基础上，利用物联网、大数据、云计算等新一代信息技术让电商企业、物流公司、顾客等多方主体信息进行互联互通、资源共享的信息平台，该平台通过对系统积累数据的分析、挖掘，为客户提供最优的配送方案。
利用物联网技术，智慧配送信息平台涵盖了车辆信息、交通信息、地理信息、订单信息、顾客信息及快递员信息等；利用大数据、云计算等技术分析、挖掘、协调、预测所存储数据，实现路径优化、可视化追踪、智慧分析等功能。而且智慧配送信息平台还提供了客户对快递员的评价功能。首先对所有快递员进行实名制验证，防止犯罪分子伪装成快递员从事犯罪活动，以保证顾客安全。其次，顾客可以从多方面对快递员进行评价，包括投诉事项、服务态度、服务质量等。最后，系统会定期对每个快递员进行审核和评估，利用奖惩制度来规范快递员的行为。
4.1.2 共同配送中心。共同配送中心是对线下实体资源的整合，拥有完整的配套物流设施、设备和种类、数量众多的配送车辆，专业的作业人员，严谨的作业制度以及作业程序等。各物流公司将各自的包裹快递集中到特定区域内的共同配送中心，进行集中分拣、拼装、搬运和配送。通过共同配送中心集中资源，从而实现智能分拣、智能调度、配载以及路径优化、可视化追踪、智慧分析等功能。多个企业共同使用共同配送中心，能避免重复建设，极大提高物流设备设施的使用效率，降低配送成本。
4.2 运作流程
由智慧配送信息平台和共同配送中心共同构成的电子商务末端配送系统的具体运作流程如下：（1）各物流分拨中心将货物运送至共同配送中心，并将信息反馈到智慧配送信息平台。（2）智慧配送信息平台通过对存储的车辆、交通、地理、订单等信息，进行索引、抓取、处理、分析、整合等一系列智能化操作，制定出优化的末端配送计划。（3）根据制定的优化配送计划，共同配送中心对所有包裹快递集中智能分拣、调度车辆、车辆配载，进行共同配送。在这个过程中，可以将同一位顾客在不同网站上购买的商品分拣一起，进行集合配送。（4）通过智慧配送信息平台的智能分析功能，在送货上门、智能快递柜和自助提货点三种模式中确定顾客最适合的末端配送模式，同时确定相应的送货时间段或末端配送网点。运用共同配送或者集合配送将包裹直接送达终端客户，或由客户到相应的配送网点自助取货。（5）通过终端客户签收、对快递员评价和物流服务进行评价和建议。相应的信息直接与智慧配送信息平台对接，再循环应用于下一批的配送。
智慧物流时代电子商务末端配送系统运作如图1所示：
4.3 优势分析
由智慧配送信息平台和共同配送中心共同构成的电子商务末端配送系统具有以下?赘鲇攀疲海?1）结合共同配送，将多家企业联合起来，整合和优化网点资源、车辆资源、线路以及终端配送点等，减少甚至消除资源的重复浪费。（2）通过智能分拣可以实现组合配送，将同一个顾客的不同商品整合一起配送，提高配送效率的同时，能极大便利终端顾客。（3）能有效结合可视化追踪、快递员评价功能，极大提高顾客满意度。（4）结合路径优化、智慧分析，以及共同配送，能极大提高物流配送效率，降低末端配送成本。
智慧物流的特征范文4
?P键词： 智慧物流；仿真教学软件；教学思考
Key words： intelligent logistics；application of simulation software；teaching thinking
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）18-0295-02
0 引言
2016年7月，国家发展改革委印发《“互联网+”高效物流实施意见》文件，将发展智慧物流作为一项国家政策。根据该实施意见，国家支持物流企业建设智能化立体仓库，应用智能化物流装备提升仓储、运输、分拣、包装等作业效率和仓储管理水平等[1]。在国家政策支持下，智慧物流将成为物流业发展的新增长点。如今，中国已成为全球最大的物流市场。2016年全国社会物流总额达230万亿元，社会物流总费用达11万亿元；预计到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿元[2]。智慧物流的出现，对物流专业人才的培养提出了更高的要求。智慧物流更需要对智能物流流程、人工智能、大数据算法，仓、干、配的柔性自动化等熟悉的技术人才和管理人才[2]。普通高校物流专业的大学生成为物流企业需求人才的重要资源。然而，现高校物流管理专业人才培养方案与智慧物流对人才的需求要求存在失衡。多数大学毕业生只懂专业理论基础知识，缺乏分析问题、解决问题的专业实操技能。
如何提高物流专业学生的物流作业的实际操作技能，已是当务之急。物流实操技能包含诸多方面，如条形码设计、叉车使用、自动化拣选、包装、物流软件使用以及配送线路规划设计等等。以Flexsim为代表的物流仿真软件具有立体形象地向学生展示了物流实践模拟的功能，加深学生印象，提高学生在使用物流仿真软件方面的实操技能。邱建伟以Flexsim仿真软件应用为例，分析了解决物流系统的“瓶颈”问题[3]。王瑞亮利用Flexsim仿真软件进行教学实践，表明基于Flexsim开发的物流仿真软件可加深学生对课程内容的理解和掌握[4]。还有一些学者研究了其他物流仿真软件在物流课程的教学中的效果[5][6]。本文侧重于在智慧物流背景下重点分析物流仿真软件教学模式和物流仿真软件在教学中的作用。
1 物流管理专业培养模式创新
在智慧物流背景下，尤其受教育主体是95后大学生，需要创新物流专业的教学模式以满足他们得需求。主要考虑以下几个方面。
1.1 情境化数字教学模式
以情境化数字资源为内容，构建智慧学习环境，是满足数字时代学习需求的教学模式。教师运用交互智能PAD进行授课。通过无线互联，有效融入“教”、“学”、“评”环节，实现教学互动、即时测评、教学资源共享等多种功能。院校支持学生开展移动式学习、个性化学习与探究式学习，形成混合式学习。以“智慧物流”为主题，实现课堂与院校仓储、运输等仿真教学系统无缝对接，在仿真实践环境中教师与学生、实时互连并及时反馈实践成果，实现理论与实践一体化、教与评一体化的智慧化教学。
1.2 “学生为主体、教师为主导”的教学理念
从学生的个性化需求特征出发，由教师引导学生以小组为单位开展问题探究与讨论解决问题方法。通过小组讨论，充分发挥教师与学生的主动性和能动性，支持学生进行启发式学习与协作学习。这样，才是“适合的教育”。在日常教学中打破理论课和实训课的界限，将物流专业课程的理论教学与实践教学融于一体。同时，培养学生主动了解行业前沿技术与动态趋势的意识。
2 Flexsim物流仿真软件简介
Flexsim系统仿真软件是一款3D，全实时的离散系统仿真软件，支持二次开发。广泛应用于仓储物流、交通运输、生产制造物流。其面向实际系统直接建立比例真实的三维仿真模型。每个实验项目由实验目的、案例描述、多媒体视频操作指导和若干小练习组成。该软件提供一系列物流系统、交通运输系统、生产系统的模板，方便建立物流系统中的各种物流设备。可用于仓储和配送、配送中心操作、物流园区规划设计、交通系统仿真、自动化立体仓库系统仿真、订单拣选、传输带系统和布局、物流货架，传送带、叉车、堆垛机、港口集装箱船只的装卸过程仿真等。
目前Flexsim这款软件被国内的500多所各层次高校导入用于教学，为高校的物流教学实验课起了显著的教学作用。主要适用专业包括：物流管理、供应链管理、物流工程、生产物流管理、机械设计制造与自动化专业，工业工程等专业。可适用的课程包括：电子商务与物流管理、物流仿真分析、仓储配送、物流园区规划设计、物流系统规划设计、生产管理、供应链与物流、交通运输等。
3 Flexsim物流仿真软件的教学思考
Flexsim仿真软件在物流管理专业教学中的主要作用体现在以下几个方面。
3.1 提高学生物流系统分析与应用能力
学生利用Flexsim仿真软件对实际的物流系统进行建模，可分析物流系统的作业环节。在建模的过程中加入生动的动画，对物流过程和物流相关概念得到更加深刻的理解，逐步提高学生的物流应用和分析能力。
3.2 应用于学生毕业论文设计
毕业设计要求学生综合应用所学的各种理论知识和技能，解决实际企业的生产问题。在物流毕业设计中，可以采用Flexsim 仿真软件对物流管理的多个活动进行系统建模与仿真，如配送中心设计、自动仓库设计、自动分拣设计、货运站作业分析等。
3.3 参加全国物流仿真设计大赛
全国大学生物流仿真设计大赛是一项专业物流赛事，旨在促进在校物流专业大学生学习与实践能力提升的赛事活动，面向全国物流及其相关专业的本科大学生。物流仿真设计大赛以团队竞赛模式，以物流仿真软件为平台，参赛团队模拟运营一家物流企业，通过在仿真模拟的过程中发现并思考企业实际运营过程中的问题，根据所学的物流相关知识做出合理的设计方案，帮助企业解决实际问题。将理论落地应用于实际工作，培养职业素养。
智慧物流的特征范文5
2002年，本人承担了一项纵向课题，对我国制造业企业物流现状进行调查分析，其成果作为指导当时中国制造业企业发展的基础数据之一，被广泛引用。十多年过去了，情况如何呢？
众所周知，我国物流装备产业经历了过去十多年的快速发展，其变化是振奋人心的：到今天已经具备了一定规模和一定技术水平的物流装备企业，市场规模和从业人员增长10倍以上，整体来看已经迈上新的台阶。然而，回顾过去十多年来物流装备技术的发展和应用，更多的亮点在流通领域，制造业企业的物流发展却相对缓慢。这是令人遗憾的。
对比2002年的研究成果，我们看到，制造业企业在进行物流升级改造时，自动化立体库仍然作为最重要的现代物流技术被广泛采用，而基于精益生产和供应链管理的物流技术，包括适应各种生产模式的生产物流系统，如单元器具管理、工位管理、JIT管理等，除在少数行业。如汽车、卷烟企业得到应用外，其他企业很多还处于传统物流管理的模式之中。智能工厂，智慧物流则更是遥不可及。
相对来说，以联想、华为、海尔等为代表的现代制造业企业，物流的发展是与世界同步的，但他们更多的是受到了像DELL等外资企业的影响。
这种受外资企业影响深刻的现象，还发生在汽车制造业企业，尤其是以德国大众为代表的欧洲企业，其先进高效的物流系统对现代企业物流做了很好的诠释。
当前在论述中国制造业存在的问题时，居于主流的仍然是十多年前的观点：一是结构性问题，低端产能严重过剩，对外依存度高，自主开发能力弱；二是处于价值链低端，产品附加值不高，贴牌生产，利润微薄；三是低产能，高污染，高能耗。这是中国传统制造业企业的典型特征，我们在这条路上走了太长时间。
相对于传统制造业，备受推崇的现代制造业，则由于技术含量高，处于价值链的上游，占据了产业发展的核心地位。近几年热议的德国“工业4.0”，似乎给中国提了一个醒：低端制造业已经走到尽头了。于是，我们也提出了《中国制造2025》，明确了宏伟目标：2025年迈人世界制造强国行列，2035年整体达到制造强国中等水平，2050年综合实力进入世界制造强国前列。
“工业4.0”热的持续升温，似乎从根本上触动了中国政府和企业的神经，促进制造业升级发展成为共识。然而，对于所有宏大的目标如何实现，我们还不能过于乐观。因为中国制造业物流存在的诸多症结将影响我们前进的速度。
症结之一：对物流的作用认识不足
什么是“工业4.0”？德国人给出了三个核心：智能工厂，智能生产，智慧物流。其中，物流在现代制造企业中扮演了不可或缺的重要角色。
在2002年前后，因为课题的缘故，本人曾经两次参观了SEW公司的德国工厂。负责接待的人每次都询问我是参观生产系统，还是参观物流系统？因为这是SEW对外的两个窗口，也是构成该企业的两大核心系统。这于我而言是非常震撼的，因为这是第一次强烈感受到物流对于制造业企业的巨大作用。可是，我国的很多企业家到现在对物流还不能深刻认识。
今天，SEW位于中国苏州的生产厂也按照德国的模式进行建设，许多参观过该工厂的人给我介绍了他们的参观感受，同样是震撼。在中国，还没有一个企业如此重视生产物流。这种重视不是说企业在物流建设中投入多少钱，建设多少立体库，而是对物流在生产制造中的作用的深刻理解。
“工业4.0”是德国2013年提出的，其实他们早在数十年前就开始了实践。以SEW为例，在上世纪90年代建成的德国工厂中，生产系统包括了毛坯粗加工、减速器壳体加工、自动喷涂等多达数百个工艺的加工和组装流程，其关键技术设备，包括铜与铸铁的焊接工艺、复杂曲面的组合加工，每年都在不断改善。一个典型事例是，我在第二次参观该企业时，看到三年前有6个生产流程的加工中心，已经组合成一个全自动的组合加工中心，不仅大幅度降低了操作人员数量，而且加工质量和效率大幅度提升。讲解员也非常骄傲地给我介绍了这一点。SEW工厂的物流系统建设更是叹为观止：形式各异的7个自动化物流中心负责各生产环节的物流配合。其中，喷涂后的吊挂自动库和成品发运前的密集存储系统，据说是在1999年以前就已经建成投入使用的，而我国直到最近几年才开始使用密集存储这一技术。
德国人是严谨的，对待生产物流也是如此。由于所有零部件及组装用的外购件均有唯一的编码，不仅解决了大规模定制产品的特殊性问题，如配色、机油加注等，同时信息化管理对于保证产品的质量起到了关键作用。如机油加注，不同地区的用户，加注的机油或许不同，数量也有差异，但由于采用数字化管理，所有生产线上的产品均统一编码，全自动控制，不存在加错和加多加少的问题。物流，在现代工厂中，已经参与到生产管理和质量控制的环节之中，不仅仅只是物料供给和成品存储。
反观我国的制造业企业，对物流的认知还远远没有达到这一高度，最多是在考虑提高效率和节约成本上。智慧物流的精髓，还远没有深入人心。
症结之二：对物流的技术认识不足
毋庸置疑，物流技术的应用关键在于其适应性，选择“合适的”物流技术和建设“合适的”物流系统是制造业企业物流系统建设的关键。当然这也适用于其他领域。
纵观我国物流装备技术的发展，虽然取得了长足进步，初步形成了自己的体系，但存在的问题仍然是非常多的，有的还非常突出，总体技术水平与欧洲和日本还有很大差距。其中最重要的有三点：产品多样性不足，产品成熟度不够，产品标准化欠缺。
智慧物流的特征范文6
两个基础
青龙系统从2012年研发版本1.0，到目前的6.0的演进过程中，我们也逐步认识到，以大数据处理为核心是构建智慧物流的关键。
“大数据”的经典定义是可以归纳为4个V：海量的数据规模（volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。从青龙系统看，每天处理亿级数据，具有海量信息的数据规模；支持快速的数据流转，实现了物流各个节点实时数据监控优化；系统处理各种各样的信息，包含了结构化和非结构化数据；数据具有极大的价值，推动系统成本和效率优化1%，可以节约上亿成本，具有了显著的大数据特征。
我们在实战中认识到，把大数据转化为智慧系统，需要具备两个基础：首先是业务数据化，并且具有数据质量保障。京东物流在青龙系统的支撑下，实现了所有物流操作的线上化，也就是数据化，并且，对每个操作环节都是可以进行实时分析，这就奠定了很好的基础。如果业务都是线下操作，或者系统无法准确及时收集数据，那么，即时数据量够大，缺乏关键数据和数据不准确，也会给大数据处理带来很大的困难。
第二基础就是大数据处理技术，包括收集，传输，存储，计算，展示等一系列技术。青龙系统在数据处理技术上也踩过很多坑，最早我们用数据库生产库做一些数据的分析，发现很快性能就不行了，因为数据分析SQL一执行，生产库性能急剧下降，然后开始利用读库，并结合MQ，也就是操作数据库的时候，会发出一个MQ，数据分析处理系统接收MQ重新解析，但是，也不能很好解决问题。后面，我们总结发现一点，作为传统的技术人员，我们是试图用OLTP的方法来解决OLAP的问题，这在方向上就存在问题。
分清应用场景
当你做一个大数据应用，首先要分清你自己的应用场景。至少有两个维度：一个是实时性的维度，你做大数据分析是秒级的还是离线的，也就是24小时以后拿到也没问题。另一个是一致性维度，你对一致性到底是什么样的要求，要求是百分之百一致的，另外很多场景不要求一致，很多的消息推送不要求一致。
从这两个维度来看可以划分四个场景，强实时性强一致性、强实时性弱一致性、弱实时性强一致性、弱实时性弱一致性。到底你的应用落在什么样的场景，你要分清楚。如果问你的运营团队和业务团队，他肯定说要百分之百一致，肯定要实时，不仅是分钟量级的，最好是秒级的，甚至比秒级还小，完全一样的。你可以告诉他，要实现这个没问题，但你要实现这个对应的代价非常大，你用代r换取价值是不是足够。
另外还有一个维度，就是数据量。你的数据到底是什么样的量级，GB、TB，甚至是PB。从现在新系统发展来看，架构支撑业务两年发展已经足够了，要对两年内数据量有一个预估。这几个维度确定以后，现在从ETL数据抽取到数据传输、数据存储，以及数据计算，技术相对比较成熟了，你可以选择合适的技术。
大数据平台技术栈很多，有些公司可能不会自己开发，但它非常重要，因为它可以从技术上提供基础数据质量保障。如果数据质量得不到保障的，后面所进行的分析就是不靠谱的，数据质量就很差。另外如果你对一致性要求很高，它可能10%的信息都丢失了，如果你对实时性要求很高，它可能延迟好几个小时，在这种情况下数据分析应用不可能做好。在可靠的数据源和处理技术基础上，就可以逐步构建智慧物流系统。
四个步骤
第一步主要是通过大数据技术准确及时还原业务。也就是我们可以及时准确采集业务运行的数据，并分不同层次需求展示出来。
对于物流系统来讲也是一样，图形化展示，一图胜千言。在时间维度，实时展示各个节点的生产量，相邻节点的差异，可以很好把控业务。我们还发现，移动端的开发，对业务非常有帮助。对于物流来讲，是商品流，实物流，资金流，信息流的结合，因此，地理维度展示也非常有帮助。青龙系统做到了车辆，配送员实时展示，例如在京东APP上就可以查看订单的实时轨迹。
第二步就是通过大数据提升业务。这块对于离线数据，大家都比较熟悉，包括业务日报，周报，月报等，这都是业务管理的基础，如果不能做到及时准确，数字化运营是无法进行的，更不用说智慧化了。对于物流这种劳动密集型行业，我们利用实时数据，进行业界排行，对现场也起到很好的激励作用。
在对业务能够进行实时监控和准确评估后，就可以进行第三步，也就是利用大数据对业务进行预测。预测一直是大数据应用的核心，也是最有价值的地方。对于物流行业，如果能够提前进行业务量预测，那么，对于资源调度等非常有意义，不仅能够实现更好的时效，而且能够避免浪费。举一个青龙系统的例子，就是单量预测，根据用户下单量、仓储生产能力、路由情况等，可以进行建模预测。
最后一步就是依托大数据进行智能决策。做到了这一步，才可以称作智慧物流。目前，做决策最好的方式依然是人机结合，能够利用大数据和人工智能的技术，为人工提供辅助决策，让人工的决策更加合理。
因为京东业务每年增长也非常快，就遇到如何增加配送站的问题。在以前没有系统辅助决策，就只能拍脑袋，但随着规模越来越大，发现拍脑袋代价会很大。于是，我们就想用大数据的方法来解决一下如何建配送站的问题。
构建配送站
首先，建站依赖于什么？大家看过《大数据时代》就知道，利用大数据进行预测，非常重要的是找到它的关联物，建站最直观的是跟订单相关的，我们也从订单开始着手来分析这个问题。我们从订单分布数据，加上我们的客户分布数据进行分析，通过订单聚合等技术手段，找到订单很密的点，这个过程有很多的模型可以供参考。然后，加入更多的数据，包括位置信息、当地租金成本、管理成本、从分拨中心到传站的距离等，我们就能输出一个模型分布，根据不同的维度，将建站预测展示给用户，辅助业务管理人员进行决策。并且，可以根据业务人员的使用情况，输入更多的业务知识，形成业务闭环，让系统更加智能化。
首先，要选择应用场景，选择合适的大数据技术架构，把数据质量能够做好。然后，要对业务进行分析，第一步主要进行业务还原，包括业务节点，环比、同比，环节差异，最好用图形化的方式展示出来。
