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智慧物流理念范文1
中图分类号：F253.9 文献标识码：A
Abstract： On the basis of the literature review of smart logistics and smart logistics talent development， the article defines smart logistics' talent. It constructes a set of talent development index system on smart logistics， which is involving government， industry， enterprises， schools and individuals. With the DEMATEL（decision making trial and evaluation laboratory）method， taking the Ningbo smart logistics talent development for example， the article shows the relationships among the related factors， and quantitatively measures the comprehensive degree， causal degree and central degree. It reveals that the talent development of smart logistics should give full play to the causal relationship of the factors which affects its own development. Thus， the smart logistics talent development policy will be more effect.
Key words： smart logistics； talent； factor； DEMATEL
2009年，奥巴马提出将“智慧的地球”作为美国国家战略；2009年8月7日，总理在无锡提出了“感知中国”的理念，表示中国要抓住机遇，大力发展物联网技术。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，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
宁波市是一座充满生机和活力的现代化国际港口城市，在港口经济中最为活跃也是最为有发展空间的产业就是物流。数据显示，中国物流行业的成本高达30%，而国外物流行业的成本只有不到10%，如果物流行业的整体成本能下降10%，中国的产品就能提高10%的利润，所以物流产业的提升对整个经济具有巨大的带动作用。宁波拥有物流企业近5 000家，庞大的物流企业群体和得天独厚的港口基础为发展智慧物流提供了广阔的舞台。
为行业企业发展提供合格的从业人员，是一个区域经济发展是否能够做到可持续的一个先决条件。面对着智慧物流这一崭新的理念，如何发挥方方面面的力量，培育出优质高效的智慧物流人才，成为目前急需研究的一个课题。
1 相关文献回顾
1.1 智慧物流内涵的研究
2009年中国物流技术协会信息中心、华夏物联网、《物流技术与应用》编辑部率先在行业提出“智慧物流”概念，即在互联网的基础上将物联网技术运用到物流产业发展中。鉴于智慧物流的新颖性，国内学者对其研究并不多，依据目前所查找到的文献，可以发现国内学者对智慧物流的理解分成三种观点。
观点一：依托信息技术，智慧物流是一种现代化的综合性物流系统。如应琳芝等（2011）认为智慧物流是一种以信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个环节实现系统感知、全面分析、及时处理及自我调整功能，实现物流规整智慧、发现智慧、创新智慧和系统智慧的现代综合性物流系统[1]。马军（2012）认为，智慧物流就是以信息技术为依托，通过系统物流的建设，让物流自动化、创新化、准确化，智慧物流实际上也是现代化综合性的物流系统[2]。
观点二：智慧物流是使物流系统具有自行解决物流中某些问题的能力。如中国物联网校企联盟认为，智慧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。
观点三：智慧物流是物流发展到倾向于整体智能和服务对象紧密智能联系的状态。如汪鸣（2011）认为，智慧物流是指在物流业领域广泛应用信息化技术、物联网技术、智能技术和匹配的管理和服务技术基础上，使物流业具有整体智能特征和服务对象之间具有紧密智能联系的发展状态[3]。
国内物流界对智慧物流的实践基本上倾向于技术层面，且发展比较迅猛。如安得物流的实践告诉我们信息化助力“智慧”物流，信息化技术使其在物流方案优化与成本控制方面领跑市场。“供应链+物联网=智能物流”的理念促使其开发的可视化管理核心模块，保障了其管理理念和手段的先进性。2010年，明伦高科创造性的提出“企业物流信息化、物流企业信息化、物流信息企业化、信息企业物流化”。将物联网技术与物流公共信息平台进行有机结合，实现了物流公共信息平台的智能化。宁波市以整合宁波口岸公共信息平台资源为基础，利用RFID、GPS、AIS、视频采集、数据交换等物联网技术，搭建宁波口岸物联网智能平台，以拓展宁波电子口岸和第四方物流平台功能为重点，建设智慧物流数据中心，提供智慧物流的基础服务和应用服务。宁波富邦物流有限公司与IBM中国开发中心合作创建的智慧物流是一个能够整合各方资源、实现运输量预测、最优路线设计、合理调度车辆、自动优化拼车、实时查询追踪、自动结算等功能的“智能”平台。该平台突出的重点在于可视化、可控化、智能化，能把现在比较先进的云计算、物联网、智能分析等技术有机地融合在一起。
国外学者对智慧物流的研究大多通过信息系统的实现来开展对智慧物流的研究，如H.C.W. Lau， K.L. Choy， Peter K.H. Lau， W.T. Tsui（2004）认为智慧物流能对要开展的业务提供专家级的意见，并能够在价值链中提升物流运作效率[4]。Michael Stolarczyk（2006）认为智慧物流是一种充满智慧、有远见、自身具有敏感性和反应效果的自适应物流系统[5]。
综合以上分析，可以清晰的看出，智慧物流必须依赖信息化技术，具有自行解决物流中某些问题的能力，且需要整个物流行业的智能化程度配合。
1.2 智慧物流人才开发研究
人才开发包括：挖掘人才、培养人才，即从现有人才资源中发现有能力的人，进行培养、训练，提高他们的业务技术和经营水平。
截止目前，学术界对智慧物流人才开发方面的文献基本上没有，面对着智慧物流建设的日新月异，如何能够促进智慧物流人才开发成为了一个迫切需要研究的课题。借鉴智慧物流特征中体现的特性，可以查阅相关人才开发的文献作为研究的依据。如王凌（2009）认为政府在开发高素质的相关人才中应实现“战略规划者”、“制度设计者”、“要素保障者”和“政策宣讲者”四大职责[6]。李和中（2009）借鉴新加坡、印度政府建立人才开发机制时提出应该通过政府投入导向来引导企业的发展方向[7]。王熠、孙健（2012）提出应该强化科技人才开发意识、增加教育投入、完善科技人才培训体系、加大对科技型企业支持力度等要素来影响本地区科技人才开发水平[8]。王娜（2011）提出培养和引进高素质科技人才，需要进行合作教育的有效实施，相互间的深层次融合至为关键[9]。
综合以上两个方面的回顾，可以看出，智慧物流人才开发必须结合智慧物流的特性，对现有物流人才资源进行培训和训练，进而挖掘和培养行业企业能够用得上的人才。
2 智慧物流人才开发的指标体系构建
2.1 智慧物流人才开发影响环境分析
人力资源提升是行业发展的动力，新理念的提出和深化，必须有一大批行业从业人员相关理论和技能的培养，才能真正促进该行业的升级换代。智慧物流人才开发的初始离不开物流人才信息化水平的提升，其本质的体现在于学校是否给予学生必要的物流信息化知识和技能的培养。当学生转换成物流企业的员工后，是否能够适应智慧物流所要求的岗位技能就成为了物流企业升级换代的大事。智慧物流人才的生存环境好坏，是否能体现物流信息化人才长期投入所获得的必要回报，是智慧物流人才集聚的必要条件，而这种集聚效应反过来又会促进物流行业的进一步升级换代。物流行业是否能够有魄力使用智慧物流人才，换句话说，是否给与对方足够的重视和信心，将是智慧物流推广的关键。政策是否能够有效地激励物流行业提升信息化水平，将会是智慧物流人才在物流行业活跃的“活性”因子。
综合以上观点，构建了如图1所示的智慧物流人才开发影响环境因素，其中微观环境包括员工自身构成的个人发展环境和企业职场氛围环境，这将直接影响智慧物流人才的开发；中宏观环境包括行业竞争环境、政府、学校等环境，将从一定程度上加强或弱化智慧物流人才的开发。
2.2 智慧物流人才开发指标体系
结合文献研究和智慧物流的特性，构建了如表1所示的智慧物流人才开发指标体系。
3 实证分析
3.1 基于DEMATEL方法的宁波智慧物流人才开发分析模型
基于宁波市大力发展智慧城市、智慧物流的决心和魄力，本文将上述智慧物流人才开发的指标体系制作了调查问卷，进行了调研。调查范围如表2所示。其中发放问卷148份，回收问卷123份，有效问卷117份，占回收总数的95.12%。
结合调查结果，依据DEMATEL的验证理论及思路，评价了每个因素对其他因素的直接影响关系，构建了表3所示的直接影响矩阵Y■。其中，矩阵内的每一个值Y■表示因素i对因素j的影响程度。表中0—3作为衡量因素之间关系的标度，0代表因素之间的没有关系，1代表因素之间关系一般，2代表因素之间的关系较强，3代表因素之间的关系很强。计算时，采用了EXCEL进行模型的计算。
依据DEMATEL法的计算步骤，得到宁波智慧物流人才开发指标之间的原因度和中心度（如表4所示）。其中，因素F■的中心度表明了因素i在指标体系中的位置及其所发挥的作用大小；其原因度表明了因素i对其他因素的影响程度，当原因度大于0时，表明该因素对其他因素的影响大，成为原因因素；当原因度小于0时，表明该因素受其他因素的影响大，称为结果因素。
3.2 影响宁波市智慧物流人才开发的因素分析
如表4所示，将影响宁波市智慧物流人才开发的因素可以分为两类：
（1）原因因素。按其大小顺序依次是：F11、F17、F9、F10、F18、F16、F13、F12、F22、F8、F21、F15、F26、F3。这些因素对宁波市智慧物流人才开发影响较深，应该着力强化此类指标因素，进而促进宁波市智慧物流人才开发的成效。
F11的原因度最高，作为复合性人才的智慧物流人才对其就职的行业比较看重，只有提升了行业的薪酬待遇，才能在一定程度上激励更多的高科技人才进入物流行业，进而促进智慧物流人才的集聚。其次F17的原因度较高，表明智慧物流人才对政府是否具有明确的智慧物流发展战略比较看重，说明目前智慧物流人才更多地愿意与区域经济发展共进退，但同时也希望政府能够在行业支持力度方面多下功夫，使自己明确如何规划自己的职业生涯，进而能够提升自己的实力。F3的原因度最低，说明智慧物流人才对所就职的企业晋升与培养机制虽然有看重，但是在所有原因度中不是主要地位，从另一个侧面也反映了智慧物流人才希望获得的是比较自由的就业空间，不太愿意把自己局限在一个单位中发展，更多的是能够获取整体就业环境的完善性。
（2）结果因素。按其绝对值大小顺序依次是：F29、F28、F7、F23、F30、F19、F27、F25、F20、F6、F14、F2、F24、F4、F5、F1。这些指标会受到其他指标的影响，进而影响宁波市智慧物流人才开发的成效。比较靠前的是F29、F28、F7、F23等结果因素，从分类表中能够看出，个人在工作中的信息与技术应用意识、个人在工作中的价值取向、智慧物流人才的职业道德等指标与员工个人发展和经过学校职业技能培养阶段密切相关，这反映了宁波智慧人才开发时，应该将更多的关注度放在培养和提供员工就业环境的载体（即企业和学校）上，而不是将关注力放在员工个人身上，因为可以通过其他环境因素来影响员工个人的发展。
因素中心度越大表明其在系统中的作用和功能越大，在宁波市智慧物流人才开发指标中，排在最靠前的几位依次是F10、F22、F8、F19、F21、F3、F18、F11、F12、F20等。这说明了宁波智慧物流人才开发时，要想取得较好的成效，必须把行业创新氛围、智慧物流人才的信息管理能力、行业人才集聚度、学校智慧物流人才定位等环境要素放在首位进行发展，进而通过这些关键因素的投入和发展，推动宁波智慧物流人才开发的可持续性。
4 结论、建议和展望
智慧物流的发展离不开智慧物流人才的开发，只有充分重视“以人为本”，培育一大批适合智慧物流发展的智慧物流人才，才能够真正有效地促进智慧物流行业的发展。
从中宏观层面而言，智慧物流行业的竞争态势将在很大程度上影响到宁波智慧物流行业的发展，其中智慧物流行业平均报酬、智慧物流行业竞争激烈程度、智慧物流行业创新氛围等环节对宁波智慧物流人才的开发具有明显的作用。如果能够充分发挥物流行业协会的力量，对宁波物流行业、企业进行一定程度的规范，按照影响宁波智慧物流人才开发的原因度指标因素来有条不紊的开展工作，必将对该行业智慧物流人才的开发起到较大的辅助作用。对政府而言，需要进一步明确智慧物流发展战略，加大对物流行业对智慧物流环节的倾斜力度，提供智慧物流的基础设施等主要环节，通过政府公共管理的针对性和区域经济发展的侧重点不同，进而推动宁波智慧物流人才开发。对于学校而言，应该加强对智慧物流人才的信息管理能力和知识体系完备性方面的设计，同时强化提升员工就业前的学习，帮助企业建立能适应智慧物流人才发展的晋升与培养机制，都将在很大程度上推动宁波智慧物流人才的开发。综合以上分析能够看出，目前宁波智慧物流人才在开发时，行业协会、政府、学校、企业在其中所起到作用各有偏差，相关机构在制定政策时，必须充分考虑这些因素在智慧物流人才开发时的因果关系，进而推出真正能推动智慧物流人才发展的策略。
本文研究的视角主要集中于影响智慧物流人才开发时的环境因素，考虑到智慧物流人才的复合性，以及各区域经济发展对智慧物流的不同要求，智慧物流人才开发的研究还可以从区域经济与人才发展联动性、企业的用人环境构建等多维度多视角开展研究，进而不断丰富智慧物流人才开发的维度和深度，为后续研究奠定良好的研究基础。
参考文献：
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智慧物流理念范文2
关键词：智慧物流；数据挖掘；差异化服务
中图分类号：F250 文献标识码：A
Abstract： This article collects the research trends of smart logistics and data mining， and provides the theoretical basis for further research. Based on big data research field of vision， it analyzes the reason of logistics' enterprises exploring opportunity form the data under the pressure of competitive situation and“internet+”opportunity. The article studies the differentiation service method of logistics' enterprises from the establishment of high quality data availability set taking the theme of logistics service as the center and the competitive elements of smart logistics differentiation service.
Key words： smart logistics； data mining； differentiation service
2009年以来，智慧物流理念的提出，给物流业向“智慧化”转型注入了一剂强心针。各种冠以智慧名目的软件和解决方案不胜其数，对于物流企业而言，在享受智慧物流理念的同时，又深深陷入技术应用和业务发展的困局，即采用智慧物流技术之后，业务增长有限。与此对应的是，企业数据量大幅递增，带来了企业IT架构的不稳定。“互联网+”、大数据也在深深地刺激着物流企业的经营神经，如何跟上时代潮流，借助先进理念对企业业务进行升级转型成为了一个迫切需要研究的命题。
1 相关文献研究
1.1 智慧物流及研究动向
从现有文献来看，国内智慧物流理念从提出到引发激烈研讨，经历了以下几个阶段。2009年以前，相关文献使用物流智慧，或者将物流表述为一种智慧，对其展开了相应的研讨。宋则（2007）认为现代物流是一种人类协同合作“本能的智慧”[1]。2009～2013年，该阶段研究强调信息技术在物流行业的推广应用，将智慧物流作为物流信息化发展的较高阶段展开论述。王继祥（2010）指出物联网发展必将推动智慧物流的变革[2]。2014年之后，学者们结合智慧的内涵和外延，从管理角度对智慧物流进行了更加深入的研究。王之泰（2014）将智慧物流定义为是将互联网与新一代信息技术和现代管理应用于物流业，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、信息化、网络化的创新形态[3]。
以“smart logistics”和“wisdom logistics”为关键词，检索google学术、Emerald数据库可以发现，2006年以前，国外学者往往以物流某环节的智慧（smart）为关键词展开论述，在研究时遵循着IT技术、RFID、系统软件开发的技术路线，同时沿着供应链管理的视角对物流相关环节进行研究。Peter Vervest， Eric van Heck， Kenneth Preiss， Louis-Francois Pau（2005）[4]认为智慧商业网络的实施需要对物流进行更加全面的改造，从而使业务流程更加模块化和动态化，以获得更为灵活的采购性能和资产效率。2006～2009年，国外学者围绕着物流具体功能环节，结合RFID、智能电话等信息技术的应用，进行了相应的研究。Veloso M， Bentos C， Pereira F C（2009）[5]等结合智慧运输系统，研究了感知技术和感知网络对物流的影响，并且论证了使用相关技术应用会对环境带来积极的变化等。2010年以来，国外学者逐渐将研究视野转向了行业应用、网络构建、大数据、信息管理体系、互联网融合、大数据等层面，逐步从原来的微观层面走向了中观，乃至宏观领域。Gubbi J， Buyya R， Marusic S等人（2013）[6]指出智能交通和智慧物流应该分别隔离成一个单独的领域，原因在于数据共享和IOT支柱环节实施的性质需要。
综合上述国内外参考文献可以看出，国内外学者的研究路线基本遵循着语义联想―技术应用―管理拓展的思路，从智慧源头开始，到相关技术应用于物流环节，再围绕RFID典型技术与物流的关系，然后再到产业融合等这样一个研究链条。略微有些差异的地方在于，国内学者对于互联网+、大数据和物流的研究兴趣要高于国外学者。
1.2 数据挖掘及研究动向
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据中提取隐含其中的、人们事先未知的、具有潜在价值的信息和知识的过程。按照数据结构进行组织、存储和管理数据的数据库技术，在过去60多年来产生了巨大的科技影响，与各行各业进行了有效的融合。泛在知识环境理念提出之前，数据挖掘的研究大多停留在基于结构化数据完成相关知识的描述和预测研究上。马志锋，刑汉承，郑晓妹（2001）基于Rough集的时间序列数据的挖掘策略，讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题[7]。Agrawal R（1993）等人提出了增量式更新算法[8]，Cheung DW（1995）等人提出了并行发现算法[9]。在数据挖掘方法层面，进行了关联规则挖掘、多层次数据汇总归纳、决策树、神经网络、可视化技术等模式、算法的研究。郑建国，刘芳，焦李成（2002）在分析人工神经网络基础上，将子波与已有的神经网络模型结合，提出了基于自适应子波神经网络的数据挖掘方法[10]。Furuta K（1990）提出了剪辑近邻法[11]。
伴随着大规模数据的增长，人类社会已经进入大数据时代，与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。2011年全球数据量为1.82ZB，据估计2020年全球大数据量将达到40ZB。现有数据库架构在ZB数据规模量级下呈现出一种无能为力的状态。围绕大数据带来的数据量级规模的变化，国内外专家学者对数据挖掘的研究焦点出现两个支分支，其一是如何应对大数据挑战带来的数据类型多样，要求及时响应和数据的不确定层面。余伟等（2015）针对web中不同数据源之间数据不一致的问题，基Hadoop MapReduce架构提出了相应的自动发现算法[12]。Rakthanmanon T， Campana B， Mueen A， et al（2013）[13]提出了DTW（Dynamic Time Warping）法来研究大数据集下的时间序列数据挖掘算法，通过实证验证了可行性。其二，围绕数据量集增大，将数据之间的因果关系转向相关关系，进行相关业务模式、应用和策略等的洞察力研究。曾晖（2014）提出了构建大数据挖掘的管理层次和制度结构及相关解决方法，基于房地产工程项目进行了应用研究[14]。
综合上述文献可以看出，从技术路线上来看，数据挖掘围绕着数据规模量级的问题，遵循着解决数据本身的数据结构异同挖掘，再到解决数据挖掘的实时性技术路线。从商业应用来看，研究领域围绕数据规模问题，从原来的因果关系转向到相关关系，逐步将技术与行业应用进行融合的研究路线。
2 竞争态势和“互联网+”机遇倒逼物流企业从数据中探索机遇
智慧物流更强调物流供应链的匹配效率，进而实现供应链整体运作最优。匹配意味着双向配对，无论成员之间的物流服务水平高低与否，在时空效率的约束下，成员的物流服务能力信息必须充分展示在供应链合作伙伴之前，才能实现其与物流供应链的快速匹配。
对于物流企业而言，在一定的时空约束下，物流服务能力是其从事某种物流作业的内在能力表述。物流服务能力会随着业务的熟练程度增加而提升其水平，同样也会随着业务萎缩而固步自封，或者说降低其水平。
提供同质化服务的物流企业面临的竞争环境越来越恶劣，越来越多的物流企业希望摆脱这种尴尬局面。长尾理论告诉我们，这些以往忽视的长尾东西恰恰是我们后续进行差异化经营的变局法宝。企业必须充分重视数据挖掘的细分市场变量集，依靠这些充分挖掘出来的市场细分变量集，我们可以将市场进行无限细分，进而进行有效的目标市场定位，然后根据这些细分市场表现出来的特征，改善我们的物流服务能力，从而形成差异化服务。考虑到物流服务的时空限制，数据挖掘必须重视线上和线下的数据源。对于线下实体运作过程中产生的大量与业务相关联的数据，必须充分纳入NOSQL数据库中进行存储。对于线上数据信息，必须设定相关的情感主题，以充分挖掘物流服务过程中隐藏在不同数据结构类型中的特征信息，借助相关性的数据挖掘技术，对线上和线下两种数据进行细分市场变量集合挖掘，找出相关的细分市场变量结合，从而完成后续的细分市场细分工作。
“互联网+”时代激发越来越多的物流企业将经营目光转向互联网领域，目标是获取更多的经营机会。具体作业时，往往采用“人―机”交互模式进行网上交易信息的检索和分析，并未充分发挥智慧物流的优势，通过机器的自动学习方法来获取和挖掘交易信息。对于网络上的数据信息而言，分为Deep-web和surface-web两种模式，对应的数据结构也分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据形态。对于互联网而言，surface-web模式带来的数据呈现着爆炸性增长的状态，而这些数据背后隐藏的信息给相关经营者提供了大量的商机，只不过这些数据往往以文本、视频、图片等半结构化和非结构化的数据结构存在着。物流企业可以通过提炼自身物流服务能力作为KEY-VALUE，结合能够充分挖掘不同数据结构类型的智慧物流数据挖掘算法，在互联网上进行智慧性的数据挖掘，才能在有限的时间约束范围内，挖掘出匹配自身物流服务能力的物流业务集合。经营者所要做的是，根据自己的服务成本和盈利目标进行二次筛选，形成满足客户需求的信息，主动信息出击，快速完成与相应供应链的对接服务。
3 借用数据挖掘，谋求智慧物流差异化服务创新发展
3.1 以物流服务主题为中心，建立高质量的数据可用性集合
大数据时代的智慧物流运作更强调将数据作为企业的宝贵资源来看待，通过数据挖掘探索出适合自身良性发展的方法和路径，这就决定了数据可用性成为了智慧物流数据挖掘和物流服务有机互动的基础。
随着时间延续，智慧物流运作中的数据量级必然会大幅递增。Web空间和物理空间（如物联网）上的数据流，线下具体作业过程中的数据流等，呈现出不能完全满足数据可用性的特性。一旦数据可用性不足，则数据挖掘结果必然会弱化决策效果。
对于物流企业而言，考虑到目前大数据挖掘技术不成熟的现实约束，必须先将数据可用性这一基础工作落实，只有这样才能随着大数据挖掘技术的突破应用获得实时效益。数据确认工作十分困难，考虑到具体经营条件约束，物流企业可以采取如下路径来完善数据可用性工作。首先，分解数据可用性的五个性质，围绕服务能力，赋予不同的权重，设定相关的弱可用数据指标体系，收集整理弱可用数据集合。其次，以服务相关性为主题，将Web空间上的半结构化和非结构化数据作为收集、整理和存储的重心，为后续进行深入数据挖掘奠定基础。第三，将物理世界中的数据和服务作业现场的数据作为辅助支撑，按照数据可用性的完整指标，收集整理出高质量的数据可用性集合。此路径是一个循环往复的过程，会随着一项物流服务主题的结束，重新开始下一个循环。
3.2 利用数据挖掘，探寻智慧物流差异化竞争要素―细分市场
物流企业的经营思路着重点在于：首先要解决业务有无的问题，其次是开拓对自身有利的业务。对于技术应用而言，同样遵循这样一个规则，那就是无论技术先进与否，如果不能解决上述两个问题，企业也会弃之不用，遵循业务发展路径探索智慧物流数据挖掘和物流服务能力的协同路径会更具研究意义。
“互联网+”时代给物流企业带来了大量的业务机会，物流企业需要借助数据挖掘技术，突破时空限制，充分挖掘不同异构网络平台提供的各种各样的商机，寻求适合自己链入的供应链，完成业务增长任务，这是一种被动性的发展模式。
在被动性发展模式下，如何借助智慧物流数据挖掘，在时间变量约束下，快速找到适合自身物流服务能力的业务显得尤为重要。在进行智慧物流数据挖掘时，需要借助大数据已有的Hadoop MapReduce架构，完成智慧物流数据挖掘的快捷性布局；其次，以业务相关性为原则，基于Item-Based数据挖掘技术完善算法。即将现有物流服务能力进行提炼，转化成User特征值，将原有服务成功的物流业务和网上发现的离散物流业务转换成ITEM数据集，提炼关键词。第三，推测和演化ITEM和ITEM的相似度，构建USER-ITEM矩阵完成后续的智慧物流数据挖掘。在进行数据挖掘和物流服务能力匹配的过程中，不断训练和演化算法，以发掘商机为达成目标，可以有效地协助物流企业解决从互联网上发掘业务有无的问题，尽管这种路径有一定的意义，但是并不能改善物流企业需要谋求的差异化竞争态势。
其次，物流企业必须坚持主动性的发展模式，即挖掘出满意的细分市场之后，必须根据细分市场的需求特征来重构自身的物流服务能力，使供给与需求达到契合，不断地实践和磨练自己的物流服务能力，在细分市场形成竞争优势，从而形成差异性竞争优势。
构建足够大细分市场的前提条件在于能够获取独立于竞争对手所知晓的市场细分变量，这些市场细分变量的特征值往往隐藏在不同异构网络平台上的非结构化数据中，充分挖掘细分变量数据成为主动发展模式需要破解的难题。在此路径下，需要采用CONTENT-BASED和ITEM-BASED数据挖掘相结合的方法进行。首先，根据CONTENT-BASED数据挖掘算法，加入业务情感特征向量集，重构CONTENT-BASED的智慧物流数据挖掘算法，对互联网上的业务进行挖掘，找出业务集（无论是否被竞争对手完成）。其次，结合ITEM-BASED算法，对物流服务能力进行重构，依据时间快捷性和相关性原则，探寻适合的业务集。第三，设定时间段，对服务过的业务结合线下数据进行细分市场变量的可用性数据集进行推敲，将其从弱可用性转化为高质量的可用性数据集。第四，采用智慧物流提供的可视化技术对市场进行细分，探寻出满意的细分市场，根据细分市场呈现的需求特征重构自身物流服务能力，进而进入主动发展模式。
对于市场而言，并不是一成不变的，互联网时代随着信息日益公开透明，市场的变化速率将会比以往更迅速。对于积极进取的物流企业而言，需要不断地跟踪和监控已有市场，积极开拓细分市场，从而形成差异化竞争优势。
4 总 结
大数据时代已经悄然来临，数据将成为企业发展中重要的资源，充分借助互联网和大数据的技术优势，不断探寻新的商业模式，可以帮助企业尽快摆脱恶性竞争，形成差异化竞争优势。本文在收集整理智慧物流和数据挖掘相关文献的基础上，研究了竞争态势和“互联网+”机遇倒逼物流企业从数据中探索机遇的成因。接下来，论文从基于物流服务主题为中心，建立数据可用性集合，再到利用数据挖掘探寻智慧物流差异化竞争要素―细分市场方面进行了研究，并提出了部分方法。
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智慧物流理念范文3
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。
智慧物流理念范文4
物联网的理念最初基于射频识别／产品电子代码（以下简称RFID／EPC）技术提出，随着感知技术与网络技术的突破而不断提升和完善。以物联网为核心的信息技术被誉为第三次信息技术革命，物联网是从信息自动提取、信息整合、物品局域联网、局部系统的智能服务与管控等向全网融合逐步深化的过程。
仓储管理可以简单概括为8项关键内容：追－收－查－储－拣－发－盘－退，随着制造环境的改变，产品周期越来越短，订单式生产、大批量定制的生产模式，对库存限制的要求越来越高，仓储管理及精确定位在企业的整个管理流程中起着非常重要的作用，及时准确的进发货及精准的库存控制，对企业的竞争能力有着至关重要的影响。基于物联网技术的仓储系统管理能够有效地帮助企业实现仓储精准管理和智能化。
物联网技术概述
从物联网本质上看，物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种聚合性应用与技术提升，将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成应用，使人与物实现智慧对话。物联网技术的发展几乎涉及到了信息技术的方方面面，是一种聚合性，系统性的创新应用与发展，因此被称为信息技术的第三次革命性创新。
物联网主要有三层架构，即感知层、网络层和应用层。结合物联网基础架构，物联网主要分为三大技术体系：一、感知技术体系，二、通信与网络技术体系，三、智能技术体系。物联网的本质概括起来，主要体现在三个方面一是互联网特征，即对需要联网的物一定要能够实现互联互通的互联网络；二是识别与通信特征：即纳网的“物”一定要具备自动识别与物物通信（M2M）的功能；三是智能化特征：即网络系统应该具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。围绕三大技术本质，目前物联网实现多样化发展感知技术更加丰富，除RFI技术以外，面向所有感知技术开放，凡是能够起到自动感知的技术体系都可以纳入物联网感知技术体系，目前常用的传感知技术、RFID技术、GPS卫星定位与识别技术、视频识别或机器视觉技术等都可纳入物联网终端感知技术体系：网络方面，互联网、传感网、局域网、电视网、电信网也在走向融合，也可纳入物联网网络技术体系：智能应用则更加广泛了，从而打开了智能物流发展创新的空间，一个智慧物流的时代正向我们走来。
物联网技术在仓储管理中的应用概述
现代仓储系统内部不仅物品复杂、形态各异、性能各异，而且作业流程复杂，既有存储，又有移动，既有分拣，也有组合。借助物联网技术实现的智能仓储管理系统在物联网三层架构基础上，支撑仓储管理具体业务的实现。一般应用框架如图所示。
1、智能仓储感知技术应用
在智能仓储中，为了对仓储货物实现感知、定位、识别、计量、分拣、监控等，一般采用传感器、RFID，条码、激光、红外、蓝牙、语音及视频监控等感知技术。目前在仓储系统中感知技术应用最为广泛的是条码和RFID技术。在物流作业系统，基于RFID技术能够实现对高附加值产品自动识别与定位，使产品信息自动进入物流管理信息网络系统，对产品的生产、加工等物流的全过程进行信息追溯和网络检索查询。借助物流运作的单元化技术，以物流单元为终端节点，实现对物流单元的自动感知、定位、追踪、管理与控制，形成以物流单元为终端节点的物联网体系，从而实现智慧物流运作与管理。
智能仓储的网络与传输技术应用
现代物流趋势之一是实现网络化和智能化，在制造企业内部，现代仓储配送中心往往与企业生产系统相融合，仓储系统作为生产系统的一部分。物流行业为了使移动或存储中形态各异“物”能够联网，最常采用的网络技术是局域网技术、无线局域网技术、互联网技术、现场总线技术和无线通信技术。
在区域范围内的物流管理与运作的信息系统，常采用企业内部局域网直接相连的网络技术，并留有与互联网、无线网扩展的接口；在不方便布线的地方，常采用无线局域网技术；
在大范围物流运输的管理与调度信息系统，常采用互联网技术、GPS技术、GIS地理信息系统技术相结合，组建货运车联网，实现物流运输、车辆配货与调度管理的智能化、可视化与自动化：在以仓储为核心的物流中心信息系统，常采用现场总线技术、无线局域网技术、局域网技术等网络技术；在网络通信方面，常采用无线移动通信技术、3G技术、M2M技术、直接连接网络通信技术等。
3、智能仓储作业与管控技术
智能仓储管理系统，借助物联网技术与仓库管理系统（WMS）相结合，实现仓储业的智能化与自动化。常采用的智能技术有：自动控制技术、智能机器人技术、智能信息管理系统技术、移动计算技术、数据挖掘技术等等。
目前，能够实现物流全过程智能控制与管理的还不多，物联网及物流信息化还仅仅停留在对物品进行自动识别、自动感知、自动定位、过程追溯、，在线追踪、在线调度等一般应用水平上。在专家系统、数据挖掘、网络融合与信息共享优化、智能调度与线路自动化调整管理等智能管理技术的应用方面还存在很大差距。
未来物联网在智能仓储方面的发展趋势
1、统一标准，共享物流的物联信息
目前物联网技术绝大部分的应用还是局部的、局域网络的应用，系统间难以融合，各自的网络有各自的标准体系，易形成物联网信息孤岛。尽管目前的物联网仓储应用是闭环和相对独立的，没必要实现全部的物品互联到一个统一的网络体系。但是，在物联网基础层面，统一的标准与平台是必须的。局部的物联网系统、物联局域网等都可以在统一的标准体系上建立。
2、互联互通，融入社会物联网
物联网是聚合型的系统创新，必将带来跨系统、跨行业的网络建设与应用。随着标签与传感器网络的普及，物与物的互联互通，将给企业的物流系统、生产系统、采购系统与销售系统的智能融合打下基础，网络的融合必将产生智慧生产与智慧供应链的融合，企业物流完全智慧的融入企业经营之中，打破工序、流程界限，打造智慧企业。
智慧物流理念范文5
目前，对物联网还没有一个公认的概念，总体来说它是指利用各种传感器和互联网连接起来的一项新技术。物联网就是利用数据采集设备，如传感器、二维码、电子标签等实现对物体信息的采集，然后组成一个嵌入式网络，通过异构网络的融合技术，通过通讯接口实现嵌入式网络和互联网的对接，实现对物体的监控。物联网的核心思想是：利用各种方法和形式对物体、人、设备进行感知，实现无所不在的感知；实现不同网络接入方式、不同应用系统、不同环境的互联互通和信息共享，提供人性化、个性化的综合信息服务，支持信息数据处理和辅助决策实现智能服务。供应链管理与物联网理念一致，通过信息共享，建立协同关系。因此，物联网对供应链的发展有巨大促进作用。首先，物联网技术帮助物流企业跟踪货物，跟踪运输设备的状态。这些信息共享给上下游后，提高上下游的生产效率，降低成本，实现多赢。其次，供应链上的所有信息在一个平台大集中后，可以利用大数据优化运输路线，优化配载，为物流企业带来价值。通过与物联网技术的结合，智慧物流平台提供感知供应链的能力，可以更智能、更有效地管理物流运输活动的整个过程，帮助企业提高物流过程的可控性，提升物流服务质量。因此，研究物联网在供应链上的应用具有重要的现实意义。
2基于物联网技术的智慧供应链
物联网技术使整个物流供应链管理更精准、高效、智慧、可控、可知及可视。通过物联网等技术的应用，优化业务流程，提升物流服务水平，强化物流精益管理，提高调度智能决策；通过运用摄像头、温湿度和红外线传感等技术手段，实现全环节可视监控；通过RFID技术，对批次物料进行标识和不中断传递，实现物料全过程质量监控和回溯；通过生产过程数据自动采集、自动加工，实现智能信息处理与服务决策，实现整个供应链全面覆盖、全面感知、全程控制、全面提升。“传感监控网络”采集捕获的信息，通过有线网络、无线网络、卫星通信、电信网络、广电网络、蓝牙等多种传输技术和通信网络，快速准确地上报监控信息智能分析系统，分析系统根据预先定义的关于物移、闯入、徘徊、滞留、超速、越界、温/湿/火/水/烟等不同环境异常触控阈值条件，生成不同优先级的警报信息，并以指标、视频、声音、时间等不同维度的信息通报用户。实现对环境、位置、时间三位一体的全方位精细化管理，提高物流仓储管理的安全可控性。通过这样的集成，可以方便地实现：在物流中控室随时检查某个工作间的温、湿度传感标签，温、湿度标签在接收到温、湿度数据后，可以定期向远距离阅读器发送数据，这些数据信息实时传输到监控室的显示屏上。当任何一个监测数据超过事先设置好的警戒线时，就会发出报警提示，监控平台可以在第一时间确定位置，进行有效处理，实现快速响应。另外，可以将监控系统与移动通信技术相结合。在机房出现异常时，利用短消息、邮件、手机或电话振铃等方式进行提醒，充分实现无人值守的远程监控，提高物流现场的管理效率和管理水平。
3智慧供应链平台架构设计
基于物联网技术的智慧供应链平台的总体架构设计思路，以现代物流与供应链管理思想为核心，建立统一的平台多元数据中间件，基于物联网和SOA技术，建立流程化的物流管理信息系统（见图2）结构体系，以整合供应链上下游系统资源和数据资源，增强供应链的可视性，强化绩效管理和成本控制，为供应链提供监控调度手段，提升供应链整体执行效率，降低供应链总体成本，为智能化决策支持提供依据。
4物联网技术对供应链管理的影响
物联网技术的应用使企业供应链管理的方式发生巨大变革，主要体现在以下几个方面。（1）实现供应链的可视化管理，实现产品的质量保障。通过在供应链各个环节运应物联网技术，如RFID、二维码、电子标签等，对每个物品的流动信息进行采集，保证物品的可追溯性，实时监测产品的动态信息，利用互联网实现信息的共享和交换，通过信息平台可以查询这些数据信息，实现供应链的可视化管理，保证产品质量，提高企业信誉度，实现价值最大化。（2）实现供应链的信息共享。信息共享是供应链管理的核心思想，信息共享保证信息的同步传输，供应链各环节的信息同步是供应链信息化追求的目标，只有实现各个环节信息的同步化管理，才能有效发挥供应链协同化管理的价值。物联网技术的应用实现了各环节的信息采集，及时发送信息平台，及时共享，减少数据采集的失真现象。快速有效的数据流动，可以有效应对客户需求的变化，准确预测市场需求，大大减少库存量，降低企业成本。（3）实现供应链的智慧管理。通过物与物的信息交换，实现自动化控制，减少对人工的依赖，节约成本，减少出错率。智慧的物流供应链系统通过对数据信息的采集和分析，用先进的数据挖掘技术和智能分析技术进行智能化处理，根据提供的信息进行判断，将结果回传到设备采集器和节点，实现整个系统的闭环控制。遇到紧急情况，根据这些数据信息，自动启动防护预案，实现多系统联动，全面提升灾害自动修复水平，从而提高供应链的智能化水平，实现真正意义上的智慧管理。
5结论
智慧物流理念范文6
俄亥俄州的首府哥伦布市位于美国内陆中西部偏北的塞奥托河与奥兰滕吉河的交汇之处，地处俄亥俄州的中心地带，在全美大城市排名中名列第15位，也是俄亥俄州第一大城市。
《福布斯》杂志曾在2008年将哥伦布市评为全美排名第一的新兴科技城市;《商业周刊》也于2012年将哥伦布市列为全美50个最佳居住城市之一;2013年，哥伦布市被全球智慧论坛列入“全球7大智慧城市”之一，是美国唯一入选的城市。
作为信息经济的发源地，哥伦布究竟何以从众多的美国城市中脱颖而出，一跃成为“智慧”超群的标杆？剖析其中的关键，对把握中国智慧城市建设关键必定具有一定的启示作用。
从数字城市到智慧城市
由于智慧城市从诞生起就在技术和人文之间争议不断，因此，有必要先全面了解一下智慧城市的内涵。智慧城市缘于信息技术高度发达，并在IBM提出“智慧地球”后备受关注。因而，在智慧城市早期，以云计算、大数据、物联网、社交网络等数字城市的概念占据了主导，甚至有不少城市在推动智慧城市建设的过程中，简单地将智慧城市与数字城市关联在一起，直到人文学科介入智慧城市领域后，智慧城市才获得了更为丰富的内涵。
首先，智慧城市建设的目标在于让城市获得解决自身发展困难的能力。其次，信息技术的突破为实现永不堵塞的街道、安全放心的食品、取之有道的能源等城市发展关键问题开辟了新的解决路径。计算机、互联网、3S、多媒体技术、传感器将城市信息动态存储于计算机网络的虚拟空间，推动相对分割和封闭的信息化碎片迈向智能融合的城市信息架构。
任何的偏颇都无法真正洞悉智慧城市关键所在，未来我们可想象的智慧城市应该是有着良好城市生态的可持续发展的城市体系。这种良好生态由高端基础设施、绿色可持续的经济发展和开放的创新生态等组成，也是ICF评估智慧城市的关键所在。
哥伦布的智慧生态基础
自1812年建立后，哥伦布市快速发展，大批欧洲移民、亚裔、拉美裔来此定居。漫步哥伦布市，满眼是仿古建筑与现代大厦交相辉映之美。俯瞰整个城市面貌，仿希腊式的州政府大楼、欧式的老教堂、维克多利亚风格的民居以及玻璃幕墙的商业写字楼无不诉说着这座城市人口与文化的多样性。
哥伦布的多样性还体现在经济方面，基于教育、保险、时尚、国防、航空、食品、物流、能源、医学研究、酒店和零售等，哥伦布拥有良好的服务产业生态系统。在这个生态系统中，哥伦布大学颇为引人注目。确切说来，拥有54所大学的哥伦布本身就是一座大学城，包括15万在校生、2000多家科技研究机构和近5万科技工作人员。其中，俄亥俄州立大学哥伦布校区是美国最大的大学校区之一。
哥伦布的企业力量也颇为引人注目，2013年，全市共有4家公司入选美国《财富》500强名单，哥伦布还有如摩根大通、欧文斯科宁等的大型雇主，为哥伦布市创造诸多就业机会。此外，哥伦布市还有十分发达的物流业，哥伦布延伸出的铁路与美国东西海岸各大港口直接相连，却有较芝加哥和纽约低廉的货机降落费用和仓库及分销中心的租金，使得Gap、飞利浦、卡夫食品都在里奇贝克内陆港设下全球物流中心。
总之，多样性的文化和丰富的高研院所资源为哥伦布提供了智慧的源泉。凭借深厚的人力资源基础和商业主体优势，在多元文化碰撞下，哥伦布才有可能高屋建瓴地投资于城市可持续发展所需的信息基础和绿色信念，以一种强大的包容力调动各方面的资源，体现出城市整体的智慧，并在进一步的人力资源发展中实现良性循环。
绿色可持续发展
哥伦布市所致力的能源改革最早开始于2005年，政府分析城市释放的温室气体量，并推出了公共教育活动“实现绿色哥伦布”。政府已经意识到，改革节省下来的能源成本和减少污染危险将有助于促进经济发展并改善居民生活。为实现能源利用的绿色改革，政府展开了包括改造城市建筑物、铺设清洁能源设备和促进公共交通等诸多举措。
2006年，哥伦布市积极开发绿色经济使用住房项目，完成后的建筑有顶尖的保温功能、室内气体过滤系统、节能家电等，提高能源效率的同时帮助居民降低生活成本。
2009年，六家哥伦布地区的制造厂商参加了环保局的试点项目――“经济，能源与环境”（E3项目），政府提供补助及绿色基金，公用事业单位提供技术评估，金融企业为有潜力的厂商提供贷款，多方协作帮助制造商走向绿色生产。2010年，哥伦布政府利用740万美元的节能津贴启动了一系列改造，用于减少建筑物中能源浪费。
一直以来，美国都因个人高度消耗能源而备受争议，作为一个车顶上的国家，哪怕是银行存取款都设计好汽车通道，以便驾驶员可以不下车就能搞定所有的手续。与美国许多城市取消自行车道和人行道，强化车道形成鲜明对比的是，哥伦布大力修建完善自行车道，以减少机动车辆的使用。
从哥伦布的表现看来，处处都有绿色，行动在于点滴。绿色理念增加了哥伦布城市运作的效率，从而能够将资源使用在更加面向未来的地方。
开放创新与未来铺垫
如果说信息基础为哥伦布提供了高效沟通的可能，无处不在的社会网络则为高效的交流提供了动力。凭借育成中心、暑期学院、STEM教育计划、企业产学研项目、校友会等纵横交错的合作交流，哥伦布的政府、大学、企业和非营利组织之间存在大量的信息接口。这些信息接口借助畅通的信息高速公路，让哥伦布成为一个有机的整体。
城市各功能体之间的融合贯通，将具有多元文化背景的主体放入一个大的平台中，以此发挥集体思考的能力，才有可能激发出持续创新的灵感。这些灵感再借助系统进入到城市各功能体中，以扬长避短、相互配合的方式找到创新落地的方法和载体。对此，ICF在报告中也曾称赞过哥伦布政府、学术界、企业及非营利组织之间的协作。
