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    關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)應(yīng)用技術(shù)研究

      信息來(lái)源:   發(fā)布時(shí)間:2021-06-19  點(diǎn)擊數(shù):

    當(dāng)前物流行業(yè)正處于快速發(fā)展的階段, 做好其相關(guān)新技術(shù)的研究應(yīng)用, 對(duì)于提升現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)管理水平具有十分重要的作用和意義。當(dāng)前信息化時(shí)代下, 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用, 對(duì)于現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)管理模式的發(fā)展提供了重要的技術(shù)動(dòng)力來(lái)源, 同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)智慧物流的重要支持。下文就從物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)兩個(gè)角度, 分析和探討了現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)應(yīng)用方面的相關(guān)問(wèn)題。

    1. 物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

    第一, 感知技術(shù)的應(yīng)用分析。在當(dāng)前現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)當(dāng)中, 感知技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用, 而RFID技術(shù)作為感知技術(shù)中的重要一種, 其本身已經(jīng)成為了現(xiàn)代化倉(cāng)儲(chǔ)管理體系中不可或缺的一項(xiàng)基礎(chǔ)性的技術(shù)支持。通過(guò)利用RIFD標(biāo)簽、手持終端等, 實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理, 實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)和配送一體化的控制, 有效降低整體物流成本。利用RFID技術(shù), 我們也可以實(shí)現(xiàn)智能化手持分揀, 使得分揀的速度和效率可以得到更好的提升和發(fā)展。而在另一些倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)中, 也可以配合利用紅外線、激光燈等不同的技術(shù), 對(duì)物品進(jìn)行感知和定位, 有效地提升分揀效果, 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分揀。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展, 一些特定的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)也對(duì)感知技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了一定的拓展。例如, 在一些糧食食品物流倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)中, 通過(guò)利用溫濕度傳感器來(lái)與其他傳感技術(shù)進(jìn)行集成, 實(shí)現(xiàn)了整體倉(cāng)儲(chǔ)管理效能的進(jìn)一步提升。

    第二, 網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的應(yīng)用。在當(dāng)前現(xiàn)代物流管理中, 多種新技術(shù)的應(yīng)用, 都需要基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為基礎(chǔ)。在現(xiàn)代化企業(yè)生產(chǎn)中, 倉(cāng)儲(chǔ)、配送和企業(yè)本身的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)往往是一體化的融合管理機(jī)制。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的應(yīng)用, 可以讓生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)于相關(guān)物流倉(cāng)儲(chǔ)方面的控制需求得到有效的實(shí)現(xiàn)。倉(cāng)儲(chǔ)管理信息可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù), 實(shí)時(shí)地與配送部門、集中管理部門以及門店等進(jìn)行及時(shí)的交互。這對(duì)于一些經(jīng)營(yíng)行為和生產(chǎn)策略的調(diào)整來(lái)說(shuō), 是非常重要的依據(jù)和基礎(chǔ)。

    第三, 全過(guò)程化控制管理。當(dāng)前現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)管理, 通過(guò)依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用, 可以實(shí)現(xiàn)貨物在線的追蹤、追溯以及調(diào)度管理。配合相應(yīng)信息管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能更好地落實(shí)和完善當(dāng)前的智能化的管理需求。例如, 對(duì)于某一物流配送企業(yè)來(lái)說(shuō), 通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)的應(yīng)用, 可以實(shí)現(xiàn)對(duì)物資現(xiàn)場(chǎng)車輛出入情況的高效管理, 配合火場(chǎng)定位, 對(duì)于物資裝卸情況進(jìn)行有效的跟蹤, 這就讓整個(gè)裝卸過(guò)程更加規(guī)范, 同時(shí)也解決了收貨、出貨不規(guī)范的問(wèn)題, 實(shí)現(xiàn)了倉(cāng)儲(chǔ)室內(nèi)外管理的一體化, 讓數(shù)字化管理更好的發(fā)揮了其應(yīng)有的作用。另外, 隨著當(dāng)前無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速發(fā)展, 整個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)行為的管理控制水平也在不斷地提升, 其也能夠更好的滿足其全過(guò)程規(guī)范化管理的需求, 這也是現(xiàn)代化物流倉(cāng)儲(chǔ)管理的一個(gè)重要的基礎(chǔ)性技術(shù)支持。

    2. 人工智能的應(yīng)用

    第一, 利用人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)力的提升。生產(chǎn)力的提升, 這是當(dāng)前人工智能應(yīng)用下, 物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域的一個(gè)較為常見(jiàn)的關(guān)鍵詞。在實(shí)際物流倉(cāng)儲(chǔ)管理當(dāng)中, 我們可以通過(guò)人工智能的應(yīng)用, 實(shí)現(xiàn)對(duì)員工工作行為的有效管理。依據(jù)不同員工的實(shí)際工作情況, 制定科學(xué)的調(diào)度管理決策, 提升人員管理水平。例如, 應(yīng)用人工智能, 可以為員工提供最短、最優(yōu)的分揀距離和計(jì)劃, 合理的減少和避免了實(shí)際生產(chǎn)中出現(xiàn)的擁擠問(wèn)題。在長(zhǎng)時(shí)間分揀工作狀態(tài)下, 數(shù)據(jù)運(yùn)算中心對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算, 配合相應(yīng)的算法, 更好的實(shí)現(xiàn)揀選操作方面的優(yōu)化, 讓員工的工作效率得到大幅度的提升。另外, 在當(dāng)前實(shí)際分揀過(guò)程當(dāng)中, 有些智能分揀機(jī)器人也得到了應(yīng)用, 機(jī)器人設(shè)備通過(guò)掃描二維碼來(lái)進(jìn)行定位, 對(duì)一定體積和重量及存儲(chǔ)等標(biāo)準(zhǔn)下的包裹進(jìn)行分揀和管理, 在分揀的過(guò)程中, 實(shí)現(xiàn)了稱重、掃碼等操作, 并通過(guò)識(shí)別相應(yīng)貨物的信息, 對(duì)后續(xù)物流運(yùn)輸?shù)穆肪€進(jìn)行分配和調(diào)整。這一過(guò)程中, 掃碼、分揀和運(yùn)行等操作速度相對(duì)人工操作來(lái)說(shuō)更快, 同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)不間斷分揀, 極大地提升了整體貨物物流管理的效率。在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的形勢(shì)下, 智能化自動(dòng)裝卸搬運(yùn)能夠通過(guò)機(jī)器人來(lái)完成, 可以有效地優(yōu)化貨物的流通加工、運(yùn)輸配送等各個(gè)環(huán)節(jié), 讓物流倉(cāng)儲(chǔ)的管理效率和效益得到了更好的提升。

    第二, 利用人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備利用率的提升。通過(guò)人工智能技術(shù), 可以對(duì)于特定倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部相關(guān)設(shè)備利用效率進(jìn)行合理的提升。通過(guò)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法, 對(duì)相關(guān)最近訂單信息進(jìn)行預(yù)測(cè), 結(jié)合當(dāng)前員工實(shí)際工作的開(kāi)展情況, 對(duì)具體搬運(yùn)設(shè)備的實(shí)際數(shù)量進(jìn)行合理的分配, 進(jìn)而為整體倉(cāng)庫(kù)方面的管理提供科學(xué)的指導(dǎo)。在這一過(guò)程當(dāng)中, 我們可以通過(guò)相關(guān)依據(jù)來(lái)選擇租賃或者購(gòu)買設(shè)備, 進(jìn)而保障倉(cāng)儲(chǔ)管理工作當(dāng)中實(shí)際工作需求的有效滿足。通過(guò)人工智能技術(shù)的計(jì)算和分析, 我們可以更加準(zhǔn)確的對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取, 并且對(duì)未來(lái)實(shí)際工作情況進(jìn)行預(yù)測(cè), 從而做好設(shè)備方面的利用, 減少設(shè)備的閑置, 提升效率。另外, 通過(guò)人工智能算法的應(yīng)用, 也能夠?qū)τ诋?dāng)前相關(guān)設(shè)備使用情況進(jìn)行了解, 并且為后續(xù)設(shè)備維護(hù)工作的開(kāi)展提供更加精準(zhǔn)的趨勢(shì)分析。

    第三, 利用人工智能實(shí)現(xiàn)物流自動(dòng)化運(yùn)作。在以往傳統(tǒng)物流運(yùn)作當(dāng)中, “物流生產(chǎn)車間-車輛運(yùn)輸-物流園區(qū)與配送中心-客戶”是主要的一種物流運(yùn)作模式。而在當(dāng)前人工智能技術(shù)應(yīng)用的前提下, 其整體結(jié)構(gòu)發(fā)生了一定的變化。不同的物流設(shè)備, 其本身能夠?qū)崿F(xiàn)有效的聯(lián)通, 配合強(qiáng)大的運(yùn)算技術(shù), 實(shí)現(xiàn)對(duì)物流信息的有效管控, 并且通過(guò)對(duì)于這些海量信息的有效分析, 能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化的決策系統(tǒng)。例如, 人工智能技術(shù)應(yīng)用下, 物流信息管理中心對(duì)于車廂運(yùn)輸貨物過(guò)程當(dāng)中的一些具體的車廂剩余空間、維修時(shí)間等情況能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的了解, 并且在實(shí)際物流管理的層面上有針對(duì)性地做好相應(yīng)的調(diào)整, 合理分配資源, 提升整體物流運(yùn)作的自動(dòng)化水平。通過(guò)人工智能技術(shù)應(yīng)用, 能夠讓物流運(yùn)行系統(tǒng)本身的運(yùn)行精準(zhǔn)度和效率得到有效的提升。在人工智能技術(shù)應(yīng)用下, 物流配送中心可以對(duì)于不同的環(huán)節(jié)進(jìn)行控制, 通過(guò)對(duì)車輛、設(shè)備等進(jìn)行相關(guān)信息的獲取, 并且結(jié)合其不同設(shè)備的具體情況, 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的檢測(cè)與維修維護(hù)工作。這種自動(dòng)化的管理和控制, 其本身也擺脫了人為干預(yù)的諸多限制, 采取并行結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的管控, 讓整體物流系統(tǒng)具備更強(qiáng)的反應(yīng)能力和自我維護(hù)能力。例如, 在實(shí)際運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程當(dāng)中, 運(yùn)輸工具上所安裝的傳感器能夠?qū)τ谙嚓P(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行定時(shí)的傳輸, 這樣物流調(diào)度中心就能夠?qū)τ谪浳镞\(yùn)輸?shù)乃俣群臀恢眠M(jìn)行掌握, 同時(shí)結(jié)合實(shí)際運(yùn)輸過(guò)程當(dāng)中的具體情況, 在發(fā)生緊急事件時(shí), 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的報(bào)警和處理, 這樣貨物運(yùn)輸過(guò)程的安全性可以得到有效的提升, 并且整體運(yùn)輸過(guò)程當(dāng)中的損耗成本也能夠得到最大化的控制。在這樣一個(gè)人工智能優(yōu)化的環(huán)境下, 整體物流配送的時(shí)效性能夠得到更好的提升, 這也是當(dāng)前智慧物流發(fā)展的一個(gè)重要的體現(xiàn)。

    結(jié)束語(yǔ)

    總的來(lái)說(shuō), 在當(dāng)前新技術(shù)發(fā)展的形勢(shì)下, 現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)管理模式發(fā)生了很大的變化。我們應(yīng)該對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等先進(jìn)的現(xiàn)代化技術(shù)進(jìn)行深入的研究和分析, 結(jié)合現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)管理的具體需求, 做好全方位的應(yīng)用與改進(jìn), 發(fā)揮先進(jìn)技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì), 實(shí)現(xiàn)物流倉(cāng)儲(chǔ)管理水平的有效提升, 真正的構(gòu)建出一套智慧化物流倉(cāng)儲(chǔ)管理模式。

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