智慧物流系統中的新技術應用及案例分析

楊北　杜艷平　朱磊　劉冠　張媛

摘要：近幾年來，由于人們對于物質的需求不斷上漲，物流業的發展也隨之呈指數級的趨勢增長。從傳統的物流業到現在，已經經歷了數字化、信息化、智能化的發展階段，即將實現智慧化物流。智慧物流自從提出到現在，引發了社會各界專業人士的廣泛關注，特別是在物聯網、大數據、云計算和人工智能等高新技術的支撐下，讓物流業有了更大的發展前景。本文主要介紹了智慧物流的概念及相關技術，并在此基礎上討論了智慧物流的體系框架及發展模式，并給出幾個典型應用案例進行參考。

關鍵詞：智慧物流;物聯網;大數據;云計算;人工智能

中圖分類號：F252，TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1400 （2019） 06-0035-10

引言

由于傳統的物流在各個環節都是彼此孤立存在的，從而引發一系列的弊端和問題，其中最大的弊端就是信息化程度不高，信息不暢通。大多數傳統的物流企業并沒有建立完整的信息系統，很多環節仍舊采用人工的管理方式，這樣不僅會增加工作量還會造成管理困難。各個部門、企業之間無法及時地進行數據交換，實現信息共享，從而無法達成共識來應對市場變化帶來的問題，導致成本增加，不利于企業之間的競爭[1]。針對以上問題，物流業需要進行根本上的變革才能適應行業發展的趨勢?，F在的一些高新技術，如物聯網、移動通信、大數據、云計算、人工智能等都開始廣泛應用于物流業中，智慧物流時代即將到來。對此，國內外許多相關企業和學者都開始進行相關的工作和研究。

美國物流模式強調的“整體化的物流管理系統”是一種打破以往的按部門分管體制，從整體上進行統一規劃管理的方式。美國注重物流企業在信息技術方面的研究，因此在物流信息發展領域享有很高的聲譽。歐洲國家的“第三方物流”市場的總體規模越來越大，很多企業認為物流是影響其競爭能力的關鍵因素，因此，他們將精力主要放在掌握關鍵技術、核心業務和市場控制能力等方面，而在物流管理等非核心業務和技術方面則采用外包的方式與第三方企業進行合作，利用外部的專業化物流服務，使企業的組織結構得到優化，提高自身的競爭力[2]。

我國作為全球第二大經濟體，第一制造業大國，帶動物流業飛速發展。截至2017年，我國物流業總金額到達252萬億元，總費用超過12.1萬億元，成為全球最大的物流市場。越來越多的企業加大技術裝備改造升級力度，行業信息化、自動化、機械化及智能化趨勢明顯。物流基礎設施也正在發生深刻變革，我國高速公路和高速鐵路里程分別達到13.4萬公里和2.5萬公里，雙雙位居世界首位，交通線路和園區節點等物流基礎設施編制形成互聯互通的物流網絡[3]。

本文主要是在前人的基礎上進一步對智慧物流系統的內涵、特征和體系框架做了簡單的介紹，然后對物流行業中正逐步開始應用的各種技術做了詳細的探討，并分別列舉了典型案例進行說明，最后從技術角度對智慧物流的發展趨勢和未來前景進行了分析和展望。

1智慧物流的概述

這一章主要從智慧物流的概念、主要特征、所包含的五個維度以及體系框架四個方面對智慧物流進行了詳細探討。

1.1智慧物流的概念

我國物流業經歷了粗放型物流、系統化物流、電子化物流和智能物流后，現在正步入新的發展階段——智慧物流[4]。目前，各界人士對智慧物流的定義還存在一定的分歧。在大多數研究者看來，智慧物流是指將物聯網技術，如RFID、GPS、傳感器網絡等廣泛應用于整個物流系統的運輸、倉儲、配送等基本環節，實現物流業的智能化模式與自動化管理。

IBM公司對智慧物流的理解，智慧物流是在互聯網和物聯網技術的應用基礎上，利用先進的現代化信息處理和分析技術，智慧化地完成物流的多項環節，并能及時反饋整個物流系統的信息狀態，對貨物進行實時監控，這樣不僅能為消費者提供更高效快捷的服務，還能降低成本，為供應方獲得更多經濟效益，從而大大提高了對自然資源和社會資源的合理分配，最大限度地節省資源和保護好自然生態環境，引導智慧物流朝綠色方向發展[5]。

基于對智慧物流的不同理解，作者認為：智慧物流就是在傳統物流的基礎上，將物聯網、大數據、云計算、人工智能等高新技術廣泛應用于物流的各個環節，通過移動通信技術將整個系統的信息實現共享，能夠自我感知、自我學習、自我決策，在很大程度上代替人工操作，從而使整個物流系統更加智慧化。

為了更好地闡明上述智慧物流的概念，本文對傳統物流和智慧物流進行了對比，以更透徹地說明作者所提出的智慧物流。相較于傳統物流，智慧物流所具有的絕對優勢也正是其內涵所在，二者的比較見表1。

因此，與傳統的物流相比較，智慧物流在管理模式、技術應用、市場競爭等方面確實有了很大的改進。

1.2智慧物流的特征

智慧物流在物聯網和互聯網結合的基礎上，發揮各自的優勢，使整個物流系統的信息實現暢通，共享，對整個物流環節進行全程追蹤和管理。與傳統的物流相比，智慧物流給人們帶來了更多便利，它主要有以下幾個特征：

1.2.1互聯互通

整個物流系統的各個環節通過網絡信息技術彼此連接成為一個整體，不再是孤立的狀態。信息納入的范圍廣，各個環節彼此互聯互通，從而實現信息通暢，信息共享[6]。

1.2.2高效節約

利用GPS、傳感器、RFID和移動通信等高新技術可以對整個物流的運行實現全程監控，這樣可以大大地提高物流效率，節省成本，將經濟效益最大化，從而提高物流的服務質量[7]。

1.2.3智能可控

整個物流系統形成了一整套以信息技術為載體的完備體系，充分體現了物流系統的自動化、信息化、可視化、可控化、智能化和網絡化[8]。

1.3智慧物流的五個維度

1.3.1對象

人、貨、車、場。人包括供需雙方、貨車司機等一切與整個物流過程相關的技術人員、管理人員、配送人員等。貨也分好多種，如食品、化妝品、服裝、電子設備等。這里的“車”不只是貨車，它指的是整個物流過程中所用到的各種運輸、搬運等操作工具。場就是為貨物提供生產、包裝加工、儲存、裝卸搬運等環節的場地。

1.3.2流程

運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送和信息處理等。運輸和儲存分別解決了供需雙方之間在場所和時間上的分離，創造了物流的“時間價值”和“場所價值”。包裝、裝卸搬運對于完善物流系統、完善物流活動必不可少，它是影響物流成本的功能要素。流通加工是物流過程中形成物流增值效應的功能要素。配送最能體現物流系統的最終的總體服務功能。信息處理功能起到支持物流運作的支撐平臺作用，是促使物流合理化的功能要素。

1.3.3技術

物聯網（RFID、GPS、傳感器、移動通信），大數據，云計算，人工智能等，關于各個技術的具體介紹及應用將在下一章做詳細探討。

1.3.4組織管理模式

新技術的誕生必定引發物流企業組織管理模式的變化。傳統的組織管理模式已經不能適應現在飛速發展的智慧物流，需要尋求新的管理模式，智慧物流最大的優勢在于信息的流通與共享[9]。智慧物流不是單個生產、銷售部門或企業的事，而是包括供應商、批發商、零售商等有關企業在內的整個統一體的共同活動，通過物流帶動信息流、資金流，實現信息化、智能化、網絡化管理模式。

1.3.5發展階段

傳統階段，數字化、信息化階段，智能化階段，智慧化階段。下面是物流的發展階段圖，橫坐標是時間點，縱坐標是物流業隨時間變化而所處的不同的階段。傳統階段的物流發展較為落后，主要體現在信息不暢通，技術落后，服務范圍小等;進入數字化、信息化階段后，由于計算機技術和信息技術的介入，信息變得更加暢通;智能物流和智慧物流在概念上容易混淆，但又存在本質的區別，智能物流強調的是部分環節或設備實現自動化、智能化，而智慧物流是全流程全系統的整體智能化。

本文主要從技術的角度來分析和討論智慧物流，下面是智慧物流發展模式圖：

1.4智慧物流體系框架

智慧物流在物理體系框架上分為三層，如下圖所不：

1.4.1感知層

這一層是物流系統對運輸中的貨物進行感知的基礎，是智慧物流的起點。常用到的感知技術有很多，如條形碼技術、RFID技術、傳感器技術、GPS技術、紅外感知技術、語言能感知技術、機器視覺感知技術等。

1.4.2網絡層

網絡層相當于物流系統的神經網絡。它將感知層所收集到信息傳輸到網絡層，利用大數據、云計算、人工智能等高新技術對這些數據進行分析，產生決策指令，再通過通信技術將指令下達給執行系統llol。

1.4.3應用層

應用層是智慧物流中的應用系統，它主要是對網絡層生成的指令進行具體執行。

2智慧物流關鍵技術及典型應用

2.1物聯網技術及典型應用

物聯網這個詞是凱文·阿什頓在1999年的一次演講中率先提出的，他是美國麻省理工學院最初的自動識別中心的創始人之一。顧名思義，物聯網就是萬物相連，具體來說，就是一種將互聯網、傳感器網絡、無線射頻識別（ RFID）、全球定位系統（GPS）、移動通信技術和嵌入式系統等多種技術結合起來的新范式，將物理世界與數字世界聯系在一起，從而成為物理世界和數字世界之間的一座橋梁[11]。物聯網的主要思想就是將所有的對象都都通過互聯網連接在一起，形成一個由許多設備組成的龐大網絡，這樣就可以對任何一個物體進行遠程管理和控制，甚至可以通過接收和發送信息以及感知周圍環境來相互交流，并通過智能技術進行一定的反應[12]。

物聯網其實是一個技術體系，并非一個具體的技術。下面具體介紹一下物聯網中所涵蓋的具體的技術。

2.1.1RFID技術

RFID是目前物流行業中應用最廣泛也是最有前途的信息采集技術，由三部分組成：標簽、閱讀器和天線[13]，RFID作為一種非接觸式自動識別技術，有一個存儲大量信息的芯片，并提供對物理對象的唯一標識，實現物品上信息與信息之間的交互與處理，從根本上建立起了物理世界與數字世界之間的橋梁。在物流行業中，每個物體都會被附上一個電子標簽，它就像人一樣有了身份，通過閱讀器對電子標簽進行識別，我們就可以知道這個物體的相關信息，然后通過天線傳輸到與其連接的計算機上進行處理。此外，它的讀取階段速度非常快和完全自動化[14]。RFID技術已經適應了智慧物流的方方面面。它可以對產品進行獨特的識別，控制整個物流系統的各個環節，有效地保護合法利益。

2.1.2無線傳感網

到目前為止，傳感器的發展已經經歷了很多階段，我們通常按照功能可以將傳感器分為溫度傳感器、壓力傳感器、速度傳感器、光線傳感器、液位傳感器等。傳感器就像是人身體各個部位的感覺器官，可以用來感知我們所生活的這個物理世界。為了保證收集到的信息的準確性，通常需要數以千計甚至更多這樣的傳感器節點以分布的方式構成無線傳感器網絡[15]。傳感器網絡主要包含了傳感器節點、匯聚節點和管理節點。匯聚節點能夠實現傳感器網絡與其他外部網絡的轉換。管理節點可以實現對于無線傳感器網絡的資源的訪問[16]

在物流行業中，對于一些易腐蝕、易變質的食品，在運輸過程中環境溫度的變化會在很大程度上影響到食品的質量，因此，我們可以利用溫度傳感器來實時感知食品所處環境的溫度，從而采取相應的措施來進行控制，保證食品到達消費者手中不會變質，保證經濟效益。 2.1.3GPS技術 GPS（Global Positioning System，全球定位系統），是指通過衛星使用戶能夠確定其位置的無線系統。它最早于20世紀70年代服務于美國軍方，后來經相關部門共同協商才開始慢慢進入民用化階段。GPS由空間衛星系統、地面監控系統、用戶接收系統三大子系統構成，具有全天候、高精度、自動化、高效益等特點，為用戶提供全球范圍、準確性高、實時的監控數據及準確的定位數據[17]。GPS技術廣泛應用于物流運輸領域，已成為物流管理中進行調度貨物、定位監控、跟蹤防盜、行車安全等管理的一種有效的技術手段。它可以實時指揮和引導車輛前進，有效控制車輛運行，提高車輛效率，降低車輛管理成本，防范風險。此外，使用定位系統還可以使客戶提前知道車輛什么時候到達，以便有足夠的時間做好相關準備工作。

2.1.4移動通信技術

移動通信技術的應用也是未來發展的一個重要方向，需要促使其成為物聯網中較為核心的重要目標，避免成為限制物聯網應用效益的因素。隨著當前物聯網的不斷發展，對于相關數據信息傳輸的要求也越來越高[18]。通信技術屬于物聯網技術體系中的網絡層，它的主要作用就是將感知層所采集到的信息進行實時傳輸，保證信息的實時性和準確性。

在我國，物流業發展迅速，特別是在中小型第三方物流企業中，出現了物流信息不對稱、信息傳播效率低、成本高，用戶很難實現高效的信息交互等問題。一個高效的物流信息平臺可以保證大量業務的實時信息交換，并同步信息流和物流[19]。從而幫助中小第三方物流企業改進業務流程，實現實時高效信息，提高物流效率。案例——物聯網技術在美國達美航空公司中的應用

美國達美航空公司對行李的追蹤和定位成功率可以達到99.9%，它是美國第一家使用物聯網技術進行行李跟蹤的航空公司，他們通過這項技術讓旅客能夠隨時知道他們的行李在什么地方[20]。對于貨運處理中的物流，通過使用RFID電子標簽、RFID閱讀器、無線傳感器網絡和GPS基站系統，機場能夠建立起一個新的流程，以自動跟蹤所有航空貨物的流向，保證數百萬貨物的安全運輸及流動。（圖4）

貨物出港時，機場會在接到航空公司的貨運信息后，提前安排好貨物卸貨車位，這是根據貨物的名稱、類別、航班、航線以及卡車號碼等信息來安排的，貨車到達機場后進入停車場，等待卸貨車位。機場控制中心依據貨物相關信息、航班及卸貨車位排隊情況來合理的調度卸貨車位，保證貨物能被及時裝卸。這個過程都通過RFID技術來實現，根據讀取的貨物電子標簽的數據信息進行相關工作的安排與調度。另外，通過無線傳感器網絡技術可以實現實時監控，以保證某些特殊貨物能完好的到達目的地。GPS基站系統還可以為現代物流管理系統提供支持，可大幅度提高原有設備的定位精度，使得管理系統對管理目標的監控和調度更為有效，并保證運行中目標位置的準確定位，為機場的安全和后勤保障車輛及物流系統高效率運作奠定堅實基礎[21]。

因此，基于無線傳感器網絡、RFID和GPS的監控系統，應用于機場物流中可以實現對機場貨物相關信息的采集以及實時跟蹤定位，并實現實時遠程控制，從而使得貨物的流向可以得到有效監管，很大程度上提高了機場物流的管理水平[22]。

2.2大數據和云計算及典型應用

近年來，大數據和云計算的出現受到了廣泛的關注，大數據時代已經到來。在這個時代，人們幾乎能夠從任何數據中獲得可以推動和改變人們生活方式的有價值的信息。因此，大多數學者認為大數據集可以提供更高形式的智慧和知識，能夠產生以前不可能的洞察力，具有真實感、客觀性和準確性。

Demchenko等人認為，大數據具有如圖6所示的五個特征：

今天已經開發了許多工具和技術，以“理解”這些數據之間的相關性。過去兩年所收集到的數據比以往人類歷史上所有的數據都要多，對于這些大量的數據如果不能很好地存儲和管理，數據就會顯得很松散，也就不能發揮其自身價值，因此大數據技術就顯得尤為重要[23]。

大數據和云計算就像是一個硬幣的兩面，兩者相輔相成。大數據分析能夠提供有價值的信息，從而激發新的創新，推動收入增長。云計算可以提高業務靈活性，同時提高效率和降低成本。云計算作為一種計算范式和分布體系結構出現，其主要目標是提供安全、快捷、方便的數據存儲和網絡計算服務，所有計算資源都可視化為服務并通過Internet交付[24]，如圖7所示，云計算具有以下幾個特點：

隨著互補技術云計算的出現，大數據已經成為現實，準確的預測分析變得更加普遍。為了確保實時供應鏈運營的虛擬和現實世界，Yan提出了基于云的集成框架，以實時分享信息，已建立信息共享、靈活協作和敏捷性的智慧物流體系[25]。

許多物流界的專業人士在云計算中看到了一種新的工具來優化他們的流程，這是一個資源被虛擬化和動態彈性的概念?；谠朴嬎愕奈锪飨到y能夠更好的協作，更好的監控供應鏈，為客戶提供更好的服務[26]。

在我國，大多數企業的物流業務都是企業承擔的，以往的物流信息過于松散，資源無法整合，導致了資源的巨大浪費。許多物流企業的信息化程度較低，信息技術落后，許多功能并沒有發揮其作用[27]。因此，有必要整合企業和社會現有資源，實現資源共享。案例——大數據在印度蘇拉特牛奶公司中的應用

由于牛奶的保質期很短，而且在運輸途中可能被偷竊，所以必須要按時操縱車輛，監控車輛和員工也是成功運作的關鍵。此外，如果司機偏離指定的路線，牛奶廠的生產周期就會嚴重受到影響，從而影響到牛奶的供應。員工的不道德行為反過來會導致執法部門扣押車輛，比如燃料參假、影響環境和效率、公共沖突等，從而造成整個物流系統操作延誤。在對外物流中，由于產品保質期短，公司周期短，所以及時發貨是很重要的。由于車輛要穿過很多地方，路途遙遠，因此員工的安全非常重要。路線上的任何偏差都可能預示著風險和破壞[28]。

對此，我們可以利用大數據分析系統來識別和緩解中斷的問題。我們可以將物聯網設備安裝在所有的運輸車輛上，使系統能夠跟蹤車輛數據，文中采用Fleeton車輛跟蹤軟件系統，它不僅能預測供應鏈中的風險和中斷問題，而且還能在經驗豐富的專業人士的引導下，通過大量數據來幫助緩解這種情況。

Fleeton系統預置了所有冷卻單元的位置（圖8）、地理圍欄（圖9）和所有車輛分配的路線（圖10）的Fleeton屏幕快照所能看到的數據。該系統實時記錄了參與物流的車輛和人員的行為。Fleeton系統還與供應鏈管理人員的手機相連接，從而使管理人員能夠獲得關于供應鏈活動的實時信息。當決策者更新了這些信息后，通過在物流和供應鏈管理中采用大數據分析，他們就可以預測風險并減輕這些風險。

2.3人工智能及典型應用

人工智能（ AI，Artificial Intelligence）于1956年在達特茅斯會議上提出，它是一項使用機器代替人類實現認知、識別和決策等功能的技術，其本質就是模擬人的思維，即未來能像人類一樣思考[29]，其主要技術體系見表2。Deep Blue系統擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫、阿爾法、Siri和Google汽車自動駕駛技術等都從不同的角度證實了人工智能的強大[30]。

人工智能技術在智慧物流中也得到了廣泛的應用，如未來人工智能可以根據現實環境的種種約束條件，進行充分的優化與學習，從而給出最優解決方案。利用機器學習等技術來識別人、物、設備、車的狀態和學習優秀管理人員的指揮經驗和決策等，逐步實現輔助決策和自主決策。利用計算機圖像識別、卷積神經網絡提高訂單識別率和準確率，大幅度減少人工干預和出錯可能。人工智能等諸多技術的應用使物流業真正實現智慧化。

案例——基于帶視覺識別的機械臂的快遞企業分揀系統設計

此案例是作者所在科研團隊的初步研究成果，重點研究了基于雙目視覺識別的可移動抓取搬運平臺，用于快遞企業的分揀操作[31]。通過攝像機對傳送帶上進入工作區的物品進行圖像采集，然后對圖像預處理分析，隨即進行角點檢測、邊緣檢測，接著用不變矩對物品進行快速識別，用Hough鏈碼識別算法對物品進行輪廓提取，最后通過三維重建等算法計算出物品的空間位置，引導機器人對工件進行識別、抓取和搬運等分揀工作。

該研究以雜亂放置的長方體紙箱為抓取對象，通過對平面圖像進行預處理、角點檢測、邊緣檢測、輪廓提取等操作，識別出抓取目標。通過高斯濾波對圖像的處理，有效地緩解了抑制噪聲和保留細節之間的矛盾，為下一步的角點檢測提供了處理較為容易的圖像。

選用FAST算子進行圖像的處理，圖中分布著白色的點即為角點，通過角點可以對有具體定義的、或者是能夠具體檢測出來的特征點進行處理。

采用Roberts邊緣檢測算子對其進行處理，清晰的顯示出了所需要抓取物品的整個輪廓，根據物品的輪廓，對圖像進一步的分析就可以得到目標物品的最終輪廓。

以抓取紙箱為例，得到目標物體的二維輪廓為矩形，通過輪廓識別、霍夫變換等方法，可以得到矩形輪廓的四個頂點坐標，由此計算該矩形在空間中的位置描述，進而確定目標物體的抓取位置。圖中紅色的區域即為提取到的輪廓。得到目標特征如圖12所示：

3結論

智慧物流是物流業發展的重要方向，文中詳細闡述了在智慧物流體系架構以及所涉及到一些關鍵技術，并給出相應的案例分析。雖然有些技術已經開始被廣泛地應用于該領域，但是仍然存在很多的問題需要去解決，從廣義上說：由于成本限制導致很多新技術的推廣不順利，應用規模有限;有些技術只應用在單個環節，受實際條件限制無法全流程推廣;有些是為了用而用，噱頭大于實際效用等等。從更細的技術層面上說，GPS的普及率還有待進一步提高;大數據方面的數據安全和信息安全保護需要提高，對數據的挖掘深度不夠;人工智能的理論成果很多，但應用效果不理想。此外，以物聯網等為代表的多種現代化高新技術在物流領域的應用率較低。眾多學者和專業人士也在不斷地克服、突破各種技術瓶頸。

隨著全球一體化的深入發展和現代化技術的深入應用，人們的生活方式將發生翻天覆地的變化，物流業將迎來一個全新的歷史發展機遇。

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