數字化和人工智能技術助推制造業物流智能化發展解析

孫玉蘋

（盤錦職業技術學院，遼寧 盤錦 124000）

0 引言

傳統的物流活動中各個環節均是相互孤立的，進而引起很多弊端，其中信息化程度不高、信息互動不順暢等是十分明顯的弊端[1]。很多傳統物流企業至今尚未建立完善的信息系統，很多環節長期沿用人工管理的辦法，不僅會增加相關工作人員的勞動強度與勞動量，也會增加管理工作的難度，不同部門、人員之間不能實現信息共享，面對市場變化帶來的問題不能快速達成共識，最后會增加企業的運營成本，降低市場競爭力。鑒于以上情況，企業應積極將人工智能等高新技術用于實際業務中。

1 人工智能技術

人工智能（AI）屬于計算機科學的一個分支，其試圖了解智能化的本質，并產出一種新的可以類似人類智能的方式精準做出應答的智能機器，目前該領域涉及的研究內容有機器人、語言及圖像辨識、自然語言處理及專家系統等[2]。人工智能可以仿真模擬個人意識、思維信息化過程。雖然人工智能并不是人的智能，但是其能像人一樣進行思考，甚至能夠超過人的智力，可見其是一個實踐性很強的學科。另外，人工智能還是一門發展性學科，有很多不確定性，這使其富有神秘感與探索性。

2 人工智能+物流融合趨勢

人工智能技術和物流業相融合不僅能給傳統物流有效賦能，也創造出新穎的物流服務項目，人工智能有機結合物流產業呈現出“賦能魔方”的特征。傳統物流活動被細化成庫存、倉儲、運輸和配送四大部分，而在全新的物流服務上，其具備管理層面上的高度協同、經濟層面上的利潤最大化、時間上的即時性、環保上的綠色化及個體體驗方面的智能靈敏等實際服務能力與成效。關于人工智能的賦能，其主要涉及機械學習、物聯網、無人系統等高新信息化技術領域。“賦能魔方”旋轉代表著三軸向的深度融合及創新化賦能：“X軸——傳統物流活動軸旋轉”預示著傳統物流活動為新物流服務與智能化技術應用的基礎；“Y軸——新物流服務軸旋轉”代表著新物流服務形式已經演變成傳統物流活動與智能技術融合、創新的主要方向及發展目標；“Z軸——智能賦能軸旋轉”表明該軸上的不同領域能和相應的物流活動及服務項目一一對應，演變成以上兩者有效融合的主要形式[3]。

人工智能采用差異化的科技能力及產業發展成熟度被用在各種通用型或者垂直的情境內，在物流行業內，人工智能在5G、無人機系統等科技的協助下能夠細化成2級技術枝杈，建造出相應的“體系樹”。結合當前不同科技節點本體的發展水平、目前備受關注的焦點及物流內大范疇運用的時間點預判結果等，可以采用不同顏色區分人工智能+物流配送樹下的不同技術節點，利用其表示發展到主流耗用的時間長度，并勾畫出相應的成熟度曲線。

3 促進制造業物流產業數字化、智能化發展的措施

3.1 優化頂層設計

新時期下，有效地將提高制造行業數字化、智能化運營發展水平和國家下達的政策、規劃等完美結合，精準整合長期規劃和短期計劃，將政府行動指導理念充分滲透到企業實際行動中，掌握時機融合供給側與需求側，整合企業經濟利潤與社會效益，結合體制政策部署工作和具體實施過程，結合常態化發展和實際應急管理，把地方情況和國情及局勢相結合，促進科學技術發展和社會倫理文明互融。

3.2 增強龍頭骨干企業的示范引導力

政府鼓勵龍頭骨干企業發揮榜樣作用，創辦“互聯網+”“人工智能+”試點示范項目，加速特色化定制、個性化定做、智能化制造、網絡化聯動、服務化拖延、集成化運用、互聯網“雙創”等諸多模式的現場運用過程。龍頭骨干企業要有實現壯大發展的意識，積極向國際企業發展情況看齊，適時引進先進智能化生產裝置輔助生產技術改造、升級過程，結合實際情況有針對性地優化既有工藝技術流程，建造智能工廠、數字化車間，促進信息科技、現代化管理辦法與企業現場生產過程有機融合，整體提升企業開發設計、制造、營銷、服務整個鏈條的數字化應用水平，全面提升實際勞動生產效率、產品優質率，為企業高質量發展保駕護航[5]。

3.3 增強專家智庫的協作能力

各級政府要主動創造優勢條件，建設制造業數字化運用專家智庫，鼓舞智能化裝備服務商大力推出技術成熟綜合化解決方案，使信息技術真正為企業數字化物流集成系統建設而服務。提倡領域學者專家于企業內兼職，形成合力開展攻關，及時將研究工作中形成的前沿理論轉化成實踐成果，大力支持以技術、資本、人才為紐帶建造產學研用聯合體，盡早培育出一批專業能力強大、運營模式優良、帶動性強的數字化物流系統解決方案供應商，借此方式彌補制造業物流產業鏈上形成的漏洞。

3.4 5G+物流

在應用側和網絡側5G技術可以實現賦能智慧物流。從物流行業當前主要的業務發展需求以及面對的挑戰角度分析，5G技術和物流運營場景的結合可以被分成應用側、網絡側兩種類型。其中前者側重點是整合物流業務情境需要和5G部分性能指標，其還可以被下分成移動式寬帶類、機器類及低時延通信類等；網絡側賦能以結合物流業務情境運作需要和5G網絡架構為主，當前其主要有網絡切片類與邊緣技術類之分。整體分析，合理應用5G能為制造業物流數字化轉型發展提供可靠的技術支持，在智慧物流的通用型平臺建設過程中發揮巨大的引領作用。

（1）移動寬帶類（eMBB）：主要運用5G的無人倉儲物流。既往，主要應用叉車搬運倉庫貨物，在勞務成本明顯增加及設備自動化水平提升的背景下，國內部分無人倉中已經運用了自動叉車裝備。叉車主要應用DWS系統獲得貨物信息，利用視覺數據處置相關信息，對通信上行帶寬處于較高層面上，而以5G網絡大帶寬屬性建成的DWS系統能顯著提升設備部署的靈敏性，減少后期運維費用，顯著提升貨物的入庫作業效率。

（2）機器通信類（mMTC）：以5G窄帶物聯網（NB-IoT）無車承運人平臺為基礎執行相關工作任務。在安裝平臺上貨車指定傳感器設備以后，不僅能動態化地將車輛行駛位置及軌跡信息提供給控制中心，其內置的油耗、溫濕度、震動、光強感知等NB-IoT傳感器也能及時把檢測到的數據傳送到云控平臺，且還能和司機、顧客交互部分信息。平臺工作人員可以結合實際情況與后臺監測分析數據，有針對性地采取相應的完善措施，最大限度地提升物流配送過程的智能化、安全化水平。

（3）低時延類通信（uRLLC）：無人機物流業可以被看成是“干線一支線一末端”空運網絡架構組成的，以5G技術建成的物流無人機在支線航空情境內表現出較高的適用性，通常在大城市與小城市之間往返或部分小城市之間的快速直達。物流無人機物流配送涉及配送任務的下達、執行、監控等過程。

3.5 無人系統+物流

無人系統最大的特點是能利用高端科技執行操作或者管理任務，進而規避或減少了人工干預的自主化系統。

眾所周知，傳統物流屬于人力密集型企業，人力對物流配送效率及成本均會形成一定限制作用，而應用無人機系統時，其重新定義了物流勞動力，該系統可以被分成如下三種類型。

（1）無人倉：其作用主要是使物流倉儲過程中入庫、存儲、揀選、出庫等流程操作真正實現無人參與，其要具備智能辨識貨物類型、跟蹤貨物流動運輸狀態、智能化實施智能化生產任務等功能。結合具體生產情況，可以把無人倉視為常規款自動物流倉儲的“升級版本”，早在2016年阿里巴巴與京東等電商企業就對外宣告企業內部無人倉項目已建設并正常投用。

（2）無人貨車：其最大的特點是能執行大容量的干線運輸任務，一般里程較長，且在較長時間內維持高速行駛狀態。

（3）無人配送車：執行的任務以小容量的末端配送為主，于城市大環境下低速行駛。

當下，在國內物流領域內無人機的應用范圍主要有貨物安全狀態巡檢、庫存檢查核對及物流配送等，相比之下，前者在短期中能創造出更多的附加值。在安全巡檢、庫存核查環節中，無人機演變成空中移動的傳感器節點實時追蹤物流運轉過程，且能定時把數據傳送到后臺系統內，執行相應的管理與優化任務。

4 結語

在智能時代中，數字化物流是未來幾年國內外物流行業發展的主流方向，本文主要探究人工智能技術的應用情況，盡管部分技術的應用已經有了案例支撐，但是依然存在著很多實際問題需要處理，比如部分新技術的應用成本較高，一些技術僅被應用在單一環節等。在后續研究中，應重點設計物流信息協同平臺，綜合物流全鏈數據資源，完善新一代物流基建及頂層設計工作，將5G、物聯網技術優勢發揮到最大化，為制造業物流持續發展提供更可靠的技術支撐。