基于智能化與自動化的物流供應鏈管理優化研究

摘 要：隨著全球化和技術的快速發展，傳統物流供應鏈迎來了全新的變革機遇。智能化和自動化技術在物流供應鏈中的引入改變了物流和供應鏈的操作方式，提高了效率、降低了成本，并提升了服務質量。因此，文章探討了自動化技術的集成與應用、數據驅動的決策支持系統、機器學習在庫存管理中的應用以及物聯網技術在物流跟蹤與監控中的應用等優化路徑，并通過案例分析和定量分析驗證了智能化與自動化技術在物流供應鏈優化方面的實效，以期為企業實現供應鏈的數字化轉型提供理論參考。

關鍵詞：智能化；自動化；物流供應鏈；管理優化

中圖分類號：F259.27 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.22.033

Abstract： With the rapid development of globalisation and technology， the traditional logistics supply chain is facing a new opportunity for change. The introduction of intelligence and automation technology in logistics supply chains has changed the operational methods of the logistics and supply chain， improved efficiency， reduced costs， and enhanced the service quality. Therefore， the article discusses the integration and application of automation technology， data-driven decision support system， the application of machine learning in inventory management， and the application of Internet of Things （IoT） technology in logistics tracking and monitoring and other optimisation paths， and verifies the practical effects of intelligence and automation technology in optimising the logistics supply chain through case studies and quantitative analysis， with a view to providing theoretical references for the enterprises to realise the digital transformation of their supply chains.

Key words： intelligence; automation; logistics supply chain; management optimisation

收稿日期：2024-06-17

作者簡介：章淑琴（1989—），女，侗族，浙江杭州人，甘肅農業大學經濟管理學院碩士研究生，研究方向：工商管理、經濟管理；魏霖靜（1977—），本文通信作者，女，甘肅嘉峪關人，甘肅農業大學經濟管理學院，教授，博士，研究方向：智能計算、農業大數據。

引文格式：章淑琴，魏霖靜．基于智能化與自動化的物流供應鏈管理優化研究[J]．物流科技，2024，47（22）：131-135.

0 引 言

隨著科技的快速發展，智慧物流領域的市場規模也在持續加速擴大，其可通過智能軟硬件、物聯網、大數據等智慧化技術手段，實現對物流各環節精細化、動態化、可視化管理，提高物流系統的智能化分析能力和自動化操作能力[1]。中商產業研究院數據顯示，2023年我國智慧物流行業的市場規模約7 903億元，較上年增長12.98%（見圖1）。智能化與自動化技術在物流領域的引入有助于優化供應鏈流程，提高效率，降低運營成本，并提升整體服務質量。智能化和自動化技術的應用涵蓋了從自動化倉庫系統、智能運輸管理到供應鏈數據分析和決策支持等多個方面，使供應鏈操作更加高效了，并通過精確的數據分析和實時的信息流通，增強了供應鏈的透明度和響應速度[2]。然而，面對技術集成的復雜性、高昂的初期投資以及員工技能與新系統的適配性等問題，企業如何在現有架構中有效融入新技術，如何評估其實際操作效益，成為了亟待解決的問題。因此，本研究將提出基于智能化和自動化的物流供應鏈的優化策略和建議，并通過案例分析和定量評估來幫助企業實現供應鏈管理的現代化，幫助企業管理者更好地理解和應用新興技術。

1 理論基礎

1.1 物流供應鏈管理

物流供應鏈管理涵蓋了從原料采購、產品生產到產品交付的整個過程，是指在全球化的市場環境中，通過高效的規劃、實施并控制前向逆向流動與存儲的商品、服務和相關信息，從原點到消費點來滿足客戶的需求。隨著技術的快速發展，物流供應鏈的日益智能化和自動化，智能化供應鏈管理依靠先進的信息系統，實現了對供應鏈活動的實時監控與管理，提高了決策的速度和精準度[3]；機器人、無人車和人工智能等自動化技術重新定義了物流操作方式，可以有效降低人力成本，提高操作效率和精度。企業通過不斷整合新技術，進行流程再造，有利于降低成本、加速產品上市、提升客戶服務水平并提升整體操作的透明度，從而適應不斷變化的市場需求和經濟環境。

1.2 智能化與自動化技術

智能化技術主要指利用計算機系統、信息技術或機器智能來模擬、擴展并增強人的智能分析和決策能力，自動化技術指利用機械設備、控制系統和其他技術來自動執行任務，以減少人工介入。智能化與自動化技術是工業和信息技術快速發展的產物，其在現代物流供應鏈管理中的應用能夠提高處理速度、減少錯誤、降低成本，并增強產業的可持續性。隨著物聯網、人工智能、機器學習和大數據分析技術的進步，智能化和自動化技術的應用將使企業能夠實現從原料采購到產品交付全過程的可視化和優化，并根據實時市場數據和內部操作數據，自動調整生產計劃和物流安排，減少資源浪費并提高對市場變化的響應速度，幫助企業做出更精準的市場決策，有利于提升客戶滿意度，增強企業的市場競爭力[4]。

2 基于智能化與自動化的物流供應鏈管理優化

2.1 智能化物流系統

智能化物流系統能夠實時收集和處理大量數據，也可以通過自動識別和跟蹤技術實時監控貨物的流動狀況，確保物品在供應鏈中的每一個轉移點都能夠被準確記錄和跟蹤；也可以通過預測分析工具來優化庫存管理，精確預測產品需求以調整庫存水平，減少生產過剩或產能不足的情況，還可以通過集成高級的優化算法，實時調整物流路徑或重新安排貨物配送計劃，以應對突發事件或交通延誤，確保貨物準時送達。智能化物流系統如圖2所示，智能化物流系統的應用，使得企業能夠更好地控制供應鏈，提前發現潛在問題并迅速響應，提高整個供應鏈的響應能力和適應能力。隨著可持續發展理念的持續深入，智能化物流系統將能夠支持更為環保的運營方式，通過優化配送路線和提升貨物裝載效率，減少能源消耗并降低碳排放。

2.2 自動化技術的集成與應用

自動化技術包括自動化倉庫系統、無人搬運車、自動揀選系統和先進的包裝技術。其中，自動化倉庫系統能夠實現貨物的快速存取，精確跟蹤庫存情況，并自動調整存儲位置以優化空間利用并提高倉庫的運作效率；無人搬運車可以通過預設路線或使用傳感器和實時導航技術進行自主導航，減少對人工搬運工的依賴，降低物流中心的勞動強度；自動揀選系統可以提升揀選和包裝過程的速度與精準性，減少物流損耗并降低相關成本。在自動化技術的應用實踐中，企業需要進行詳細的系統評估和需求分析，以確保新系統的實施能夠帶來預期效益；選擇支持模塊化設計且易于擴展的自動化解決方案，以應對快速變化的市場需求和技術進步；保證新引入的自動化系統能夠與現有的IT基礎設施無縫對接，實現物流操作的高效、精準和自動化，在競爭激烈的市場環境中保持優勢。

2.3 數據驅動的決策支持系統

數據驅動的決策支持系統集成了從庫存水平、訂單歷史、運輸狀態、客戶反饋以及市場趨勢等各個環節收集而來的大量數據，利用高級分析工具和算法，決策支持系統能夠對這些數據進行深入分析，幫助企業及時響應市場變化，預測并緩解潛在風險，幫助管理層做出基于數據的決策，提高供應鏈的整體穩定性[5]。數據驅動的決策支持系統中的模擬和預測模型能夠利用歷史數據和市場分析來預測未來的發展情況，并模擬不同決策路徑造成的結果，幫助企業評估不同決策方案的潛在影響，使得管理者可以在實際應用之前，評估各種策略的實施效果，優化決策過程，采取更具信息支持性的行動，避免容易出現的損失，優化運營成果。

2.4 機器學習在庫存管理中的應用

機器學習模型通過分析歷史銷售數據、市場趨勢、季節性變化以及促銷活動等多種因素，能夠更精準地預測產品需求、優化庫存水平，識別并分析庫存管理模式和異常情況，使企業可以在保持較低庫存水平的同時，滿足市場需求，避免由缺貨或庫存過剩而造成的潛在損失，實現成本效益的最大化。另外，機器學習技術可以整合并分析供應商的交貨性能、運輸狀況以及倉庫的存取記錄等供應鏈各環節的實時數據，使得企業能夠自動調整庫存水平，響應外部環境的變化，使庫存管理更具動態性和自適應性，提高操作效率，提升企業對復雜供應鏈狀況的應對能力，增強供應鏈的整體彈性，也有助于企業在競爭激烈的市場中保持靈活與敏捷，提升企業的運營效率和財務表現，為企業帶來長遠的戰略優勢。

2.5 物聯網技術在物流跟蹤與監控中的應用

物聯網技術通過將物理設備連接至互聯網，能夠收集并傳輸實時數據，提高供應鏈的透明度和效率。在物流跟蹤方面，將GPS跟蹤器、RFID標簽和傳感器等物聯網設備應用于貨物和車輛中，可以實時收集位置信息、溫度、濕度等關鍵數據，實時監控貨物的狀態和運輸條件，及時調整物流技術，以應對運輸中斷或貨物損壞等潛在問題。另外，在企業倉庫中部署物聯網設備，能夠自動記錄貨物的入庫和出庫情況，實時更新庫存信息，并分析倉庫內部的運動和使用模式，優化貨物的存儲位置和揀選路線，減少不必要的移動，提高倉庫的作業效率，有利于提升倉庫操作的精確度，促使企業節約成本并提升服務質量，推動物流行業向更高效、更智能的方向發展[6]。

3 基于智能化與自動化的物流供應鏈管理優化案例分析

自2016年起，YZ和YGE共同打造了集“云倉庫+干線+配送”于一體的智能物流倉儲配送，實現了全景物流供應鏈的深度融合，提高了消費者滿意度。

3.1 智能倉庫管理系統的實施案例

YGE集團利用YZ先進的物流網絡和技術支持，實現了從傳統倉庫管理向智能倉庫管理的轉型。智能倉庫利用自動化貨架系統、AGV（自動引導車輛）、RFID技術和高度集成的倉庫管理軟件等自動化設備和信息技術，加大了貨物的出入庫速度，提高了貨物處理的準確性，進一步提升了倉儲和配送效率，降低了庫存管理的復雜性，有利于確保成本控制和服務質量的持續優化。另外，其倉庫系統采用的基于云技術的數據分析和管理平臺支持O2O運營模式，通過集中管理和智能控制商品資源，能夠實時監控庫存狀態，自動調整庫存配送策略，以響應市場需求變化，實現線上銷售與線下體驗的無縫對接，優化庫存水平，減少貨物過剩或不足的風險，提升客戶服務水平。YZ和YGE構建的全景智能供應鏈支持YGE品牌的線上推廣和線下銷售活動，可以為消費者提供更加便捷和高效的購物體驗。

3.2 自動化配送網絡的案例分析

YGE集團利用全國云倉庫系統的整合與智能化配送網絡的發展，構建了一個高效且響應快速的物流服務體系。該體系依賴自動化分揀系統、無人搬運車輛（AGV）和最優路線規劃軟件，確保從訂單處理到商品配送的每一個環節都能夠高效、無誤地完成。通過智能倉庫與自動化配送系統協同工作，YGE可以實時更新庫存信息，快速響應消費者的在線訂單，支持“線上購買、線下提取”或“線上預覽、線下體驗”等靈活的購物方式，提升顧客滿意度，也能促進線上線下的融合發展。線上與線下模式的結合提高了配送速度和精準性，可以通過對實時數據的監控和分析，優化配送路線，降低運輸成本，提高能源使用效率，有利于實現成本控制和操作效率的雙重優化，提升供應鏈管理的整體性能和競爭力。

4 物流供應鏈優化效果評價

收集YGE集團智慧供應鏈的相關數據，使用灰色系統理論評估其物流供應鏈智能化和自動化技術的應用效果，深入探討這些技術該如何優化供應鏈運作，提升效率，并降低成本。

4.1 模型構建

物流供應鏈優化效果的評價，由于涉及因素眾多且復雜，采用灰色系統理論分析能夠有效衡量智能化與自動化技術對物流供應鏈管理的綜合影響，提供一個全面、準確的評價結果，為制定決策提供科學依據。步驟如下。

第一步：構建效果評價指標。確定二級指標的評分等級，將評分等級分為五層，分別為很好、較好、一般、合格、不合格，分別對應10分、8分、6分、4分、2分。如若指標介于兩個等級之間，則取中間數，即9分、7分、5分、3分。

第二步：利用灰色關聯分析法計算權重。

首先需要對原始數據進行標準化處理，標準化公式為：

式（1）中，Xij是原始數據，X*ij是標準化后的數據，max（Xij）和min（Xij）分別是指標j的最大值和最小值。

其次，計算各指標與評價對象的關聯度。關聯度越高，表明該指標與評價對象的匹配程度越高，也越重要。計算公式為：

式（2）中，X*0j是理想狀態下的標準化值，ρ是分辨系數（通常取0.5）。

最后，根據計算出的關聯度確定各指標的權重。計算公式為：

式（3）中，Wj是指標j權重，n是指標的總數。

第三步：組織專家評分并構建評分矩陣M。

第四步：確定評價灰類；根據第一步有五個評價灰類，白化權函數示意圖如圖3所示。

第五步：確定評價系數。根據白化權函數對二級指標計算灰色評價系數。

灰色系數為：

第六步：計算灰色評價權向量及權矩陣。指標Vij屬于第e個灰類灰色評估權為：

根據qije建立灰色權矩陣Ri。

第七步：建立一級指標權向量矩陣，結果為Bi。構建整體評價矩陣B。

第八步：綜合評價Q。

其中，CT為各評價灰類等級化向量的轉置。

4.2 指標確定

物流供應鏈的優化效果評價指標如表1所示，每個指標都被設計用于反映供應鏈優化的不同方面，包括成本控制、顧客服務和內部運作效率，以量化評估YGE集團通過智能化和自動化技術對物流供應鏈的具體改進成果，確保評估結果的客觀性和準確性。見表1。

4.3 評價結果

使用構建的模型，邀請10位物流供應鏈管理專家進行指標評分，得到無量綱化的一級指標矩陣，如表2所示。

使用SPSS軟件計算指標關聯度和權重，如表3所示。

使用同樣的方法計算二級指標的關聯度和權重，如表4所示。

分別計算當e=1，……，5時各指標的灰色評價系數，得到一級指標、二級指標灰色評價矩陣，最終得到一級指標權向量矩陣，構建整體綜合評價矩陣B為：

B={0.237 6，0.296 2，0.281 2，0.170 1，0.014 9}。

綜合評價結果Q為：

Q={0.237 6，0.296 2，0.281 2，0.170 1，0.014 9}×{}=7.143。

7.143的評分表明YGE集團的物流供應鏈效率較好，暗示其智能化與自動化實施產生了積極的成效。長遠來看，維持和提升這一水平需要公司不斷評估其物流策略，并對新興技術加以適時整合和應用，確保供應鏈系統得以持續改進和優化。

5 結 論

本文基于對物流供應鏈管理智能化與自動化的理論概述，提出了智能化物流系統、自動化技術的集成與應用、數據驅動的決策支持系統、機器學習在庫存管理中的應用、物聯網技術在物流跟蹤與監控中的應用等物流供應鏈管理優化策略，以YGE集團為例分析了其智能倉庫管理系統和自動化配送網絡，運用灰色系統理論定量評估了YGE物流供應鏈的優化效果，指出應用智能化系統和自動化設備，可以有效降低運營成本，提高服務質量，增強供應鏈的響應速度和靈活性。因此，本文建議物流企業加大在智能化和自動化技術上的投入，以促進供應鏈管理的現代化，提升企業的競爭力。

參考文獻：

[1] 姜宇．物聯網下智能物流供應鏈管理的探析[J]．中國儲運，2024（2）：140-141.

[2] 陳梅，黃貴軍，張進華．大數據對現代企業物流供應鏈管理的影響[J]．中國航務周刊，2023（18）：69-71.

[3] 李清忠，郝春云．計算機技術在物流供應鏈管理中的應用研究[J]．中國航務周刊，2023（6）：51-53.

[4] 邱伏生．聚焦物流運營向供應鏈數字化、智能化發展的思維[J]．起重運輸機械，2021（16）：22-23.

[5] 萬航，余建海．基于物聯網技術的智能物流供應鏈管理研究[J]．科技視界，2021（17）：196-198.

[6] 龐立偉，鄭明偉，吳洋暉，等．物聯網下智能物流供應鏈管理探究[J]．合作經濟與科技，2020（12）：126-127.