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人工智能对物流业的影响研究

人工智能对物流业的影响研究
作者：刘敏
来源：《商业经济》2017年第11期
        [摘 要] 随着人工智能和大数据的兴起，很多行业正处在一个从有人到无人的变革期，物流行业同样处在经历从全人工到全自动化的历史转折点。引领物流行业快速、爆发式裂变的，不仅仅是模式和资本，还有科技创新。云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术将不断地颠覆快递业运营模式和管理理念。立足于智能化物流发展的现状，从仓库选址、库存管理、仓储作业和运输配送四个方面分析了人工智能对物流行业的影响，指出了物流业发展走向智能化遇到物流信息化隔离、物流基础数据不完善、物流人才缺乏的问题，并就人工智能环境下物流业如何更好的发展提出了针对性的建议，即完善物流管理机制，健全物流信息标准化，发展物流大数据技术，加强智能化物流人才的培养。
        [关键词] 人工智能；大数据；物流业
        [中图分类号] F506 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2017）11-0040-02
        一、引言
        习近平总书记在十九大报告中指出，加强物流等基础设施网络建设，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能随着“双十一”的临近，智慧物流大比拼也正成为物流行业发展的一大看点。菜鸟推出的机器人小G，通过智能感知、动态识别等技术，能够帮助完成最后一公里的配送任务；京东自主研发的无人仓技术，更是给仓储系统带来翻天覆地的变化，人工智能为物流行业的转变带来一个又一个的契机。人工智能技术不仅优化了物流环节，提高了物流效率，而且还大大提升了用户的体验满意度。
        二、人工智能对物流业的影响分析
        人工智能技术应用在物流行业，主要采用了智能机器人、智能搜索规划、动态识别以及计算机视觉等技术。它正改变着传统物流业，对今后物流业的发展产生深远的影响，主要体现在以下几个方面：
        （一）进行仓库优化选址
        仓库选址一般是通过地图和地理数据进行的，需要借助操作地理信息系统软件和对地理模型的理解，选址模型多选用距离衰减模型。但是在我国，其中的地理数据获取难度大，地理数据方面的分析一直处于瓶颈状态，对分析建模产生了障碍。随着人工智能的发展，它可以根据现实环境的种种约束条件，对生产者、供应商和客户的地理位置、运输量、物流成本等进行大数据方面的提取和分析，并进行更完善的学习和优化，最终建造出最优解决方案的选址模型。另外，应用人工智能进行仓库优化选址，可以减少人为主观因素的干扰，使选址结果更加客观和精准，从而达到降低物流企业成本，提高效益的目的。
        （二）合理管理库存量
        传统库存使用纸本管理，一定程度上依赖经验丰富的员工，对物料库龄、库位存放位置、出入库时间等等缺乏实时可靠的管理。人工智能应用在库存管理当中，可以通过分析历史库存信息和出入库数据，动态调整库存量，以保障企业存货的物流畅通，在不影响企业正常生产和客户满意度的同时，降低企业库存量，降低生产物流成本，为企业提供高质量的库存服务。高效的库存管理系统，是结合了人工智能技术并联网库位、运用可视化定位导引技术、并结合强大的生产数据运算能力，构建出的高效智能、实时可靠的仓储管理系统。
        （三）提高仓储作业效率
        目前智能仓库中多采用机器人技术，像搬运机器人、分拣机器人，和货架穿梭车等。机器人之间进行有条不紊的作业配合，大大提升了仓储作业的搬运速度、拣选精度以及存储的密度。智慧化仓库则是人工智能提升物流行业运转效能的最佳体现。苏宁也在仓库管理中实施了机器人使用项目，200台仓库机器人，载运着近万个移动式的货架，穿梭在1000平米的仓库里，进行商品的拣选。拣选工作再也不需要人一排排货架后面跑，而是等着机器人载着货架排队过来。据数据统计，使用机器人进行仓库小件商品的拣选，不仅准确率可达99.99%以上，而且效率还是人工拣选的3倍以上。
        （四）运输配送更快捷
        现代化的物流运输就是要避免走冤枉路这就需要进行高智能的路径优化，但需要注意的是最短路径和最快路径有时候并不是一回事，比如预算好的最短路径由于突发状况出现严重堵车，会导致实际时间花费增多，那就要实时地调整路线，换取最快路径的优化回报，这就需要智能算法的辅助，比如路径优化算法、调度算法等。在配送方面，目前正在处于热点研发的智能物流车，未来将使物流配送更为高效。首先，智能物流车会接收到订单；然后，仓库会根据订单的内容进行自动配货，并通过传送带传送到相应的物流车，并能够装配到物流配送车上；接着，智能物流车会根据每一件货物编号来分析运送地点，自动运算出将整台车货物送完的最优路线，司机不需要进行运输路线的考虑，上车就直接开启导航出发即可物流车的装备与普通运输车辆有所不同，为改善传统人力装运时的耗时耗力的问题，后车厢配备有全自动的装运系统，后车门与装载商品的货架做成一体式的，装货时，后车门和货架可以一同取下，装载完毕后再一起送上车。
        三、人工智能环境下物流业发展的主要瓶颈
        人工智能改变了我们的生活，更对物流业的发展产生了严峻的挑战。目前物流业依靠人工智能技术发展智慧物流还存在着以下瓶颈：
        （一）物流信息化隔离
        目前，我国物流业管理机制还没有打破部门分割、条块分割的局面，仍然存在信息孤岛现象。另外，虽然有很多企业已经使用物联网技术构建智能物流系统，但由于缺乏健全的物流信息体系标准，不同企业之间的信息沟通还存在障碍，很难实现信息交换和共享。
        （二）物流基础数据不完善
        智能物流的一个重要基础就是物流的基础数据。很多企业还忽视对物流基础数据的收集。物流企业自身如若不能及时的收集和分析所有的基础物流数据，并迅速做出响应，就没有办法搭建智能物流的系统基础框架。阿里巴巴之所以做菜鸟物流，也是为了获取最基础的物流数据，为其完善电子商务的数据生态圈奠定根基。为了能使智能物流有效发挥作用，势必需要充分储备基础物流数据，因此需要高度重视物联网的投入和应用。
        （三）物流人才缺乏
        现有的物流企业人才不能满足智能物流发展的需要。物流企业要发展人工智能，需要大量的既懂物流技术，又精通计算机信息技术、网络技术、通信技术等相关专业知识的高层次复合型人才。大中专院校培养出的人才与企业的实际需要不匹配。
        四、人工智能环境下发展物流业的建议
        （一）完善物流管理机制，健全物流信息标准化
        应该成立专门的智慧物流职能部门，负责协调各部门的物流资源，确保物流信息畅通。另外，要构建物流信息标准，使得物流信息编码、数据接口、文件格式、软件格式和流程等方面都有统一的标准，这样既有利于企业自身信息化建设的完善，又可以破除不同企业间信息交流的障碍，使得整个供应链系统在物流网络兼容，数据交换和信息共享方面都能够畅通无阻。
        （二）发展物流大数据技术
        大数据是构建智能化物流的基础。基于大数据+人工智能的系统平台具有一定的开发难度，而且需要通过大量数据的持续喂养，才能形成预期的服务能力，物流企业成长阶段需要持续投入，并且由人工向人工智能逐步过渡。大数据技术的应用需要四个层面。第一个层面就是大数据的架构，即基础物流数据的收集与展示；第二个层面就是利用大数据对物流业务进行有效评估，对业绩的改善甚是有效；第三个层面也是大数据应用的核心就是对生产量或物流量的预测；第四个层面就是利用大数据帮助领导者进行智能决策。
        （三）加强智能化物流人才的培养
        虽然人工智能减掉了我们一些人工的岗位，但同时它也智能物流的高级人才产生了新的需求。就目前而讲，由于是新技术新模式的产生，各高校培养出的学生还不能担当智能物流的一些工作。物流行业的工作者也是在边学习边摸索。所以在物流人才培养方面，一方面企业要对现有员工进行智能物流技术的培训，使员工能够胜任智能物流业务的岗位；另一方面，各高校应该与时俱进，合理调整培养方案，修改培养目标，使学生毕业之后能够满足人才市场对智能化物流人才的需求。
        [参考文献]
        [1]贺璐.人工智能应用能力决定物流行业竞争秩序[N].中国企业报，2017-04-08.
        [2]周路菡.智慧物流：将仓库与消费者高效连接[J].新经济导刊，2017（2）.
        [3]李东阳.人工智能入侵物流业的N种可能[N].济南日报，2017-05-05.
        [责任编辑：蔡宁]