人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用

’人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用匯報人：XXX目錄CONTENTS第一部分應(yīng)用現(xiàn)狀第二部分技術(shù)架構(gòu)第三部分轉(zhuǎn)型特點(diǎn)第四部分應(yīng)用范圍第五部分

第五部分問題與建議 總結(jié)第一部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用現(xiàn)狀第二部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用現(xiàn)狀倉儲環(huán)節(jié)庫存管理運(yùn)輸路線規(guī)劃倉儲是現(xiàn)代物流發(fā)展的基礎(chǔ)，倉儲的選址決定著物流的效率，人工智能能夠排除人為條件的和個人情感的加入，根據(jù)篩選條件選出最合適的地點(diǎn)。人工智能系統(tǒng)能夠通過對歷史庫存數(shù)據(jù)分析建立模型，對以后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，從而對庫存進(jìn)行調(diào)整，從而使得存儲和運(yùn)輸維持在一個動態(tài)的平衡狀態(tài)。運(yùn)輸線路規(guī)劃的好壞能夠直接影響現(xiàn)代物流系統(tǒng)的整體運(yùn)作，有了人工智能系統(tǒng)的加入，使得快遞分揀業(yè)務(wù)的效率能夠大幅度提升。第一部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用現(xiàn)狀無人倉庫穿戴揀選技術(shù)配送機(jī)器人配送無人機(jī)第一部分兩個較為成功的案例亞馬遜的智能物流中心十萬臺KIVA機(jī)器人發(fā)揮著訂單處理、倉儲自動化、調(diào)整庫存量、自動化物流分倉以及發(fā)貨等智慧物流職能。4萬平米的倉庫中，實(shí)現(xiàn)智能搬運(yùn)、堆垛、供包等功能的各類機(jī)器人有條不紊的完成各項(xiàng)技術(shù)工作。上海京東的“亞洲一號”無人倉第一部分兩個較為成功的案例第二部分人工智能技術(shù)的架構(gòu)第二部分人工智能技術(shù)的架構(gòu)基礎(chǔ)資源層仿生感知層核心技術(shù)層核心技術(shù)層由基礎(chǔ)框架、算法模型以及通用技術(shù)組成，基礎(chǔ)框架主要指分布式存儲和分布式計算，算法模型有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法模型。主要包括應(yīng)用技術(shù)以及智能產(chǎn)品，應(yīng)用技術(shù)包括自然語言處理、AR/VR計算機(jī)視覺。智能產(chǎn)品主要指運(yùn)用了人工智能技術(shù)的設(shè)備設(shè)施由軟硬件設(shè)施以及數(shù)據(jù)服務(wù)組成，軟件設(shè)施主要包括智能云平臺和大數(shù)據(jù)平臺；硬件設(shè)施主要是指超級運(yùn)算平臺以及超級數(shù)據(jù)存儲中心。第二部分核心技術(shù)層核心技術(shù)層一、分布式計算與分布式存儲，這是大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)二、算法模型中的深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化模型都是機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)之一，機(jī)器學(xué)習(xí)是決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、聚類等核心算法模擬人處理問題的決策邏輯，是實(shí)現(xiàn)人工智能的重要手段之一。第二部分仿生感知層仿生感知層一，應(yīng)用技術(shù)包括自然語言處理—語音識別、語義識別、自動翻譯等；AR/VR計算機(jī)視覺技術(shù)，目的是使機(jī)器能夠像人一樣觀察和識別目標(biāo)；再一個就是自動控制技術(shù)，自動控制系統(tǒng)能夠是機(jī)器根據(jù)特定指令完成特定的任務(wù)，也是人工智能應(yīng)用的表現(xiàn)形式。二、智能產(chǎn)品主要是指運(yùn)用了人工智能技術(shù)的設(shè)備設(shè)施，例如前面提到的智能分揀機(jī)器人。第一部分兩個較為成功的案例基礎(chǔ)資源層一、軟件設(shè)施包括智能云平臺和大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)成的數(shù)據(jù)工廠，海量的數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，是訓(xùn)練人工智能算法的重要資源，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，為人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。二、硬件設(shè)施主要是指超級運(yùn)算平臺以及超級數(shù)據(jù)存儲中心。主要負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的存儲與計算，近年來，隨著云計算的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲和計算能力已經(jīng)達(dá)到了較高水平，為人工智能提供了堅實(shí)的基礎(chǔ)。第三部分人工智能背景下物流與供應(yīng)鏈企業(yè)的轉(zhuǎn)型特點(diǎn)第三部分人工智能背景下物流與供應(yīng)鏈的轉(zhuǎn)型特點(diǎn)物流基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)工具逐步向智能化轉(zhuǎn)型隨著智能機(jī)器人、無人駕駛車輛等智能設(shè)備的興起，作為傳統(tǒng)勞動力的人力將逐漸被虛擬勞動力所取代，進(jìn)而對供應(yīng)鏈物流的生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組，形成新的物流基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)工具。新的物流基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)工具將具備較高的勞動生產(chǎn)率，同時也降低了單位勞動力成本。供應(yīng)鏈中的物流運(yùn)作流程將通過人工智能計算重新構(gòu)建物流作為供應(yīng)鏈中的重要部分，其運(yùn)作能力的高低決定著整條供應(yīng)鏈運(yùn)作流程的效率，物流運(yùn)作流程通過智能化技術(shù)進(jìn)行重新構(gòu)建，不僅能夠讓物流運(yùn)作流程自動化，而且也實(shí)現(xiàn)了計算與存儲分離進(jìn)行分布式工作，在很大程度上提升作業(yè)的運(yùn)行速度和精準(zhǔn)性。第三部分智能計算重構(gòu)物流運(yùn)作流程圖一般而言，傳統(tǒng)的物流運(yùn)作流程是先由生產(chǎn)車間通過交通工具將物品運(yùn)送至配送中心，最后再配送到每一位顧客手中。而隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的物流運(yùn)作流程將通過智能計算被分割成多個同步運(yùn)作的區(qū)塊，如圖1，每一個區(qū)塊不僅相互連通，同時還擁有帶智能芯片的運(yùn)輸車，它能夠與每個區(qū)

塊中的每一個功能點(diǎn)建立連接，快速計算和反應(yīng)諸多物流數(shù)據(jù)和信息，并能夠做出諸如貨物是否裝卸、車輛是否檢修等判斷和相應(yīng)的決策。第四部分人工智能在供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域中的應(yīng)用第四部分人工智能在供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域中的應(yīng)用智能庫存管理數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測智能運(yùn)輸配送智能跟蹤追溯智能倉儲作業(yè)智能倉庫選址123456第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用將傳統(tǒng)庫存管理轉(zhuǎn)型為智能庫存管理，在聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、可視化技術(shù)和大數(shù)據(jù)運(yùn)算能力的推動下，不僅可以實(shí)現(xiàn)倉儲數(shù)據(jù)的讀取快捷化，而且還可以實(shí)現(xiàn)各個倉庫信息的聯(lián)網(wǎng)實(shí)時化，有效降低了企業(yè)庫存量，節(jié)省倉儲成本，同時還具有更高的庫存管理安全性。人工智能技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。智能倉庫選址智能庫存管理智能倉儲作業(yè)智能倉儲作業(yè)的主要特點(diǎn)是貨物儲運(yùn)集裝化、倉儲作業(yè)自動化和作業(yè)管理智能化。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用智能倉庫選址倉庫選址是一個復(fù)雜的過程，需要考慮的因素眾多，既包括地質(zhì)、水文、地形等自然條件，又包含商品特性、物流費(fèi)用、服務(wù)水平、客戶分布、基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸、政策等社會因素。通過大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)可以更精確、更科學(xué)的實(shí)現(xiàn)倉庫的選址和優(yōu)化，減少人為主觀因素帶來的干擾。從而提高選址效率和存儲質(zhì)量。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用智能庫存管理傳統(tǒng)的庫存管理方式為紙本管理或者依靠人工進(jìn)行電子檔案管理，這對員工的工作熟練度要求較高，也無法做到對庫存量、庫存種類、物品儲位、存放時長等眾多信息的實(shí)時動態(tài)管理?；谌斯ぶ悄艿墓?yīng)鏈系統(tǒng)可以協(xié)助管理人員統(tǒng)計和分析倉儲狀態(tài)，并且及時對倉庫做出相應(yīng)的調(diào)整和管理從而有效地避免物資短缺以及倉儲供不應(yīng)求的狀況，因此，在物資領(lǐng)域上使用人工智能管理其供應(yīng)鏈加強(qiáng)了不同業(yè)務(wù)和活動流程的相互協(xié)作及流通，實(shí)現(xiàn)了流通物品在供應(yīng)商、廠家、批發(fā)商和零售商之間的流通。。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用智能倉儲作業(yè)貨物儲運(yùn)集裝化主要體現(xiàn)在，在智能倉儲作業(yè)中大部

分的貨物都已經(jīng)通過托盤實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)單元化的點(diǎn)到點(diǎn)

運(yùn)輸和存儲，減少了運(yùn)輸環(huán)節(jié)且提高了物資的周轉(zhuǎn)率；倉儲作業(yè)自動化體現(xiàn)在，智能倉庫中的所有運(yùn)作流程

全部由自動機(jī)器設(shè)備完成，如京東無人倉庫中已經(jīng)投

入使用的Delta型自動分揀機(jī)、6-AXIS智能拆碼垛機(jī)器人、飛馬搬運(yùn)AGV、京東智能安防巡檢車等，完全

擺脫了人工勞動力，節(jié)約了大量勞動力成本且提高了

作業(yè)安全性；作業(yè)管理智能化表現(xiàn)在，在智能算法的

驅(qū)動下，倉庫內(nèi)各個自動化設(shè)備在運(yùn)作中可以井井有

條且相互配合，并且可以根據(jù)特殊情況及時做出相應(yīng)

的反應(yīng)，大大提高了倉儲作業(yè)的運(yùn)作效率。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用智能追溯主要通過運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將商品的生產(chǎn)、流通和消費(fèi)過程與相關(guān)信息的采集、傳輸、處理和查詢過程有機(jī)聯(lián)系起來，做到信息流與商流相統(tǒng)一,從而實(shí)現(xiàn)商品的來源可查、去向可追、責(zé)任可究。智能運(yùn)輸配送主要體現(xiàn)在運(yùn)輸路線和配送設(shè)備兩個方面。智能運(yùn)輸配送智能跟蹤追溯數(shù)據(jù)分析與預(yù)測基于人工智能的物流與供應(yīng)鏈系統(tǒng)結(jié)合其數(shù)據(jù)的智能分析有利于企業(yè)建立和完善信息化智能供應(yīng)鏈，并且智能信息將為會成為供應(yīng)鏈內(nèi)外部的物資數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集成，打造高效、靈活、精準(zhǔn)和自動發(fā)的數(shù)據(jù)智能物資供應(yīng)鏈。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用智能運(yùn)輸配送在運(yùn)輸路線方面，人工智能可以通過路徑優(yōu)化算法、調(diào)度算法等不同算法，結(jié)合數(shù)據(jù)中心的實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)路徑的動態(tài)規(guī)劃，使運(yùn)輸路線規(guī)劃更加科學(xué)、合理。如美團(tuán)外賣的即時配送智能系統(tǒng)。在配送設(shè)備方面，智能物流無人配送車、無人配送機(jī)等已經(jīng)小范圍投入使用。首先，智能配送設(shè)備會自動接收訂單，倉庫會根據(jù)訂單內(nèi)容進(jìn)行配貨，然后智能配送設(shè)備再根據(jù)已規(guī)劃好的最優(yōu)運(yùn)輸路線自動進(jìn)行配送，從接收訂單、配貨到運(yùn)輸配送都可實(shí)現(xiàn)自動化。例如，順豐的方舟無人配送機(jī)和京東的3.5代配送機(jī)器人等。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用智能跟蹤追溯智慧物流利用智慧排產(chǎn)、智能商品布局、智能路徑規(guī)劃等技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)“預(yù)測-庫存-倉儲-運(yùn)輸-配送”全鏈路資源動態(tài)調(diào)整和自主管理，支撐起復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、龐大庫存和海量訂單的高效管理。人工智能時代下，各

種技術(shù)廣泛應(yīng)用于物流的各個環(huán)節(jié)中，物流效率得到了極大的提高，同時帶給顧客的是更高水平的物流服務(wù)和更好的消費(fèi)體驗(yàn)，客戶滿意度得到了很大提高。。第四部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈中的應(yīng)用數(shù)據(jù)分析與預(yù)測通過有效的智能數(shù)據(jù)信息，企業(yè)可提前調(diào)整庫存結(jié)構(gòu)適應(yīng)不同時期的倉儲需求、掌握物資的備用期，并且減少庫存占用率以便更好地掌握物資供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)流程。此外，人工智能通過自主學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)獲取可以掌握不同時期的物資出庫入庫以及時間節(jié)點(diǎn)的記錄實(shí)現(xiàn)物資的追蹤。為了更好的預(yù)測市場需求及獲取合適的倉儲物資，企業(yè)可以根據(jù)實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)評估未來的供應(yīng)需求從而提供物資滿足市場。智能的數(shù)據(jù)分析亦可基于供應(yīng)鏈的模式協(xié)助企業(yè)選取其恰當(dāng)?shù)墓?yīng)渠道及策略。因而，智能的數(shù)據(jù)分析有利于企業(yè)在物資供應(yīng)鏈上做出更貼合實(shí)際的決策。第五部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈領(lǐng)域中存在的問題與建議第五部分人工智能在物流與供應(yīng)鏈領(lǐng)域中存在的問題與建議2復(fù)雜的不確定性供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運(yùn)行效率，與它所面臨的不確定性有重大關(guān)系。3數(shù)據(jù)源難以打通由于用戶數(shù)據(jù)的敏感性，且缺乏統(tǒng)一的信息與數(shù)據(jù)流通安全標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致不同主體之間的數(shù)據(jù)源難以打通，使得AI模型的應(yīng)用受到局限。4時效性和預(yù)測性問題目前，部分信息的采集與處理未能形成高效的解決方案，使得部分Al模型的快速訓(xùn)練與驗(yàn)證遇到一定的問題，導(dǎo)致模型相比當(dāng)前實(shí)際情況“慢半拍”。5人才的匱乏目前高校培養(yǎng)的物流人才在層次結(jié)構(gòu)上不符合社會需求，人工智能物流高端人才的培養(yǎng)還處于探索階段。1多環(huán)節(jié)協(xié)同問題供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的各環(huán)節(jié)是屬于各個分散的主體，整個供應(yīng)鏈將無法簡易地融合成為一個完整的系統(tǒng)。第五部分

存在的問題1、多環(huán)節(jié)不同主體難以協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈的系統(tǒng)構(gòu)建包括物資流通、商業(yè)流通、信息流通以及資金流通等多個環(huán)節(jié)，同時供應(yīng)鏈涉及的主體也相當(dāng)多，這些主體主要包括制造商、物流企業(yè)，供應(yīng)商、批發(fā)商、和零售商等，這些主體在整個供應(yīng)物流企業(yè)零售商鏈系統(tǒng)中相互獨(dú)立存在，這將形成不同主體與業(yè)務(wù)活動流程在不同環(huán)節(jié)的協(xié)同問題。由于供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的各環(huán)節(jié)是屬于各個分散的主體，整個供應(yīng)鏈將無法簡供應(yīng)批發(fā)易地融合成為一個完整的系統(tǒng)。此外，不同的主體系商商統(tǒng)需要完成各自的活動及業(yè)務(wù)，但相互間的資源和信息需要相互配合與協(xié)作。制造商協(xié)調(diào)第五部分

存在的問題2、應(yīng)對更加復(fù)雜的不確定性供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運(yùn)行效率，與它所面臨的不確定性有重大關(guān)系。首先是供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的各個環(huán)節(jié)的高效集成性自動化處理與管控能力較為薄弱，再一個就是人工智能所需要的數(shù)據(jù)缺口也在制約著人工智能技術(shù)在物流與供應(yīng)鏈領(lǐng)域的發(fā)展，同時復(fù)雜的物流與供應(yīng)鏈系統(tǒng)對人工智能的要求更為復(fù)雜，難度系數(shù)也更高。為了應(yīng)對更加復(fù)雜的不確定性，我們往往需要建立更加復(fù)雜的模型，但是模型復(fù)雜度的提高對模型的訓(xùn)練和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量也提出了更高的要求。第五部分

存在的問題3、數(shù)據(jù)源難以打通由于用戶數(shù)據(jù)的敏感性，且缺乏統(tǒng)一的信息與數(shù)據(jù)流通安全標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致不同主體之間的數(shù)據(jù)源難以打通，使得AI模型的應(yīng)用受到局限。發(fā)揮AI的巨大潛力，需要擴(kuò)大基礎(chǔ)信息的采集面。比如，系統(tǒng)智能補(bǔ)貨需要根據(jù)用戶的購買行為、經(jīng)濟(jì)能力等信息計算系統(tǒng)最優(yōu)的補(bǔ)貨策略。但是，由于信用卡數(shù)據(jù)、通信數(shù)據(jù)等非常能反映這些特征的數(shù)據(jù)或信息未能及時反映到智能供應(yīng)鏈系統(tǒng)中，所以我們僅能根據(jù)用戶的購買和瀏覽行為對用戶特征進(jìn)行分析，使得AI技術(shù)的應(yīng)用因缺乏數(shù)據(jù)支撐而未能達(dá)到較好的預(yù)測效果。。第五部分

存在的問題4、時效性和預(yù)測性難以達(dá)標(biāo)目前，部分?jǐn)?shù)據(jù)的采集與處理未能形成高效的解決方案，對于一些必要的或者能夠達(dá)到更好預(yù)測效果的數(shù)據(jù)的獲取依然存在難度和缺口，使得部分Al模型的快速訓(xùn)練與驗(yàn)證遇到一定的問題，導(dǎo)致模型相比當(dāng)前實(shí)際情況總是存在差距，比如在算法模型訓(xùn)練的時候效果或許還好，但到了實(shí)際應(yīng)用預(yù)測時，預(yù)測效果就要打折扣。同時，當(dāng)前模型的訓(xùn)練主要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行，對未來新場景的預(yù)測能力有待提高。第五部分

存在的問題5、缺乏物流領(lǐng)域的復(fù)合型人才根據(jù)國務(wù)院發(fā)布的《物流業(yè)發(fā)展長期規(guī)劃（2014—2020年）》報告指出，我國物流從業(yè)人員數(shù)量正以平均每年6.2%的速度增長?，F(xiàn)有的物流人才數(shù)量根本不能滿足社會的需求，我國物流人才嚴(yán)重短缺。此外，無人機(jī)、機(jī)器人等人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用將在未來的許多物流作業(yè)中取代人工操作。企業(yè)真正需要的是既熟悉物流業(yè)務(wù)，又熟悉物聯(lián)網(wǎng)、云計算等先進(jìn)技術(shù)的高端復(fù)合型人才。目前高校培養(yǎng)的物流人才在層次結(jié)構(gòu)上不符合社會需求，人工智能物流高端人才的培養(yǎng)還處于探索階段。第五部分發(fā)展建議123促進(jìn)多環(huán)節(jié)協(xié)同運(yùn)作加大人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域的應(yīng)用力度。完善智能供應(yīng)鏈物流體系標(biāo)準(zhǔn)4加強(qiáng)“人工智能+物流與供應(yīng)鏈”復(fù)合型人才的培養(yǎng)第五部分發(fā)展建議打造完整的供應(yīng)鏈閉環(huán)系統(tǒng)，促進(jìn)多環(huán)節(jié)協(xié)同運(yùn)作人工智能在物流與供應(yīng)鏈領(lǐng)域的研究需要加強(qiáng)基礎(chǔ)應(yīng)用的提升從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，加強(qiáng)時效性和預(yù)測性，并減少使用的局限性，以此為基礎(chǔ)，加快實(shí)現(xiàn)智能的倉儲管理、高效的物流運(yùn)作以及合理的資源配置，從而使得供應(yīng)鏈系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)能夠獨(dú)立進(jìn)行有能融合協(xié)作。加大人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域的應(yīng)用力度企業(yè)應(yīng)培養(yǎng)革新意識，跟上目前各行各業(yè)智能化的潮流，利用好當(dāng)代大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型；對新舊員工進(jìn)行與智能化專