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智慧物流:技术淘汰的不是人力,是落后的生产力

浏览数量:4     作者:本站编辑     发布时间: 2018-03-10      来源:本站

智能化带来的影响没有想象得那么悲观。智能化的最终目的,不是让司机下岗,而是减轻负担,是一定程度上的解放,解放我们去做更有效率的事。

  未来,随着技术的发展,产业的变革,以及人们生活方式的转变,像司机这样的工种只会越来越少。但并不是要淘汰司机,被淘汰的只会是落后的生产力。

  今天分享的主题是《智能数据分析技术与物流》,将围绕以下四点展开:

  1、物流的内涵,物流与计算机有何渊源;

  2、智能物流支撑技术,技术能为物流智能化做贡献;

  3、物流中的智能数据分析技术,以圆通的业务合作以及取得的成果;

  4、「一带一路」背景下的有哪些新的展望。

  一、物流的内涵

  「物流」这个词汇最早从希腊文Logistikos中得到,意思是说是有一种计算的技艺19世纪初,拿破仑军官用于军队组织(法语logistique);20世纪中,美军用于描述军队后勤组织。

  20世纪60年代,物流广泛进入民用领域。当时,主要是指供应链方面的资源如何流转的问题。

  到本世纪,物流总算是回到了它原来的出发。换句话说,它没有忘记它的「初心」,什么意思呢?物流是供应链里面的中心,是数据技术兴起的结果,希望它是智能化的能回归到计算的内涵。

  二、智能物流支撑技术

  1、物流系统智能化的主要支撑技术

如果把智慧物流作为我们的服务对象的话,至少有这四个支撑技术会带来贡献:

  1)物联网

  2009年,时任温家宝总理来到无锡物联网产业研究院考察。那个时候,主要讲的是什么呢?是「感知」,通过传感器把信息收集起来,然后再通过各种各样的网络把信息传输到云计算中心进行计算。

  现在,已经鲜有人再来讨论这样的一个计算模型。

  希望2040年左右,我们的物联网上至少有一千亿个机器自动化为人类工作。那时候,相信物流行业的很多环节可以靠物联网的互联互通,解决智能化问题。

  2)大数据

  过去,物流在老百姓眼中就是运输东西,一件物品从A地送到B地就结束。

  这10年间,大家渐渐地发现,原来物流不是那样简单的一件事。越来越多的企业开始研究物流各个环节中的数据,这些很有用的数据原来是没有被注意到的。

  比如说同类产品哪些更受客户喜欢?各个地域的客户都喜欢什么样的产品?以前,这些数据或许是广告公司比较感兴趣。现在,物流就是一个巨大的数据源,是所有其他商业的数据中心。

  3)人工智能

  人工智能,是一个基础性技术。比如说人脸识别技术,过去大会场里才会有人脸识别;现在已经成为支付方式的识别技术。人工智能会在物流行业做什么呢?下面我会为大家举些例子。

  4)优化管理

  如何提高传输的效率,降低成本,是运营里很重要的一个考虑因素。

  2、智慧物流技术全景

所有这些,都可以看作是智慧物流的基础。

  1)仓储优化

  仓储优化,是智慧物流的一个起点。采用相对低价的机器人就能实现自动化。早期的机器人是帮助我们搬运货物,而现在,机器人甚至能帮我们管理更细致的事务。还有货物识别、自动化分拣、无人驾驶叉车等仓储管理科技。

  现在可穿戴设备的应用也比较普遍,但戴上设备做事总会有不便的地方,比如视觉设备。未来,或许会出现不需要佩戴设备的激光技术,让我们用「眼」就能一目了然货物放在哪儿。无人作业,必然会提高效率。

  2)智能调度

  从仓储出来后,货物要进行运输了,如何实现智能调度呢?主要是运输优化,无人驾驶技术,将改变干线物流现有格局,目前尚在研究阶段,但已取得阶段性成果。

  3)最后一公里技术

  大卡车是不可能开到每家每户的大门口的,那最后一公里送货怎么送?现在我们主要是靠劳动力,把货送到你的家门口。

  从长远来看,必然要采用新的技术来代替。在西方一些人少地广的国家,无人机送货即将被采用,或已在试用阶段。

  4)终端

  就末端技术而言,应该线上线下结合。因为线上的技术产品,适合青年一代。对于大多数退休的老年人,使用先进技术可能还有困难。

  目前已经存在的智能快递柜,为我们提供了很大便利,老人也能操作,。但受限于成本与消费者使用习惯等问题,未来的发展仍存在不确定性。

  如果往上游推,在这张图往左面添加一些环节,比如与供应链相结合,我相信,人工智能、大数据、物联网技术等能获得更广泛的运用。

  从纵向看,我们服务的对象不再是普通的消费者,而是企业和生产线,这是一个值得考虑的问题。

  3、智慧物流系统

  我们可以把智慧物流系统分成几块:数据驱动的用户画像、供应方、需求方、供需网络、数据中心、物联网。

  制造业、快消品行业和农业,是物流服务的主要来源,而且现在快消品行业是重头,制造业也将会成为我们的主要供应方。

  农业产业近几年也发生了很大的变化,变得更小、更个体,比如现在的长三角地区,有很多的小农庄或大的农业基地,为周边城市的消费者提供个性化的商品。消费者只需线上预定,选择一个送货方式,当日或次日就能在家中收到新鲜的菜。

  从供货方收到订单,到消费者收到货品,这中间就是一张供应网。供应网络上有很多种供应方式,可能是飞机、货车、铁路,也可能是水运。

  供应方把货物发出去,想要知道货物发到哪儿了,而需求方也想要知道什么时候能收到货。这时候就是由数据中心发挥作用。

  数据中心收集市场销售数据、产品数据、流程管理数据、商业模式研究数据等等,进行处理后变成我们可以接收的具体信息。产品的电子标签、用户的智能手机、GPS定位系统等等,这些都是大数据的信息来源。

  物流各环节的问题,比如仓储如何规划,如何选址,怎么分布,通过大数据分析挖掘出可行性方案,这就是将数据转化为价值。

  最后到终端的消费者,我们也可以通过大数据分析,进一步地优化物流,提高客户体验。从消费者的基本信息,如性别、年龄、地域分布,到消费者的购物习惯、消费能力、出行偏好等深度信息,这些数据元综合在一起勾勒出一张用户画像。基于用户画像,做出消费预测、调度规划等。

  三、物流中的智能数据分析技术

  目前,我们在物流中的智能数据分析技术研究已经取得了部分成果。


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