不同的典型物流行業場景有不同的特點,所需的技術也不同。技術的應用應根據實際需要確定。這裏有幾個典型的物流場景,介紹了可以應用的相關人工智能技術。1.供應商管理。供應商是生產加工企業或電子商務企業的供應商。科學化的采購,高效率的收貨質量檢測,智能化的財務管理系統,可以提高供應環節的效率,降低運行成本。2.倉儲管理。倉庫管理包括倉庫、倉庫、儲藏(揀貨)等重要環節,涉及到大量的機器人、自動化倉儲設備、運輸設備和人員,耗費大量的資金。智能化倉儲管理將給物流業帶來顛覆性的變化。(1)智能存儲設備:目前倉儲環節應用的物流設備種類繁多,功能各異。古老的堆垛機架,效率更高,適用於小型箱體的高效存儲設備MiniLoad等。通過對存儲器的智能操作、計算機視覺、深度神經網絡、機器學習、自動控制等技術的應用,將極大地提高存儲設備的周轉效率,盡可能地提高其利用率;對諸如科學規劃與執行的存儲設備、大數據分析和專家系統等技術,在存儲設備維護方面,采用基於設備數據的壽命預測技術,能夠提前准確地掌握設備的狀態,從而能夠更好地提前制定出計劃。冷庫存儲是存儲行業的一個特殊領域,對生鮮、藥品等特殊商品的需求很大。由人工智能技術構建的新型自動庫房,利用大數據分析,能把采購預測和倉庫現狀結合起來。針對冷庫中低溫的特點,采用自動控制技術,可較好地控制穿梭車、堆垛機、叉車、碼垛機器人等設備商業物流。(2)智能分揀系統:智能分揀系統包括AGV、智能分揀、傳送帶等分揀作業所用的輸送設備,以及分揀過程中的信息流。路線規劃、機器視覺等技術將使運輸設備更智能、更安全、更有效地實現無人運輸。利用數據挖掘、大數據分析等技術,可使分揀訂單的分揀更加合理,並能與倉儲設備、運輸設備、人員聯合起來,實現更加高效的分揀。3.運輸管理。貨物的運輸主要包括運輸設備和運輸過程的信息管理。國內運輸方式包括航空運輸、鐵路運輸、公路運輸和海路運輸。公路運輸靈活性高,貨運量大,人工智能可以發揮更大的作用。日趨成熟的自動駕駛技術將完全顛覆現有的道路交通系統,更有效、更安全的駕駛方式,減少對道路交通的依賴,將大大提高道路交通的效率。運輸信息的管理內容複雜,包括發車前的任務分配和路線規劃、行駛中的信息跟蹤和應急調度、到達目的地後的庫存、卸貨和車輛狀況檢查。人工智能技術比人類更有效地處理信息。通過大數據分析,可以為車輛調度機制提供更實時可靠的解決方案。設備壽命管理可以系統監控車輛狀態,及時報警提醒,降低車輛故障率。大數據分析可以更好地監控冷鏈運輸過程中的貨物狀態和駕駛員行為,為保質保量的冷鏈運輸提供更智能的監管。精選文章:物流數據分析主要分析什么?ロジスティクス標準化構築における10の経験ライフサービスの分野でのロジスティクス技術の応用を探ります