商業(yè)模式、物流運(yùn)作模式以及大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展促使智慧物流迅速發(fā)展,德勤在《中國(guó)智慧物流發(fā)展報(bào)告》中從倉(cāng)內(nèi)技術(shù)、干線技術(shù)、最后一公里技術(shù)、末端技術(shù)、智慧物流底盤技術(shù)五個(gè)方面分析了智慧物流技術(shù)的應(yīng)用方向和發(fā)展趨勢(shì)。以下是帶來(lái)的精選分享:
智慧物流是指通過智能硬件、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智慧化技術(shù)與手段,提高物流系統(tǒng)分析決策和智能執(zhí)行的能力,提升整個(gè)物流系統(tǒng)的智能化、自動(dòng)化水平。
根據(jù)中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù),當(dāng)前物流企業(yè)對(duì)智慧物流的需求主要包括物流數(shù)據(jù)、物流云、物流設(shè)備三大領(lǐng)域,2016年智慧物流市場(chǎng)規(guī)模超過2,000億元,到2025年,智慧物流市場(chǎng)規(guī)模將超過萬(wàn)億。
智慧物流數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)(形成層):處于起步階段,其中占比較大的是電商物流大數(shù)據(jù),隨數(shù)據(jù)量積累以及物流企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的逐漸重視,未來(lái)物流行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求前景廣闊。
智慧物流云服務(wù)市場(chǎng)(運(yùn)轉(zhuǎn)層):基于云計(jì)算應(yīng)用模式的物流平臺(tái)服務(wù)在云平臺(tái)上,所有的物流公司、行業(yè)協(xié)會(huì)等都集中整合成資源池,各個(gè)資源相互展示和互動(dòng),按需交流,達(dá)成意向,從而降本增效。
智慧物流設(shè)備市場(chǎng)(執(zhí)行層):是智慧物流市場(chǎng)的重要細(xì)分領(lǐng)域,包括自動(dòng)化分揀線、物流無(wú)人機(jī)、冷鏈車、二維碼標(biāo)簽等各類智慧物流產(chǎn)品。
智慧物流技術(shù)應(yīng)用方向
倉(cāng)內(nèi)技術(shù)
主要有機(jī)器人與自動(dòng)化分揀、可穿戴設(shè)備、無(wú)人駕駛叉車、貨物識(shí)別四類技術(shù),當(dāng)前機(jī)器人與自動(dòng)化分揀技術(shù)已相對(duì)成熟,得到廣泛應(yīng)用,可穿戴設(shè)備目前大部分處于研發(fā)階段,其中智能眼鏡技術(shù)進(jìn)展較快。以下僅具體說(shuō)明機(jī)器人與自動(dòng)化技術(shù),可穿戴設(shè)備。
機(jī)器人與自動(dòng)化技術(shù)
倉(cāng)內(nèi)機(jī)器人包括AGV(自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車)、無(wú)人叉車、貨架穿梭車、分揀機(jī)器人等,主要用在搬運(yùn)、上架、分揀等環(huán)節(jié)。國(guó)外領(lǐng)先企業(yè)應(yīng)用較早,并且已經(jīng)開始商業(yè)化,各企業(yè)將在機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景深入推進(jìn)。
可穿戴設(shè)備
當(dāng)前仍然屬于較為前沿的技術(shù),在物流領(lǐng)域可能應(yīng)用的產(chǎn)品包括免持掃描設(shè)備、現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)技術(shù)-智能眼鏡、外骨骼、噴氣式背包,國(guó)內(nèi)無(wú)商用實(shí)例,免持設(shè)備與智能眼鏡小范圍由UPS、DHL應(yīng)用外,其他多處于研發(fā)階段。整體來(lái)說(shuō)離大規(guī)模應(yīng)用仍然有較遠(yuǎn)距離。智能眼鏡憑借其實(shí)時(shí)的物品識(shí)別、條碼閱讀和庫(kù)內(nèi)導(dǎo)航等功能,提升倉(cāng)庫(kù)工作效率,未來(lái)有可能被廣泛應(yīng)用。
干線技術(shù)
干線運(yùn)輸主要是無(wú)人駕駛卡車技術(shù)。無(wú)人駕駛卡車將改變干線物流現(xiàn)有格局,目前尚處于研發(fā)階段,但已取得階段性成果,正在進(jìn)行商用化前測(cè)試。
無(wú)人駕駛卡車
無(wú)人駕駛乘用車技術(shù)已經(jīng)取得了階段性成果,目前多家企業(yè)開始了對(duì)無(wú)人駕駛卡車的探索。由多名Alphabet前高管成立Otto,研發(fā)卡車無(wú)人駕駛技術(shù),核心產(chǎn)品包括傳感器、硬件設(shè)施和軟件系統(tǒng),目前已經(jīng)進(jìn)入測(cè)試階段,雖然公路無(wú)人駕駛從技術(shù)實(shí)現(xiàn)到實(shí)際應(yīng)用仍有一定距離,但從技術(shù)上看,發(fā)展?jié)摿Ψ浅4,未?lái)卡車生產(chǎn)商將直接在生產(chǎn)環(huán)節(jié)集成無(wú)人駕駛技術(shù)。
目前,無(wú)人駕駛主卡車主要由整車廠商主導(dǎo),如戴姆勒等,但也有部分電商、物流企業(yè)正嘗試布局。
最后一公里技術(shù)
最后一公里相關(guān)技術(shù)主要包括無(wú)人機(jī)技術(shù)與3D打印技術(shù)兩大類。無(wú)人機(jī)技術(shù)相對(duì)成熟,其憑借靈活等特性,預(yù)計(jì)將成為特定區(qū)域未來(lái)末端配送重要方式。3D技術(shù)尚處于研發(fā)階段。
無(wú)人機(jī)
無(wú)機(jī)技術(shù)已經(jīng)成熟,主要應(yīng)用在人口密度相對(duì)較小的區(qū)域如農(nóng)村配送,中國(guó)企業(yè)在該項(xiàng)技術(shù)具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),且政府政策較為開放,制定了相對(duì)完善的無(wú)人機(jī)管理辦法,國(guó)內(nèi)無(wú)人機(jī)即將進(jìn)入大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用階段。未來(lái)無(wú)人機(jī)的載重、航時(shí)將會(huì)不斷突破,感知、規(guī)避和防撞能力有待提升,軟件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)收集與分析處理能力將不斷提高,應(yīng)用范圍將更加廣泛。
3D打印
3D技術(shù)對(duì)物流行業(yè)將帶來(lái)顛覆性的變革,但當(dāng)前技術(shù)仍處于研發(fā)階段,美國(guó)Stratasvs和3D Systems兩家企業(yè)占絕大多數(shù)市場(chǎng)份額。未來(lái)的產(chǎn)品生產(chǎn)至消費(fèi)的模式將是“城市內(nèi)3D打印+同城配送”,甚至是“社區(qū)3D打印+社區(qū)配送”的模式,物流企業(yè)需要通過3D打印網(wǎng)絡(luò)的鋪設(shè)實(shí)現(xiàn)定制化產(chǎn)品在離消費(fèi)者最近的服務(wù)站點(diǎn)生產(chǎn)、組裝與末端配送的職能。
末端技術(shù)
末端新技術(shù)主要是智能快遞柜。目前已實(shí)現(xiàn)商用(主要覆蓋一二線城市),是各方布局重點(diǎn),但受限于成本與消費(fèi)者使用習(xí)慣等問題,未來(lái)發(fā)展存在不確定性。
智能快遞柜
智能快遞柜技術(shù)較為成熟。已經(jīng)在一二線城市得到推廣,包括順豐為首的蜂巢、菜鳥投資的速遞易等一批快遞柜企業(yè)已經(jīng)出現(xiàn),但當(dāng)前快遞柜仍然面臨著使用成本高、便利性智能化程度不足、使用率低、無(wú)法當(dāng)面驗(yàn)貨、盈利模式單一等問題。
智慧數(shù)據(jù)底盤技術(shù)
數(shù)據(jù)底盤主要包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能三大領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)分析目前已相對(duì)成熟,在電商運(yùn)營(yíng)中得到了一定應(yīng)用,人工智能相對(duì)還處于研發(fā)階段,是未來(lái)各家研發(fā)的重點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)互為依托,前者為后者提供部分分析數(shù)據(jù)來(lái)源,后者將前者數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)化,而人工智能則是大數(shù)據(jù)分析的升級(jí)。三者都是未來(lái)智慧物流發(fā)展的重要方向,也是智慧物流能否進(jìn)一步迭代升級(jí)的關(guān)鍵。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)的概念已經(jīng)非常普及,但在物流領(lǐng)域的應(yīng)用仍然有一定難度。受終端傳感器高成本的影響,二維碼成為現(xiàn)階段溯源的主要載體,技術(shù)的階段性突破將不斷促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,長(zhǎng)期來(lái)看,低成本的傳感器技術(shù)將實(shí)現(xiàn)突破,RFID和其他低成本無(wú)線通信技術(shù)將是未來(lái)的方向。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)預(yù)計(jì)未來(lái)在物流行業(yè)將得到廣泛的應(yīng)用。
物聯(lián)網(wǎng)主要有以下四個(gè)物流應(yīng)用場(chǎng)景:
產(chǎn)品溯源:通過傳感器能夠追溯到農(nóng)產(chǎn)品從種植到運(yùn)輸?shù)浇桓董h(huán)節(jié)的所有信息,包括種植條件,農(nóng)藥使用,農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì),運(yùn)輸溫度等,同時(shí)通過區(qū)塊鏈記錄貨物從發(fā)出到接收過程中的所有步驟,確保了信息的可追溯性,從而避免丟包,錯(cuò)誤認(rèn)領(lǐng)事件的發(fā)生。
冷鏈控制:通過車輛內(nèi)部安裝的溫控裝置,對(duì)車內(nèi)的溫濕度情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,確保全程冷鏈不掉鏈。
安全運(yùn)輸:通過設(shè)備對(duì)司機(jī)、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,及時(shí)發(fā)現(xiàn)司機(jī)疲勞駕駛、車輛超載超速等問題,提早警報(bào),預(yù)防事故。
路由優(yōu)化:通過車輛上安裝的信息采集設(shè)備,可以采集運(yùn)輸車輛情況、路況、天氣等信息,上傳給信息中心,分析后對(duì)車輛進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。
大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為眾多企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展的新興技術(shù),多家企業(yè)已成立相應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析部門或團(tuán)隊(duì),進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、研究、應(yīng)用布局,各企業(yè)未來(lái)將進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)物流及商流數(shù)據(jù)的收集、分析與業(yè)務(wù)應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)技術(shù)主要有以下四個(gè)物流應(yīng)用場(chǎng)景:
需求預(yù)測(cè):通過收集用戶消費(fèi)特征、商家歷史銷售等大數(shù)據(jù),利用算法提前預(yù)測(cè)需求,前置倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸環(huán)節(jié)。目前已經(jīng)有了一些應(yīng)用,但在預(yù)測(cè)精度上仍有很大提升空間,需要擴(kuò)充數(shù)據(jù)量,優(yōu)化算法。
設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè):通過物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用,在設(shè)備上安裝芯片,可實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),并通過大數(shù)據(jù)分析做到預(yù)先維護(hù),增加設(shè)備使用壽命。隨著機(jī)器人在物流環(huán)節(jié)的使用,這將是未來(lái)應(yīng)用非常廣的一個(gè)方向。
供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè):通過對(duì)異常數(shù)據(jù)的收集,進(jìn)行如貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn),不可抗因素造成的貨物損壞等進(jìn)行預(yù)測(cè)。
網(wǎng)絡(luò)及路由規(guī)劃:利用歷史數(shù)據(jù)、時(shí)效、覆蓋范圍等構(gòu)建分析模型,對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化布局,如通過對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的分析,提前在離消費(fèi)者最近的倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行備貨。甚至可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)路由優(yōu)化,指導(dǎo)車輛采用最佳路由線路進(jìn)行跨城運(yùn)輸與同城配送。
人工智能
主要由電商平臺(tái)推動(dòng),尚處于研發(fā)階段,除圖像識(shí)別外,其他人工智能技術(shù)距離大規(guī)模應(yīng)用仍有一段時(shí)間。
人工智能技術(shù)主要有以下五個(gè)物流應(yīng)用場(chǎng)景:
智能運(yùn)營(yíng)規(guī)則管理:未來(lái)將會(huì)通過機(jī)器學(xué)習(xí),使運(yùn)營(yíng)規(guī)則引擎具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力,能夠在感知業(yè)務(wù)條件后進(jìn)行自主決策。如未來(lái)人工智能將可對(duì)電商高峰期與常態(tài)不同場(chǎng)景訂單依據(jù)商品品類等條件自主設(shè)置訂單生產(chǎn)方式、交付時(shí)效、運(yùn)費(fèi)、異常訂單處理等運(yùn)營(yíng)規(guī)則,實(shí)現(xiàn)人工智能處理。
倉(cāng)庫(kù)選址:人工智能技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境的種種約束條件,如顧客、供應(yīng)商和生產(chǎn)商的地理位置、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性、勞動(dòng)力可獲得性、建筑成本、稅收制度等,進(jìn)行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí),從而給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。
決策輔助:利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來(lái)自動(dòng)識(shí)別場(chǎng)院內(nèi)外的人、物、設(shè)備、車的狀態(tài)和學(xué)習(xí)優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調(diào)度經(jīng)驗(yàn)和決策等,逐步實(shí)現(xiàn)輔助決策和自動(dòng)決策。
圖像識(shí)別:利用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別、地址庫(kù)、合卷積神經(jīng)網(wǎng)提升手寫運(yùn)單機(jī)器有效識(shí)別率和準(zhǔn)確率,大幅度地減少人工輸單的工作量和差錯(cuò)可能。
智能調(diào)度:通過對(duì)商品數(shù)量、體積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析,對(duì)各環(huán)節(jié)如包裝、運(yùn)輸車輛等進(jìn)行智能調(diào)度,如通過測(cè)算百萬(wàn)SKU商品的體積數(shù)據(jù)和包裝箱尺寸,利用深度學(xué)習(xí)算法技術(shù),由系統(tǒng)智能地計(jì)算并推薦耗材和打包排序,從而合理安排箱型和商品擺放方案。