热文回顾丨人工智能在物流行业的应用综述与发展趋势( 二 ) 文

图2典型物流场景下的人工智能技术的应用
1.供应商管理
供应商是生产加工型企业或电商企业的供货者，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，降低运行成本。
2.仓储管理
仓储管理包括入库、存储和出库（拣货）等重要环节，涉及到数量庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和人员，占用了企业的大量资金。将仓储管理智能化，将为物流行业带来颠覆性的改变。
（1）智慧存储设备：目前，在仓储环节应用的物流设备种类丰富，功能各异。历史发展悠久的堆垛机货架，更加高效的多层穿梭车系统，针对小料箱的高效存储设备MiniLoad等。针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施。冷库存储是存储行业的一个特殊领域，生鲜、药品等特殊商品需求较大。人工智能技术打造的新型自动化冷库，利用大数据分析可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备。
（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。路径规划、机器视觉等技术，将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效。数据挖掘、大数据分析等技术，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选。
3.运输管理
运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效，通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。
4.配送管理
5.客户管理
三、人工智能赋能物流行业的实际案例
人工智能在物流行业已经有了丰富的应用，人工智能赋能物流行业带来了更多的效率提升和更好的经济性，物流行业也为人工智能提供了真实的应用场景，可以促进人工智能技术更好的发展。亚马逊作为一个覆盖全球的电商行业，人工智能技术已经渗透到其业务的方方面面，从采购到存储，从运输到配送，从信息世界到现实设备，同时也反向促进人工智能在机器人领域、信息处理领域、智能控制领域的飞速发展。国内的众多电商相关企业，如京东、淘宝、四通一达、顺丰等，都在不断探索人工智能技术的落地应用，大量设备制造厂商如极智嘉、旷视、快仓等企业，更是将人工智能与物流设备包括机器人、货架、搬运车辆等结合，从智能设备入手，为整个行业带来改变。