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中国智慧物流应用发展研究
文章来源:普罗格   时间:2019-05-23 09:04:57    点击:
  在我国物流业降本增效的背景下,智慧物流将获加速发展的机会。智慧物流对物流作业流程的改进主要体现在智能匹配社会化物流资源与需求信息、无人车和无人机在配送环节的应用、自动化智能仓储、智能快递系统在投递终端的应用等方面。

  智慧物流是以互联网、物联网、云计算、大数据等信息技术和智能硬件技术为支撑,在物流的仓储、运输、配送、包装、装卸、信息服务等各环节实现系统感知、全面分析、及时处理、智能执行、自我调整等功能的现代综合性物流系统,具有自动化、智能化、信息化、可视化、网络化、柔性化等特点。物流企业对智慧物流的需求主要来自物流数据(形成层)、物流云(运转层)、物流设备技术(执行层)三大领域。

  智慧物流的发展应用提升了物流系统的智能化、自动化执行水平,提高分析决策以及管理能力,使信息流与物质流实现快速、高效、通畅地运转,从而提高物流环节效率;智慧物流对劳动成本的替代、对有限空间的最大化利用、对社会化资源的信息化整合降低了人工、土地等多项费用,减少了错误率下的物流损耗和闲置物流资源的间接浪费,形成规模效应,降低物流成本。因此,在我国物流降本增效的背景下,智慧物流将获加速发展的机会。
 

  打破信息孤岛 匹配物流资源

  国内物流活动的资源支持主要由两部分组成,第一类是企业级资源,即隶属于或挂靠在物流企业下的车辆、仓库、司机、派递员、作业人员等物流生产资源。物流企业通过自持或加盟完成资源配置,这种资源通过企业内部信息管理系统的完善,得到有组织、有体系和有标准作业流程的调度,实现全流程的数据集中和统一管控,因此物流企业相继建设信息一体化平台项目实现信息收集、处理的升级,合理分配物流资源,降低企业成本;同时,目前基于不同企业集中形成资源池效应的智慧物流平台也开始形成,从更大范围实现降本增效。

  第二类是社会化资源,是指由小型作坊型组织或个体经营者构成的社会化闲散物流资源,它们没有统一组织者,往往缺乏信誉背书和与货主(即需求方)直接对接的机会,服务标准化程度较低,典型代表是个体货运司机和众包模式下的骑手派送员。对于这类资源而言,以智慧物流中的互联网平台为基础,利用物联网、云计算、大数据、AI等科技手段,将实现运力信息、仓储空间信息与货源信息的智能匹配,并通过大数据优化路由方案、车货交易以及仓储配置等,以降低空驶率和空置率;智慧物流平台也将为其提供信用担保、运费结算、车后服务等方面的支持,实现信息数字化、市场平台化、作业可控化和服务规范化。
 

  布局无人运送 加快商用进程

  物流的干支线运输和配送环节是汽车等运输工具重要的应用场景,随着运输工具无人技术的研发和推广,各物流企业对于无人运送技术进展及其在物流行业内的商用进程均日益重视。

  无人车包括基于自动驾驶技术的运输车和配送机器人两类;无人机是货物配送商用实践中的重要组成部分,在物流配送领域多以使用多旋翼无人机为主,适合小批量、高频次、紧急件以及偏远地区的物流配送。在物流行业,无人运送技术具有以下优势:第一,随着人口红利的逐渐消失,用工难成为众多物流企业面临的共同困境,而无人车、无人机的应用将能够大量代替司机、快递员等岗位的人力需求;第二,国内很多偏远地区和环境恶劣地区尚未被物流企业尤其是快递企业所覆盖,无人车和无人机的作业能力更有利于实现物流企业在上述地区的业务覆盖,并且在开发阶段不高、区域环境简单的环境之中,无人运送技术的可靠性将更为凸显。

  但目前无人车和无人机技术均还处在测试阶段,在物流领域的市场化进程还有很长一段路要走,可能需要5到10年的时间。无人运送存在以下门槛:第一,初期成本高,难以规模化投产,未来达到量产目标需要先压缩成本;第二,无人车在行驶过程中容易对其他交通参与者产生影响,一旦出现系统差错或网络故障,可能发生事故,因而在某些复杂路段或环境中,无人车的稳定性也面临考验;第三,相关政策尚未明确落地,市场化开放时间未定,对于无人机而言,现在已经得到政策上的重视和支持,规范化进程加快,但无人车的政策则尚不明朗。相对而言,无人机在物流领域商用进程的发展速度可能快于无人车。无人运送技术市场化之后,物流行业将发生巨变,包括细分领域需求得到反向激发、从业人员结构向研发运维等岗位侧重等。
 

  改进仓内技术 实现智能仓储

  就物流仓储环节而言,主要包括人工仓储、机械化仓储、自动化仓储、集成自动化仓储和智能自动化仓储五个发展阶段,我国的仓储业正处于自动化阶段甚至多数尚未达到成熟的自动化,未来将向智能自动化阶段转型。自动化改进能够直接提高仓储效率、节约劳动成本,而智能化改进则能够进行动态存储,增强供应链柔性,打通仓储和生产信息库,对仓库货物进行按需智能化安排,实现无缝高效衔接。
  实现自动化和智能化的无人仓由五部分组成,分别为识别、搬运、存储、分拣和管理系统。存储系统主要涉及自动化立体仓库的应用,自动化立体仓库(AS/RS)一般采用高层立体货架存放货物,以计算机控制技术为主要手段,用自动化搬运设备进行出入库作业,可提高仓储利用率,减少货物处理和信息处理差错。在搬运、分拣系统中,AGV机器人是重要设备之一,AGV即“自动导引运输车”;仓库内的AGV可分为搬运、拣选、分拣三种,可实现由“货到人”替代传统仓库“人到货”的操作,据实际场景应用统计,搬运AGV可将普通订单交付成本降低20%到40%,拣选AGV工作均效提高3到5倍并可节约人力50%到70%,分拣AGV可使分拣效率提高30%、节约人力70%。此外,与工作人员分工共存的协作机器人(固定机械手、AGV+机械手复合机器人等)免去了仓库整体改造所需的较高成本,能够快速覆盖到装卸、分拣、码垛等场景中,适合中小仓库应用。在识别系统中,RFID无线射频技术以及视觉传感技术的应用为自动识别获取信息并转化为有效数据提供了支持。在管理系统中,除仓库管理系统(WMS)和仓库控制系统(WCS)外,智能仓储中的人工智能算法能够实现自动推荐存储货位、补货库存分布平衡、调度机器人搬运、驱动生产端配货等功能,是智能仓储的大脑,最大程度优化仓储运营。
 

  覆盖投递终端 解决末端痛点

  随着智慧物流变革的全方位进行,投递终端也进入集约化、智能化时代,智能快递系统是智慧终端的典型代表。

  早期的物流末端主要依靠人力派件方式,物流的最后100米始终存在着人力紧缺、成本攀升、效率不高、时间错配以及安全隐忧等痛点。快递人员日均派件量为80至120件,日均工作时长超过8个小时,已处于工作相对饱和的状态;投递过程中可能无法与客户取得联系或者配送时间不能达成一致,难以对时间进行系统化统筹规划。客户的货物在反复派送过程中有潜在的误派、损坏以及丢失风险,信息泄露以及人身安全等问题也成为严重隐患。虽然设立代收点、服务站等末端措施在一定程度上也能缓解上述问题,但是在签收、保管环节的漏洞依然成为被消费者投诉较多的事项。

  智能快递柜的数量迅速增加,2017年国内已投放20.6万组,同比增长106.0%,快递入柜率约为7%。但短期来看,智能快递系统尚未探索出成熟的盈利模式,只能从微薄的快递费用中抽取快递最后一环派寄收益,辅以O2O服务、广告服务收入,阶段性亏损严重将导致企业需要不断补充资金源。

  展望国内智慧物流发展趋势,从需求的角度,商品流通和工业生产两个方面的产业链需求将成为推动智慧物流的主要力量,前者以新型商业模式的颠覆为契机,如电商的爆发式增长、新零售的崛起,后者以工业制造业升级为突破,制造业附加值提高增加物流过程的自动化、智能化、信息化要求。而现阶段,智慧物流行业发展还不甚成熟,真正拥有核心竞争力和成熟产品的企业尚在少数,在对潜力优质企业的选择方面,核心物流资产情况、网络化服务体系与信息来源、技术研发能力及数据处理能力、产业链上下游关联度等因素均是考虑的重点。

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