大数据和人工智能用于智慧物流智慧物流.docx

《大数据和人工智能用于智慧物流智慧物流.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据和人工智能用于智慧物流智慧物流.docx（3页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、大数据和人工智能用于智慧物流一、大数据和人工智能在智慧物流的应用1）收益管理通过对全渠道、内外部数据的深度挖掘，结合人工智能算法和运 筹优化模型，助力企业实现定价与收益管理的战略转型;帮助企业提升 收入和盈利能力、扩大市场份额、强化品牌竞争力、提高费用使用效 率、建立数据驱动的决策体系。例如针对品牌商的品类规划、商品定价（基准定价、动态定价和渠 道定价等）和促销定价，针对零售商的选品、陈列推荐、促销（新品、 常规品以及畅销品等促销等）；针对物流商的线路定价、客户定价等， 针对仓储服务商不同服务产品的定价，包括存储、订单履行、增值业 务等定价和促销。2）库存管理通过基于人工智能的需求预测技术，结

2、合企业内外部数据，实现 不同颗粒度的需求预测，并针对不同品类定制最优补货策略，动态调 整安全库存以及促销场景下的备货方案，帮助仓库和门店做出更精准 的采购和补货决策。例如针对品牌商的生产以及备货，实现产销对接 协同，针对零售商的全品类自动补货，针对电商平台的补货、调拨以 及退货等。3）生产排程基于历史订单、BOM、原材料库存、生产线产能、生产限制约束条 件等信息，赋予企业生产计划。例如针对品牌商协调采购、生产、转运，降低产能损失率、提升订单满足率等。4）仓储管理基于人工智能及优化运筹算法，突破传统标准业务规则下的效率 瓶颈，动态配置上架策略、补货策略、波次策略、拣货路径策略及任 务分配策略，大

3、幅提升库内整体作业效率。例如针对仓储服务商的仓 库选址、库区规划、月台管理、劳务资源管理等，基于订单的分仓、 拆单、物流分配、波次生成、拣选任务分配、补货优化、作业分区、 路径优化、切箱、任务负载均衡，基于日常作业的补货、上架、盘点 等。5）运配管理为同城运输、支干线运输等场景提供配送任务分配、路线规划建 议，帮助企业节省运输车辆、降低运输里程数、节省调度时间。例如针对干支线运输企业进行网络优化和资源调度，基于最低有 效行程，优化单公里成本和空驶率;针对配送企业，基于交通限行、天 气状况、车辆信息、订单信息、网点数据、装卸货时间窗口、用车需 求、行驶线路、配送顺序、到店时间、运输费用、装载率等

4、实现路径 优化。二、智慧物流3大技术1、配载技术配载技术是在完成一个或者多个运作目标的前提下，将时间、成 本、资源、效率、环境约束集中整合优化，实现现代物流管理低成本 高效率的关键技术，是物流运营计划与实际运营之间的有效结合的关键。配送是物流系统中的一个重要环节，它是指按客户的订货要求， 在物流中心进行分货、配货工作，并将配好的货物及时送交收货人的 物流活动。2、配载线路优化技术集货线路优化、货物配装及送货线路优化等，是配送系统优化的 关键。配载线路优化技术的实际运营效果，以亚马逊物流+为例，配送 站大多围绕着各大运营中心而建，运输网络四通八达，通过货车将包 裹配送到各配送站，而配送管理部门通

5、过对全国路线及实时路况的掌 握，早已为配送部门的快递小哥提前规划好最优化的路径。通过对配 载线路技术的优化，亚马逊物流+大大提高了配送的效率。在配送业务 中，配载技术和配载路线优化技术对配送企业提高服务质量、降低物 流成本、增加经济效益有着绝对性的影响。3、装卸技术装卸技术是指在同一地域范围内进行的、以改变物的存放状态和 空间位置为主要内容和目的的活动，具体来说，包括装上、卸下、移 送、捡选、分类、堆垛、入库、出库等活动。装卸技术直接影响物流 管理中的成本、效率和质量管理。装卸技术的优化追求的是最省力的 目标，但具体实施需要因地制宜，因为这完全是一项个性化的工作， 不能够照搬别人的模式进行复制，需要综合规划设计。