電力物資智能配送實現路徑

岳 衡,駱國榮,薛娟萍

（國網浙江省電力有限公司寧波供電公司，浙江 寧波 315010）

1 引言

2014年，國務院印發的《物流業發展中長期規劃(2014-2020年)》明確提出了隨著信息技術的不斷增強，云計算和物聯網等技術在物流活動中開始應用并迅速推廣，要求開發新的物流技術并投入使用，并加快智能物流平臺的建設。2015年，商務部辦公廳印發的《商務部辦公廳關于智慧物流配送體系建設實施方案的通知》以“互聯網+”為基礎，應用智能化、信息化設備或技術，建設智能末端配送網絡、智慧化的物流分撥系統、智能物流信息平臺，并給出了智慧物流配送體系是運用智能化的技術對配送業務的感知、分析與處理的定義。2017年，工信部印發的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》指出要重點發展人工智能產業，推動人工智能的發展能夠催生出一系列智能產品，提升服務水平，將人工智能技術應用在配送領域中可以推動配送業務智能化改造升級，完善配送領域發展的環境。2019年國家電網提出了“三型兩網”的發展戰略，即“堅強智能電網”與“泛在電力物聯網”，其目的是為了加速電網企業的智能化發展，以信息平臺為支撐，高度融合產業，堅強網架。

從國家及電網企業出臺的一系列政策與目標來看，智能化是未來配送業務發展的方向，電力物資的智能配送能夠為電網企業帶來巨大的便利。本文首先總結國內外對于智能配送的研究現狀，然后分析我國電力物資配送的工作流程與模式，找出存在的不足，最后應用現代技術與方法對電力物資的智能配送實現路徑進行研究。

2 文獻綜述

2.1 國外研究

Andrzej Adamski[1]提出為滿足產品在物流過程中的管理與控制，建立集成式智能物流系統，應用射頻技術、地理信息系統、全球通訊系統、人工智能等滿足物流的智能化以及現代化。Aleksey Brilevski[2]在第四屆控制論與信息學問題的國際會議上，為方便大型企業配送車輛的跟蹤監控與路線控制，考慮目標點的交付次序與交付時間等問題的基礎上，提出了將GPS技術或GLONASS衛星監控系統與企業的配送計劃相結合，建立一個智能配送系統的方案。Rashid Mehmood[3]提出將大數據技術應用在醫療器械的配送中，并探討了大數據應如何提高配送能力，如何與醫療配送數據共享，借助GPS定位傳感器與物聯網連接器，定位配送車輛并獲取相關數據提供給大數據平臺，實現智能配送。Petroni[4]探討了區塊鏈、物聯網、大數據等技術在配送中的應用，對產品從生產到配送最后到消費者手中使用加密的區塊鏈技術對配送進行大數據分析，提示道路擁堵情況，并確保配送過程的安全與完整性。

2.2 國內研究

陳建明[5]針對連鎖超市構建了一個智能配送系統，此配送系統可以對連鎖超市實現主動配送，滿足各個超市的需求。陳豐照[6]提出了一種智能物流配送系統，它是利用全球定位系統、地理信息系統、無線通訊技術等物聯網技術對配送車輛進行實時監控、路線優化并進行配送數據的收集與管理。左平等[7]運用大數據技術、傳感器技術、人工智能技術構建了“互聯網+物流”的智能物流系統，該系統將傳統的配送模式與互聯網相結合，提高了煙草配送的效率與服務質量。李巖[8]設計了一種基于云平臺的智能配送系統，借助云計算與強化學習的技術構建云計算架構，滿足智能配送的需求。羅家富[9]針對煙草配送過程中無法實時監控與跟蹤、配送操作缺少信息化校驗等問題，提出了把大數據信息時代的思想應用到傳統物流體系中的智能煙草配送體系。

3 電力物資配送狀況分析

3.1 工作流程

將范江東[10]提出的電力物資配送業務流程進行歸納，將電力物資配送工作總結為訂單處理、備貨、分揀與配貨、裝配、物資運輸等活動（如圖1所示）。

圖1 電力物資配送工作流程

（1）訂單處理。電力物資的配送是供應商或電網企業上級倉庫接到電網企業的需求后，根據需求點的位置與需求量、電力物資的性質來制定切實可行的計劃，將訂單依據地區或電力物資類別分類，將任務傳遞給庫存部門。

（2）備貨。接下來就是備貨，庫存部門檢查配送中心電力物資的存儲量，若出現物資不足的現象，則及時補充。備貨是配送的基礎作業，也是配送的預備作業。

（3）分揀與配貨。分揀與配貨是根據需求單將電力物資按需求點進行分揀，然后將分揀完成的電力物資進行組盤與包裝，生成配送明細單。

（4）裝配。根據分揀包裝后的物資規格、重量與性質選擇合理的配送車輛，可以根據物資的多少選擇不同的配送模式，以最低的成本保質保量的完成配送作業。

（5）物資運輸。待電力物資裝配完畢后將配送明細單轉交給承運人，由承運人安全準時地運送到需求點，電網企業驗收完畢后，完成整個配送過程。

3.2 配送模式

電力物資的配送模式主要分為三種：獨立配送、第三方配送與共同配送。在電網企業中，使用獨立配送模式的較多，第三方配送與共同配送模式的應用較少。

（1）獨立配送。由供應商或者電網企業中心庫、周轉庫根據物資的特點進行電力物資配送，這種配送模式是電網企業較為普遍的一種配送方式。獨立配送一般是針對運維物資、基建工程類物資，采用供應商或電網公司倉庫直接將電力物資配送至需求點的方式。

（2）第三方配送。電網公司的主營業務是保障社會發展對能源電力的需求，因此很多電網企業就會將倉儲與配送外包給第三方物流公司，借助物流公司的優勢，實現電力物資的配送。

（3）共同配送。有些供應商企業或電網中心庫在電力物資配送量較少或配送周期比較長時采用共同配送的模式，多家企業一起配送的模式能夠降低供應商的成本，而且可以有效地減少資源的浪費，提高配送效率。

3.3 配送技術

3.3.1 物聯網技術。物聯網技術被應用在了各個領域中，它是在互聯網基礎上，將各種信息傳感設備、定位設備、射頻識別技術與互聯網結合起來，從而實現人、機、物的互聯互通，以達到對物的實時連接、監控與互動。在配送方面，物聯網技術主要應用在物資的追溯、運輸的可視化、智能分揀等領域。在配送領域主要通過以下三種物聯網技術對配送活動進行服務與支持：

（1）射頻識別技術（RFID）。射頻識別技術是通過射頻識別的方式與電力物資上的RFID標簽進行非接觸式通訊，從而達到對電力物資的識別。當貼有RFID標簽的電力物資通過射頻識別閱讀器時，閱讀器就會接收到RFID標簽中存儲的關于電力物資的信息，然后對這些信息進行解讀，并將解碼的信息傳遞給處理器，處理器會進行相關數據的處理。目前射頻識別技術被廣泛用于產品分揀、交通管理、身份識別等領域。

（2）全球定位系統（GPS）。全球定位系統主要應用在運輸過程中的監控方面，可以對運輸車輛進行精準的地理位置定位，并對運輸車輛的行駛速度與時間進行監控。目前全球定位系統的應用較為廣泛，也相對成熟。

（3）地理信息系統（GIS）。地理信息系統能夠運用超強的信息處理能力，對配送活動中關于地理空間的信息進行處理與反饋。地理信息系統可以對道路擁擠程度進行預測，與全球定位系統結合構成車輛導航系統，而且可以對配送環境進行監控。

3.3.2 大數據與云計算。電力物資的大數據是對電力物資日常管理中的一系列數據的集成，這些數據極其龐大，是超出傳統數據處理能力的數據合集，具有海量的數據規模、快速的數據流轉等特點。云計算是通過網絡“云”將海量的電力物資配送數據進行處理，分解成無數個小的單元，然后通過這些小的單元進行數據處理，最后經過多臺服務器組成的系統進行結果反饋，然后將反饋的結果應用于電力物資的配送活動。

（1）大數據。大數據能夠提高配送的智能化水平，通過對配送活動中的數據進行分析與處理，可以對配送活動的決策提出智能化的建議。大數據通過數據挖掘技術對配送信息進行處理，對道路擁擠情況進行提前預測，然后制定出規避擁堵道路的配送線路，為電力物資的配送提供強有力的保障，從而有效地降低電網企業的配送成本，提高電網企業的服務水平。

（2）云計算。電力物資配送的智能化離不開相關的智能技術，在我國運算能力與信息處理能力不斷增強的背景下，云計算技術也日趨完善，通過云計算強大的計算與匹配能力，集成眾多的配送需求，形成配送需求信息的集成平臺，為電力物資的智能配送提供服務。

3.3.3 人工智能。人工智能（AI）是通過語音或圖像的識別，經過機器或計算機的信息處理來模擬人的思維或活動的一項技術。目前人工智能已經得到較為廣泛的應用，在配送活動中的應用主要體現在機器視覺與機器學習中。

（1）機器視覺。機器視覺就是利用機器來代替人的眼睛來進行信號的傳達。目前機器視覺在配送中的應用主要體現在無人車配送中，隨著5G技術的日趨成熟，無人駕駛技術也日趨完善，但是在電力物資的配送中，無人車還未得到應用。

（2）機器學習。機器學習是人工智能最前沿與核心的科技，是可以根據自身的檢驗進行自動改進的計算機算法研究。在電力物資的配送活動中，機器學習主要應用于配送路徑的優化、自動分揀等方面。

3.4 電力物資配送中的不足

（1）配送車輛無法實時監控與跟蹤。目前電力物資配送模式多樣，配送車輛也魚龍混雜，缺少統一的管理。電力物資配送車輛雖然配備有全球定位系統，但是管理不夠規范，而且具有標準化程度較低、配送管理體制不完善、配送基礎設施落后等問題，從而導致配送車輛信息無法與配送管理信息系統相匹配，無法實時的對配送車輛進行監控與跟蹤，電力物資出現問題時也不好進行責任的追蹤，這些問題都是由于配送車輛無法進行監控與跟蹤造成的。

（2）配送質量與效率低。由于電力物資配送車輛沒有統一的管理，物資配送時間一般由管理人員或配送人員的配送經驗決定，對配送時間沒有十足的把握，會導致電力物資需求點等待配送車輛到達或配送車輛等待電力物資需求點卸貨的現象。另外就是電力物資的配送時間管理沒有硬性的規定，對于運維物資、廢舊物資、施工預料物資等沒有具體時間要求的物資配送效率得不到保障，而且應急物資的配送效率也有待高，應急物資的配送時間往往消耗在配貨的環節上。

（3）浪費人力與物力。電力物資的規格往往較大，傳統的機械可能無法滿足電力物資作業的需求，所以需要消耗大量的人力物力去完成分揀、配貨、裝配等作業，不僅效率低下，而且增加作業的錯誤率，不利于電力物資智能配送的展開。

（4）缺少智能化電力物資配送系統。目前電網企業的管理系統一般為企業原計劃（ERP）或庫存管理系統（WMS），而且庫存管理系統不是十分完善，缺少智能化的模塊，傳統的庫存管理系統無法滿足現代高要求的物資配送需求。電網企業“三型兩網，世界一流”的戰略背景下，傳統的管理信息系統與配送模式無法與之匹配，需要更加智能化的配送系統來滿足電網企業物資配送的需求，提高配送的服務質量。

4 電力物資智能配送的實現方法

將人工智能、物聯網、大數據與云計算有機的結合起來，設計出一套電力物資智能配送系統，用于電力物資的智能配送。

電力物資的智能配送需要先進的技術支持，首先，通過物聯網將電力物資與互聯網連接起來，首先在電力物資上設置RFID標簽，便于物資的分揀與信息管理，配送車輛配備全球定位系統，實時監控配送車輛位置，然后將電力物資配送的過程可視化后，進行配送過程中的數據采集，大量的數據采集后存儲于云計算平臺中，云計算通過數據分析后，將分析結果反饋到大數據與人工智能系統中，管理人員就可以通過云計算后反饋的信息對庫存量加以控制，對電網企業電力物資需求程度進行測評，最后，人工智能會根據云計算分析后的數據進行配送路徑的優化。

4.1 物聯網技術的應用

物聯網在物流配送中的應用能夠實現電力物資的實時跟蹤、監控、數據采集等。物聯網在電力物資配中的應用分別體現在物資分揀、責任追溯、配裝與運輸監控中。

（1）物資分揀。物資的配送首先需要進行分揀作業，而智能化的分揀工作需要借助物聯網技術，通過對電力物資配置RFID標簽，在接到電網企業的需求單后，庫存管理信息系統進行訂單處理，借助自動分揀設備與RFID設備進行電力物資的揀選。自動化的揀選不但節省了人力與物力，而且大幅減少了電力物資的揀選時間與差錯率。

（2）責任追溯。電力物資上配備RFID標簽，其作用可以貫穿電力物資制造、存儲、配送、使用等各個環節，RFID標簽中存儲著電力物資從生產到物流再到使用中的所有信息。如果電力物資在配送中有損壞，就可以根據RFID標簽中的信息追溯到配送車輛，然后進行責任追查。

（3）運輸監控。將地理信息系統(GIS)與全球定位系統（GPS）相結合應用到電力物資配送系統中，能夠加強對電力物資配送車輛的監管與控制。在電力物資配送車輛上配備全球定位系統，電力物資智能配送系統就可以對配送車輛進行實時跟蹤與控制，結合地理信息系統對配送路徑與周圍環境進行判斷，提供最優路線，以此提高電力物資配送車輛的管理能力，降低配送成本，提高配送效率，提高客戶滿意度。

（4）物資裝配。在電力物資進行裝配時，物聯網技術通過對自動引導運輸車（AGV）的控制進行裝車，能極大地降低電力物資裝配時對人力的需求，也能提高裝車效率，節省電力物資整體配送的時間。

4.2 大數據技術的應用

大數據技術可以通過對歷史物流配送的數據進行分析，然后對未來的需求進行預測。分析電力物資歷史需求量，可以進行合理的提前補貨，如果倉庫中的電力物資低于大數據平臺分析的電網企業所需的物資時，可以提前采購物資，以縮短配送的時間。還可以通過對配送時間以及裝卸車時間的分析，計算出平均配送時間與裝卸車時間，合理分配配送時間，減少雙方的時間等待成本，使配送更加便捷與智能。

（1）精確配送時間。大數據技術在電力物資配送中的應用可以有效預測配送車輛路程所消耗的時間。大數據分析平臺根據電力物資的分揀與配貨時間、配送路況、天氣、物資性質、客戶要求等多種因素進行預測，得出電力物資配送所需時間，然后通知倉庫人員提前分揀與配貨，待裝車后，配送人員依據大數據預測的時間進行配送作業（如圖2所示）。

圖2 大數據分析平臺框架

（2）物資需求預測。大數據分析平臺對電網企業的歷史物資需求量、物資需求頻率與時間間隔等數據進行分析，然后提供有效的采購清單，采購部門依據分析的數據進行合理采購，可以縮短電力物資的配貨時間，便于電力物資采購配送的管理。

4.3 云計算的應用

云計算技術是以數據為基礎，通過虛擬化的技術將各個服務器的資源鏈接起來，具有很強的數據存儲能力、數據分析與系統管理的能力。云計算技術能夠為電力物資智能配送提供技術支撐，電力物資智能配送系統的云計算模塊可以為配送提供相應的信息，借助大量的云資源可以提高電網企業的核心競爭力，提高配送效率，降低配送的運營成本。

（1）智能配送數據的管理。搭建電力物資配送的專屬云計算平臺有助于電力物資企業應對多變的市場環境，專屬的云計算平臺在專業IT人員的維護下，能夠保護企業的核心數據安全，保證電力物資配送活動中采集的各項數據的安全。而且電力物資的專屬云計算平臺還可以存儲海量的物流信息，并具有數據備份與恢復的功能，保障電網企業的數據安全。

（2）配送資源的整合。云計算技術在電力物資智能配送平臺中的應用可以有效地將各企業的配送數據資源進行整合，然后經過云計算的數據分析與整理，為電力物資的配送提供參考，也便于各行業物資配送方式的交流與共享。

（3）智能路徑規劃。電力物資智能配送系統根據云端的數據，匹配現有物資配送的起始點，進行配送路徑的智能規劃，最終實現對電網企業智能配送路徑網絡的優化。在云計算平臺下采集的海量實時信息，能夠為云計算提供準確的數據，系統根據這些數據按實際情況提供最佳的配送路徑，根據電力物資所在地的交通狀況可實時變更路線，以提高配送效率，降低成本，滿足智能化配送的需求。當然，電力物資智能配送系統還可以制定特殊的配送路線來滿足客戶個性化的需求。

4.4 人工智能的應用

人工智能在物流領域中主要用于揀選、配送、智能搜索等方面。人工智能能夠借助抽象的數學模型，模仿生物學或人類的智能機制進行算法的學習，目前較為成熟的包括進化計算、粒子計算、神經網絡等。

（1）智能分揀。在電力物資分揀時，不僅僅借助無線射頻技術，同樣有人工智能的影子，借助人工智能的機器視覺，進行機器人的智能分揀。由于有些電力物資規格較大，不適宜在自動分揀裝置上作業，電網企業可以借助具有機器視覺的機器人進行揀選，這樣不僅大大節約了揀選時間，而且避免了大量的人員浪費。

（2）無人駕駛。隨著5G技術的日趨成熟，人工智能背景下的無人駕駛技術也逐漸完善，無人駕駛借助人工智能的機器視覺與傳統的定位導航系統來完成汽車的行駛，通過智能的算法來完成路徑的規劃與障礙物的避讓，通過定位導航系統進行車速與方向的控制，使電力物資配送無人化成為可能。雖然目前電力物資配送的無人化很難實現，但這是未來發展的趨勢。

（3）智能路徑規劃。人工智能技術的路徑規劃可以為電力物資的配送車輛提供耗時最短或路徑最短的配送路徑。人工智能通過對配送距離、速度、十字路口等待時間、道路狀況、司機狀態等多方面的感知，依據成熟的智能算法，借助高精度的地圖、路網以及宏觀的數據，為電力物資設備提供精確有效的配送路徑。

4.5 電力物資智能配送系統

將物聯網技術、大數據與云計算、人工智能技術有機的結合在一起，升級原來的物流管理信息系統，將各項技術最智能化的部分應用于電力物資的配送中，形成電力物資智能配送系統。電力物資智能配送系統技術應用圖如圖3所示。電力物資智能配送系統技術框架圖如圖4所示。

圖3 電力物資智能配送系統技術應用圖

圖4 電力物資智能配送系統技術框架圖

電力物資智能配送系統借助物聯網、大數據與云計算、人工智能等先進技術，為電力物資的配送提供智能化的策略與指導。首先在訂單處理后的備貨上，大數據模塊在發現庫存量較少的電力物資時會發出報警，提醒電網企業進行短缺物資的采購，包括采購時間與采購量；在分揀作業上，通過物聯網與人工智能結合進行自動化或智能化的電力物資分揀；在物資運輸上，云計算與人工智能技術相結合，為電力物資配送車輛選擇最優的配送路徑。將各種先進技術在電力物資智能配送系統中有機的結合，通過配送數據將其關聯在一起，以云平臺為媒介，進行數據的存儲，在電力物資的配送環節上發揮各項技術的最大優勢，為電力物資的智能配送提供方案。

電力物資智能配送系統將各項先進技術匯聚于一身，能夠為運維物資的配送提供智能化的方案，也可以縮短應急物資的調度時間。大數據背景下，各物流企業的云端互聯互通，可以快速搜索到匹配物資，進行應急電力物資的調度。

將以上五條關于電力物資智能配送實現方法進行總結，結合各項技術在電力物資配送流程中所起的作用，得到電力物資智能配送實現路徑圖（如圖5所示）。

圖5 電力物資智能配送實現路徑圖

5 總結

電力物資智能配送是基于物聯網技術的應用，大數據作為智能配送的能源，云計算作為智能配送的引擎，人工智能作為智能配送的神經，各項技術互聯互通，推動電力物資配送朝著數字化、程序化與智能化方向發展。智能配送可以全面提高電力物資配送的效率，以及電力物資配送作業的自動化與智能化水平，全面提升電力物流資源的利用率。