基于人工智能的物流管理優化研究

杜兆芳

摘 要：在人工智能快速發展的今天，很多產業都發生了巨大變化。將人工智能技術引入現代物流業中促進了我國物流業的數字化變革。作為現代物流業的主要組成部分，能源物流具有廣闊的經營規模和巨大的市場容量，因此，在我國的發展進程中，能源物流必將受到人們的高度重視。文章探討人工智能環境下的物流企業的經營模式，為物流企業的物流管理優化提供一定理論支持。

關鍵詞：人工智能；物流管理；數字化

中圖分類號：F259.27文獻標志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.04.004

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence， many industries have undergone great changes. The introduction of artificial intelligence technology into the modern logistics industry further promotes the digital reform of China，s

logistics industry. As a major part of modern logistics industry， energy logistics has a broad scale of operation and huge market capacity. Therefore， energy logistics will be highly valued by people in the development process of China. This paper discusses the business model of logistics enterprises under the artificial intelligence environment， and provides certain theoretical support for the optimization of logistics management of logistics enterprises.

Key words： artificial intelligence; logistics management; digitization

0? ? 引? ? 言

根據相關資料，我國的人工智能產業在2019年已突破510億元，2020年突破1 500億元，預計在2025年有望突破4 000億元，人工智能將迎來爆炸性發展。我國的人工智能產業在政策、經濟、技術和其他因素的驅動下將會有很大的發展空間。表1為我國人工智能核心產業規模及規劃。

人工智能技術可以從某種意義上推動企業的信息化和物流化，在改善企業的經濟效益和社會效益方面具有較大意義。以我國的快遞物流為例，由于受到諸多因素的制約，目前我國物流與人工智能技術的結合還存在一些問題，如快遞的運送周期長、運送速度慢、派送率低等。為了解決這些問題，快遞企業開始利用人工智能技術。比如，京東建立了基于 AI技術的自動化倉儲物流系統，使得全流程作業更加智能和高效。除了京東以外，順豐集團也通過人工智能技術提高了快遞物流的效率，其自主研發的無人機物流系統能夠將貨物運送到指定區域。因此，可以說，在未來的物流領域中，人工智能技術將扮演著非常重要的角色，它不僅能夠幫助企業實現智能化生產，還能夠加快物流發展速度。張羽政（2022）探討了智能技術與現代物流業的結合，著重闡述了智能技術在現代物流業中的作用以及其在實踐中的運用[1]。黃凱（2022）探討了在智能環境下的能源后勤企業的經營模式，并結合當前情況提出了“智能+物流”的發展趨勢[2]。楊屏等（2021）提出了現代物流企業創新的方向，即創新管理、創新組織管理、創新員工管理、創新經營[3]。朱迪凱（2021）討論了5G技術在電子商業中的應用，并提出了5G技術在物流管理中的一些問題[4]。蔡增玉等（2009）將計算機技術和無線通信技術與人工智能技術相融合，以 RFID技術為基礎，探索了新型的物流管理技術[5]。

1? ? 人工智能的概念及特點

1.1? ? 人工智能的概念

人工智能是一門交叉學科，主要涵蓋了計算機科學、心理學、生物學等多個學科。

人工智能可以應用在物流管理的多個方面，從倉儲管理到供應鏈管理、從物流配送系統到物流規劃系統都可以通過人工智能實現智能優化。在具體實踐中，人工智能可以和物流技術進行有效整合，通過機器學習等先進技術提高物流管理水平。當前，我國物流業正處于轉型發展的關鍵期，這就需要依靠智能技術提升物流管理水平，而人工智能則是一種高科技手段，通過其先進算法可以有效解決物流管理過程中出現的各類問題，進而提升我國物流業的整體發展水平。

1.2? ? 人工智能的特點

1.2.1? ? 感知與推理能力強

人工智能中的感知和推理能力是指人們對物體和事件的感知、理解、思考和學習能力，并能根據這些信息進行決策和判斷。比如，人工智能能根據用戶的使用習慣分析出用戶的行為模式，根據用戶的喜好提供定制化服務；又如，人工智能可通過對外部數據的學習和分析，對內部數據進行綜合分析并建立模型加以推理。

1.2.2? ? 系統結構較為靈活

人工智能中的系統結構主要是指其功能結構，人工智能的功能主要如表2所示。

1.2.3? ? 應用范圍較廣泛

人工智能可以被應用于許多領域，如汽車輔助駕駛、醫療診斷、智能機器人等。其中，汽車輔助駕駛是指在傳統的駕駛過程中引入人工智能技術代替部分人類司機的工作，從而減輕司機的工作壓力；醫療診斷是將人工智能技術應用到醫學診斷領域，利用人工智能算法分析醫學影像和病人的病歷數據并做出診斷；智能機器人是指基于計算機技術開發出的、可在復雜環境中獨立工作或與人合作的非生物智能體，可以代替人或模擬人完成人類所做的工作，例如仿生機器人可進行視覺識別、環境感知和動作控制等；又如智慧城市建設中人工智能技術的應用會大大提升城市管理的效率和質量。

2? ? 物流管理對人工智能的需求分析

2.1? ? 信息化處理

隨著互聯網時代的來臨，電子商務對人們的影響日益顯著，極大地促進了物流行業的發展。目前，我國的電子商務發展水平和規模已經處于領先地位，而且隨著國家“互聯網+”行動計劃的深入開展，我國電子商務市場規模不斷擴大，電子商務服務產品得到廣泛普及，對物流行業提出了更高要求。因此，企業需要充分發揮人工智能技術的優勢，利用互聯網、大數據、云計算等技術為物流管理提供新思路。企業在傳統物流行業中使用人工智能技術，可在有效提高物流管理效率的同時，為消費者提供更加優質、高效的服務和產品。

2.2? ? 數字化操作

物流企業需要利用人工智能技術提升自身的數字化水平。在運輸環節，物流企業需要將各類貨物的實際重量、體積等數據信息轉化為可視化的三維數據，并通過可視化數據傳遞貨物信息。為了能夠全面掌握物流運輸的實際狀況，物流企業需要借助人工智能技術實現對物流運輸狀態的全面監控。在運輸環節中，人工智能技術可以根據貨物所處狀態、溫度等信息，來判斷其是否符合運輸標準。例如，在冷藏條件下對貨物進行運輸時，如果發現貨物溫度處于0～4℃范圍內，相關系統就會自動報警提示；如果出現超過4℃的情況，那么該批貨物就需要重新進行打包并放置在保溫箱中進行冷藏運輸。在倉儲環節，人工智能技術能夠對貨物信息進行全面掌控。現代化企業一般都會采用自動化倉儲系統進行貨物存儲與管理工作，而對于一些無法進行自動化管理的倉庫來說，就需要通過人工對其進行補充管理。自動化倉儲系統、人工操作可以使得貨物信息更加全面、準確。然而值得注意的是，自動化倉儲系統雖然可以提高工作效率、節省人工成本，但無法做到對倉庫內物品信息的全面掌握。例如，一些不具備自動識別功能的倉庫或者是沒有溫度、濕度等可自動調控系統的倉庫等都會導致在其內部出現大量錯誤信息或數據缺失的情況發生，從而影響其實際倉儲管理能力。因此，物流企業在使用智能化倉儲系統時需要重點關注該問題。

2.3? ? 專業化操作

隨著人工智能的發展，物流服務需要不斷更新迭代，使其滿足企業不同階段、不同行業的服務需求。基于人工智能技術，物流企業可以將倉儲與配送環節進行整合，對運輸過程中的各個環節進行有效控制，從而提高貨物的運輸效率。以快遞行業為例，目前，快遞行業已經實現了自動取件功能，同時還在不斷推進無人車送貨模式的發展，這也對配送服務提出了更高要求。在該模式下，智能配送機器人通過車載系統實現了對貨物的實時定位和導航；通過自主規劃路徑避免車輛行駛中出現障礙物的風險；同時還會與用戶進行語音交流，了解用戶的需求。

在無人車送貨模式下，智能配送機器人能夠將貨物配送至指定地點。目前，智能配送機器人已經可以自動識別與規劃路線、智能調度車輛進行路線規劃，并為其分配車輛位置；當車輛行駛到用戶附近時會主動與用戶進行語音交流，了解用戶需求。此外，隨著人工智能技術的發展和完善，其還可通過學習、模擬和數據分析等方法對系統進行優化和改善。

并且利用人工智能技術對物流系統進行優化設計、利用模擬仿真技術對物流流程進行仿真和模擬分析等都可以為物流企業提供決策支持。同時在大數據技術的支持下，可以對各種不同數據進行整理和分析，從而發現物流管理過程中存在的問題。這樣不僅可以使物流企業及時糾正自身缺陷，還可以在一定程度上避免因決策失誤而造成損失。

2.4? ? 精細化成本控制

在傳統物流管理中，物流成本控制更多根據企業的實際情況進行，由財務部門結合企業的實際情況制訂控制計劃并實施監督。這種控制模式雖然可以保證物流管理的正常運作，但是存在信息反饋不及時、缺乏有效監督等問題。而隨著信息技術的發展，大數據應用將成為物流企業精細化成本控制的關鍵。

大數據將是解決上述問題的核心力量，它可以幫助企業實時了解物流配送信息和庫存情況，同時對物流運輸線路、貨物分配進行監控和分析，讓企業可以合理安排物流運輸路線。通過大數據技術對信息數據進行分析和挖掘，還能及時發現物流運輸過程中存在的問題，并制訂合理的解決方案。

3? ? 基于人工智能的物流管理優化

3.1? ? 物流管理中的信息管理優化

就我國物流企業的發展現狀而言，可以從兩個角度對我國的物流管理信息優化展開分析：物流與公司的關系、物流與最終用戶之間的關系。可以說，物流的信息化管理一直都是圍繞著“顧客-公司-物流”這三個環節進行的。而物流管理的信息化優化也將會從兩方面展開：一是在與公司的協作中，利用人工智能技術改善信息分享。二是在提高現有的訂單分類管理功能的基礎上，盡量做到對海量訂單進行業務預測。通過對訂單進行數據統計，可以有效地優化庫存和運輸過程中的資源調配，同時也可以為物流公司在進行物料調配之前制定決策提供參考和建議。

3.2? ? 物流管理數字化作業優化

人工智能在物流管理優化上主要集中在兩方面：一方面是在倉儲作業中，自動化與智能化設備的使用，例如機器人與分揀系統的應用；另一方面是在運輸管理中，貨物的實時調度系統、運輸路線規劃與路徑優化。

對于倉儲作業來說，自動化倉儲設備能夠對整個倉庫作業進行實時監控，同時對庫存商品進行實時補貨，縮短商品的周轉時間、降低運營成本。對于物流配送來說，目前最常使用的自動化設備為無人車（AGV）、AGV機器人（AGVrobot）。

AGV無人車與AGV機器人作為自動化倉儲設備，其在使用中需要結合人工以及AGV自動導向車調度系統。機器人與AGV無人車能夠進行搬運、入庫、出庫等工作，而人工調度系統則能夠對其進行實時監控與調度。在實際操作中，可以先通過貨物的尺寸、重量等參數計算出貨物的最小搬運路徑，然后根據路徑進行貨物運輸；調度過程中可以對路線進行實時規劃與優化。

AGV系統與無人車系統是目前物流作業中最常使用的設備。但它們在實際應用中往往存在著一些問題：一是AGV系統會受到各種因素的影響（天氣、風力等）。因此使用AGV系統時需要對其不斷調整，使其能夠在各種環境下正常運作。二是AGV系統在運行過程中會受到來自其他運輸車輛的影響（如交通管制等）。因此在需要頻繁進行貨物搬運、道路情況較復雜的物流作業中不能使用AGV無人車系統，而要選擇其他運輸車輛代替AGV無人車完成運輸工作。

3.3物流管理的員工管理優化

優化物流企業的員工管理涉及人員的招聘、培訓、績效管理等環節，以業務流程為導向，結合人工智能技術實現員工管理的優化。物流企業招聘員工時，可利用大數據技術分析企業需求和目標職位，并采用人工智能技術對不同崗位所需的專業能力進行評價，最終進行人才匹配。物流企業可以采用虛擬招聘、簡歷篩選和人才推薦等方面的人工智能技術，建立動態人才數據庫，優化招聘流程。在員工培訓環節，人工智能技術可用于對不同員工的培訓需求進行分析、對培訓效果進行評估以及對培訓任務進行分配等方面，幫助物流企業在業務高峰時期建立柔性組織以應對人力短缺問題。

3.4? ? 物流管理精細化成本控制優化

人工智能通過計算機算法的不斷完善和更新，可以為物流企業提供精細化成本控制優化。

智能化的倉儲管理：物流倉儲作業具有大容量、高強度、多頻次等特征，這決定了物流倉儲作業需要較強的智能化能力，包括智能物流存儲與智能裝卸搬運。

自動化的設備維護：在對物流倉儲進行維修、維護時，需要對機器設備進行實時監測。例如，當設備、設施出現故障時，需要立即報警或通知維修人員；當設施、設備運行時，需要對設施、設備的運轉狀態進行實時監控。

自動化的物流線路優化：目前已有多種物流線路優化方法應用于物流運輸中，包括蟻群算法、遺傳算法和禁忌搜索算法等。

自動化的貨物追蹤：貨物追蹤技術可以減少運輸過程中的人力成本、時間成本以及貨物損壞率，從而有效減少物流企業的運營成本。

智能化的數據分析：可以利用多維數據分析技術了解顧客滿意度、貨物運輸成本，從而提高企業決策的準確度。

智能化的訂單處理是物流企業運營和管理中最重要、最復雜的環節之一。該環節針對訂單處理流程中可能出現的各種問題進行優化改進，并通過智能算法處理訂單。

智能化的貨物運輸：由于人工智能技術能使物流企業在運輸過程中減少成本，因此利用人工智能技術對物流企業的運輸過程進行優化是必要且可行的。

4? ? 結? ? 語

將人工智能技術引入現代物流企業中，可以提高物流管理的效率和服務水平，本文通過分析人工智能在物流管理中的需求，并提出相應對策，為我國現代物流業的發展提供了一定的理論支撐。

參考文獻：

[1] 張羽政．人工智能技術在現代物流管理模式中的作用探究[J]．物流科技，2022，45（10）：105-107+111.

[2] 黃凱．“人工智能+物流管理”推進能源物流數字化轉型的創新性研究[J]．工業控制計算機，2022，35（6）：145-147.

[3] 楊屏，屠光明．人工智能時代現代物流管理模式的創新方向探究[J]．物流工程與管理，2021，43（3）：68-70.

[4] 朱迪愷．基于5G網絡下電子商務物流管理的應用研究[J]．今日財富（中國知識產權），2021（1）：71-72.

[5] 蔡增玉，甘勇，金保華，等．基于RFID的物流管理系統設計[J]．鄭州輕工業學院學報（自然科學版），2009，24（6）：113-116.