物流倉庫機械化信息化智能化融合建設理論與應用初探

中圖分類號：F253文獻標志碼：ADOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.09.032

AN Hui， CAO Qi （Army Logistics University， Chongqing 401311， China）

Abstract： Based on the important national strategy of integrated mechanization-informatization-intelligentization development，thisstudy investigatestheinherent logic and operational mechanismsof\"triple integration\"construction in logistics warehouses through practical engineering perspectives. It proposes three core frameworks： The technology readiness theory， composite system theory，and warehouse support efficiency model. Through systematic analysis oftheir theoretical foundations，architectural configurations，and implementation methodologies，this research establishes a comprehensive theoretical framework and methodological toolkit for integrated warehouse modernization. The findings provide valuable insightsand methodological references for advancing China's intelligent lo gistics infrastructure development， offering both theoretical guidance and practicalimplementation pathways for contemporarywarehouse system optimization.

Key words： logistics warehouses; mechanization， informatization，intellectualization;modelconstruction

0引言

黨的二十大報告強調，堅持機械化信息化智能化（以下簡稱“三化”）融合發展。這一重要論述，賦予倉儲物流現代化建設新的時代內涵。物流倉庫作為倉儲物流行業的重要組成部分，其“三化”融合建設需要依托多學科理論構建分析框架，以揭示“三化”融合的內在邏輯與作用機制。本文從技術成熟度理論、復雜系統理論、倉儲保障效能模型三個維度出發，綜合分析物流倉庫“三化”融合建設理論和應用探索，以期為我國倉儲物流行業現代化建設提供有價值的參考和指導。

1技術成熟度理論

1.1理論內涵

技術成熟度理論（Technology Readiness Level，TRL）作為一種量化評估技術從實驗室到市場成熟度的工具，為破解“三化”融合的技術瓶頸與制度矛盾提供了科學的篩選機制，其核心在于評估技術從實驗室驗證到市場部署各階段的可行性。該理論將技術發展劃分為9個成熟度等級（TRL1-TRL9），每個等級對應特定驗證要求，重點解決技術冒進引入與滯后淘汰間的平衡難題，具體定義如表1所示。

1.2機械化信息化智能化技術的TRL映射

物流倉庫“三化”建設涉及機械制造、傳感器、物聯網、人工智能（AI）、數據挖掘、數字孿生等不同學科領域技術，可利用技術成熟度理論進行篩選，直觀呈現技術發展情況，為應用實踐提供參考依據，見表2。技術成熟度理論在倉儲領域的應用不僅需要科學地評價技術的潛能，更需構建一個全面的評估框架。這個框架由3個核心要素構成：（1）對基礎性能指標的嚴格測試，驗證技術是否具備基本的可行性和穩定性；（2）針對應用環境的測試評估，考量技術在極端條件下的適應性和可靠性；（3）全壽命成本分析，確定技術在經濟上的可持續性和成本效益。通過多維評價機制有效防止出現兩種極端情況：一方面是盲目追求實驗室中的“超前技術”，導致資源的浪費，忽視實際市場需求；另一方面是對即將被淘汰的“老舊技術”過度依賴，造成資源低效使用和過時技術的潛在風險。

通過這樣的評估機制，可以為物流倉庫建設提供技術支撐，確保在推進“三化”融合建設過程中，能夠依據科學的標準來選擇合適的技術方案。

1.3理論指導價值

1.3.1技術選型

對于技術成熟度等級大于等于7（ TRL?7 ）的技術，例如無人搬運車（AGV）、機械臂等，不僅可以直接提升儲供基地的機械化能力，還能顯著提高作業效率和自動化水平，這樣的技術能夠在短時間內產生明顯的效益，減少人力成本并提高工作質量。因此，這些技術一旦成熟，就應該被迅速部署到實際操作中去。對于技術成熟度等級小于等于5（ TRL?5， ）的技術，則需要謹慎處理。這類技術還未經過足夠的實驗室驗證，或者尚未經歷過真實作業環境下的測試，其可靠性和穩定性都有待進一步驗證。為了避免過早投入大量資源，這些技術應當通過實驗室環境的嚴格測試，以及應用模擬的反復檢驗來逐步增強其可靠性，直至達到可以應用于實際市場的程度。

1.3.2 風險管控

技術成熟度等級與所需研發投人之間存在著正相關關系。對于技術成熟度較低的技術，必須通過構建模擬實際應用環境來驗證其魯棒性。檢驗算法在復雜環境下的真實表現，只有確保穩定可靠，才能將其運用到實際建設中。這一過程不僅有助于降低因算法缺陷而導致的潛在風險，而且也為后續的升級迭代提供了寶貴的數據支持。

1.3.3 多行業協同

民用技術，在某些情況下可能已經非常成熟，應用比較廣泛，但是如果沒有考慮到其在特殊行業應用場景中的適用性，那么即便是TRL9級的民用技術也需要適當降級進行重新驗證。在某些特殊情況下，如涉及國家安全等情況時，民用技術的適用性必須得到充分的考量和驗證，只有這樣才能確保先進技術既滿足商業需求，又符合特殊行業建設的要求。

2復雜系統理論

2.1理論內涵

復雜系統理論（Complex System Theory）強調由多個子系統通過非線性交互形成的整體具有“整體大于部分之和”的特性。在物流倉庫“三化”融合建設中，不是簡單的設備疊加或技術混合，而是三者構成一個復雜系統，其核心原理包括以下兩點。

2.1.1 子系統耦合機制

機械化、信息化、智能化作為獨立子系統，分別承擔物理執行、數據貫通和決策優化的功能。機械化，通過無人AGV、機械臂等硬件設備實現物資搬運、存儲等基礎能力。信息化，依托物聯網、區塊鏈等技術實現數據實時采集與共享，提升庫存管理效率。智能化，基于AI算法優化決策，如動態路徑規劃、數字孿生模擬等。三者通過“硬件-數據-算法”的鏈式交互形成閉環，例如AGV（機械化）依賴毫米波技術（信息化）調整路徑，而AI調度算法（智能化）根據實時數據動態優化AGV任務分配。

2.1.2涌現效應

在“三化”子系統的協同運作達到一種臨界點時，系統內各組件間的相互作用會引發意想不到的效應。當眾多物理量經過非線性疊加后，產生的結果往往超出了單一量或幾個量的簡單總和，三者協同可產生‘ 1+1+1gt;3 ”的保障效能躍升。例如，智能調度（AI）系統利用強大的信息技術支持，通過對實時大數據的分析處理，優化物流車輛（AGV）的行駛路線，從而提升整個運輸網絡的保障效能。這一過程不僅展現了AI技術與實時數據結合所能帶來的高效性，也體現了信息化和機械化之間相互促進、相輔相成的協同作用。通過這樣的協作，傳統的物流管理方式將迎來革命性的變革，使得物資調配更加精準、響應速度更快，最終實現經濟效益的最大化。

2.2耦合度模型構建

復雜系統理論通過量化耦合度 （C） 評估三化融合水平，公式為：

c 越接近1，系統融合度越高。

其中各指標設計如下：機械化指數 （Mech） ：設備自動化率 × 抗毀系數（0＼～1）；信息化指數 （Info） ：數據聯通率 ... 安全等級（1＼～5級）；智能化指數 （Intel） ：AI決策占比 × 算法置信度 （0～100% 。

其中設備自動化率包括AGV覆蓋率、機械臂部署密度等，抗毀系數指設備在極端環境（如高原、沙塵）下的穩定性；數據聯通率指跨系統數據互通能力；安全等級指數據抗干擾與加密能力；AI決策占比指自主決策在任務中的權重；算法置信度指強對抗場景下的魯棒性。

2.3實踐應用

2.3.1 系統協同優化

物理-數據融合：通過智能傳感器（如AGV載重監測）實時采集數據，驅動信息化平臺更新。數據-決策融合：利用數字孿生技術構建3D應用場景模型，優化庫位布局與路徑規劃，有效減少搬運距離，提高作業效率。

2.3.2 動態監測與調整

復雜系統理論為物流倉庫“三化”融合提供了從微觀技術到宏觀戰略的全視角支撐。通過量化耦合度模型，可精準識別短板，如信息化滯后或機械化覆蓋率不足，并通過技術協同與制度創新，實現效能躍升。

3倉儲保障效能模型

3.1理論內涵

倉儲保障效能模型以“保障力 機械化 × 信息化 × 智能化”為核心公式，突破了傳統“機械化 + 信息化 + 智能化”的線性疊加思維，強調三者的非線性耦合與缺一不可的乘數效應。

3.2模型構建

保障力 機械化 Ω（MΩ） ×信息化 Π^（I） ×智能化 Ω^（T）

參數說明：機械化 Ω（MΩ） ：物資吞吐速度（噸/小時） × 設備可用率 （%） ；信息化 （I） ：數據更新頻率 （次/分鐘） × 系統冗余度 （備份鏈路數）；智能化 ：決策正確率 （%） 三 × 響應時間 （秒）。

3.2.1乘數效應的數學邏輯

乘法結構：機械化 Ω（MΩ） 、信息化 （I） 、智能化 Ξ（T_Λ ）三者通過乘積關系耦合，任何一項趨近于零時，整體保障力將坍縮為零。例如：若機械化設備全部癱瘓 （M=0） ，即使信息化與智能化水平再高 （I=0.9 ， ，保障力仍為0；若信息化中斷 （I=0） ，智能化算法因缺乏數據輸入失效！ （T=0） ，機械化設備亦無法自主運行 （M=0.8） ，保障力同樣歸零。

邊際效應放大：單一維度提升可帶動整體效能躍升。例如，機械化從0.7提升至 ，信息化從0.6提升至 ，智能化從0.5提升至 0.6：（0.1/0.5）^*100%=20%1 ，三者協同下保障力從0.21增至0.336，增幅達 。

3.2.2 參數設計的科學性

模型中各參數緊扣市場需求，兼顧能力與可靠性：

機械化 η（M）= 物資吞吐速度 （噸/小時） × 設備可用率 （%）

物資吞吐速度：反映硬件執行效率，如AGV每小時搬運量、機械臂裝卸頻次；設備可用率：衡量極端環境下的抗毀性，例如高原AGV在低氧環境中的故障率。假如某倉庫引入高性能電池AGV，吞吐速度提升至15噸/小時，可用率 90% ，則機械化指數 M=15×0.9=13.5 。

信息化 數據更新頻率 （次/分鐘） × 系統冗余度 （備份鏈路數）

數據更新頻率：決定態勢感知實時性，如北斗定位數據每秒更新1次 （60次/分鐘）；系統冗余度：確?？垢蓴_能力，例如采用 5G+. 衛星雙鏈路通信 （冗余度 ）。假如某信息化平臺通過邊緣計算節點壓縮數據延遲至 50ms ，更新頻率120次/分鐘，冗余度 ：=3 ，則信息化指數 I=120×3=360 （204智能化 ^（T）= 決策正確率 （%） × 響應時間 （秒）

決策正確率：AI在復雜場景下的可靠性，如強電磁干擾中路徑規劃準確率；響應時間：從指令生成到執行的延遲，需滿足毫秒級實際需求。假如某AI調度系統在應用中正確率 85% ，響應時間0.5秒，則智能化指數 T=0.85。

3.3實踐應用

3.3.1戰略規劃：識別短板，優化資源配置

短板診斷：通過量化分析，精準定位制約效能的瓶頸。例如，某倉庫 M=0.8 、 I=0.4 、 T=0.6 ，保障力 =0.8×0.4×0.6=0.192 則可確定信息化為關鍵短板；資源分配：優先向低維度傾斜投入，實現效費比最大化。若投入1億元將信息化從0.4提升至0.7，保障力增至 0.8×0.7×0.6=0.336 ，增幅 75% ，遠高于單一提升機械化或智能化的效果。

3.3.2技術融合：指導“三化”協同演進

閾值效應管理：機械化需達到臨界值（如 M≥0.6 ）才能釋放智能化潛力。數據表明，當AGV覆蓋率 .lt;50% ？ Mlt;0.5 時，AI調度效率提升不足 10% 。

3.3.3效能驗證：量化評估與動態優化

多方案比選：通過模型計算不同建設方案的效費比，支撐決策。假如某倉庫改造，方案A（側重機械化）：投入5000萬，M=0.9 ， I=0.5 、 T=0.4 ，保障力 =0.9×0.5×0.4=0.18 ；方案B（均衡投入）：投入8000萬， M=0.8 一 I=0.7 、 T=0.6 ，保障力 ε=0.8×0.7 ×0.6=0.336 ，則可得出結論：方案B邊際效益更高，優先選擇。

3.3.4制度創新：推動標準與政策改革

建立動態標準體系：依據模型參數更新裝備采購規范，如要求AGV必須具備抗沙塵密封能力（可用率 ?85% ；完善行業協同機制：開放民用高成熟度技術（如順豐無人機TRL9）快速適應性改造，提高技術轉化效率。

4結論

通過理論構建，技術成熟度理論解決“哪些技術可用”的問題，避免戰略冒進或滯后；復雜系統理論揭示“如何融合”的機制，破解子系統沖突；倉儲保障效能模型量化“融合效果”，支撐資源分配決策。三者結合，構成“技術演進-系統協同-效能輸出”的完整分析鏈，為物流倉庫“三化”融合建設提供從微觀技術到宏觀戰略的全視角理論支撐。

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