基于物聯網技術的智能物流供應鏈管理方法研究

摘 要：在全球化與數字化深度融合的背景下，物流供應鏈管理面臨復雜化、碎片化與實時性需求提升的多重挑戰。傳統管理模式依賴人工干預與分散式信息處理，難以應對物流環節中資源調配滯后、信息傳遞斷層等問題。物聯網技術憑借其泛在感知、互聯互通與智能決策能力，為重構物流供應鏈管理體系提供了技術突破口。通過嵌入傳感器、智能終端與數據分析平臺，物聯網技術能夠打通物流全鏈條的數據壁壘，實現從倉儲、運輸到終端配送的閉環協同，從而提升供應鏈的敏捷性與可靠性。文章結合傳統物流供應鏈管理的弊端，提出物聯網技術在智能物流供應鏈管理中的具體應用，以期為物流供應鏈的管理提供有益啟示。

關鍵詞：物聯網技術 智能物流 供應鏈管理 智能化

物流供應鏈的復雜性與多環節協同需求，使其成為技術創新的重要實踐領域。當前，物流行業正從機械化、自動化向深度數字化演進，而物聯網技術作為連接物理世界與數字系統的橋梁，正在重塑供應鏈管理的底層邏輯。借助設備互聯、數據互通與邊緣計算能力，物流流程中的實體節點可轉化為動態數據源，為預測性決策、彈性化資源配置及風險預警提供支撐。這一技術融合不僅加速了物流網絡的智能化迭代，也為企業構建更具韌性與適應性的供應鏈體系奠定了技術基礎。

1 物聯網技術概述

物聯網技術是通過感知設備、通信網絡與數據處理平臺構建的互聯互通體系，能夠實現物理實體與數字系統的深度融合。其核心技術包括傳感器、射頻識別、無線通信、云計算及邊緣計算等。傳感器負責實時采集環境與物體狀態信息，RFID技術實現物品身份標識與追蹤，無線通信技術確保數據高效傳輸，而云計算與邊緣計算則為海量數據的存儲、分析與智能決策提供算力支持[1]。

在智能物流供應鏈管理中，物聯網技術嵌入倉儲設備、運輸工具及包裝單元，構建覆蓋供應鏈各環節的數字化感知網絡。例如，溫濕度傳感器監控冷鏈物流環境，GPS與RFID標簽實時定位貨物位置，智能分揀系統依托傳感器數據優化作業流程。同時，物聯網平臺整合多源數據，結合機器學習算法預測物流需求、優化路徑規劃，從而實現供應鏈資源的精準配置與風險預警，進而為物流供應鏈的透明化、自動化與智能化提供了底層支撐。

2 傳統智能物流供應鏈管理弊端

2.1 跨系統數據孤島阻礙全局決策

傳統物流供應鏈管理中，倉儲、運輸、采購等環節往往采用獨立的信息系統（如ERP、WMS、TMS），數據格式與接口標準不統一，導致信息橫向流動受阻。例如，倉儲系統記錄的庫存數據無法與運輸系統的在途貨物狀態實時同步，管理層需依賴人工匯總報表，數據時效性差且易出錯。這種割裂性使得供應鏈各環節的協同效率低下，難以實現全局資源優化。例如，當市場需求突增時，采購部門因無法實時獲取終端銷售數據，可能延遲補貨決策，而運輸部門因信息滯后又無法及時調配運力，最終導致訂單履約率下降。此外，跨部門數據驗證成本高昂，進一步加劇了決策的盲目性與滯后性。

2.2 人工經驗驅動需求響應效率低

傳統模式下，需求預測與訂單處理高度依賴人工經驗與歷史數據，缺乏對實時市場動態的感知能力。例如，零售終端庫存變化、消費者行為偏好等關鍵數據需通過人工盤點或周期性報告傳遞，信息更新周期長且顆粒度粗。在季節性促銷或突發性事件中，人工預測模型難以快速捕捉需求波動，導致庫存冗余或短缺問題頻發。以服裝行業為例，傳統補貨策略常因無法及時感知區域銷售差異，造成部分門店庫存積壓，而熱門商品卻因補貨延遲錯失銷售機會[2]。此外，人工訂單分揀與調度依賴固定流程，面對緊急訂單時靈活性不足，進一步降低客戶滿意度與企業競爭力。

2.3 靜態資源規劃引發供需失衡

物流供應鏈采用固定周期的資源規劃模式，例如按周或月制定補貨計劃、預先分配運輸路線與運力，缺乏對實時供需變化的動態響應能力。例如，在倉儲管理中，庫存水位閾值設定后，即使銷售端出現短期激增，系統也無法自動觸發應急補貨機制，導致缺貨損失；在運輸環節，車輛調度依賴固定排班表，若遇到交通擁堵或臨時加單，空駛率與運輸成本顯著上升。此外，資源分配僵化問題在跨區域協同中尤為突出：某倉庫庫存過剩時，因信息不通暢，其他區域倉庫仍按原計劃采購，造成資源浪費。這種“計劃趕不上變化”的靜態管理模式，導致供應鏈彈性不足，難以應對現代市場的高頻波動。

2.4 事后追溯機制導致風險失控

風險管控依賴事后人工追溯與被動干預，缺乏對物流全流程的主動監測能力。例如，在冷鏈物流中，若運輸車輛溫控設備故障導致貨物變質，問題往往在交付后通過客戶投訴才被發現，此時損失已無法挽回；在倉儲環節，貨物損壞或丟失需依賴定期盤點才能暴露，期間可能影響后續訂單履約。此外，設備故障通常通過定期維護或突發報修處理，但因缺乏實時狀態監測，突發故障可能導致生產線停滯甚至訂單大規模延遲。“亡羊補牢”式的風險應對機制，增加了企業經濟損失，還削弱了客戶信任，尤其在醫藥、生鮮等高敏感領域，風險失控可能引發法律糾紛與品牌聲譽危機。

3 物聯網技術在智能物流供應鏈管理中的應用

3.1 全流程數據集成與跨系統協同

3.1.1 全鏈條數據貫通與標準化管理

在智能物流供應鏈管理中，物聯網技術通過構建覆蓋倉儲、運輸、生產、銷售等環節的實時數據采集網絡，將分散于不同部門、系統的業務數據整合為統一視圖。具體操作中，基于物聯網感知設備，如RFID標簽、溫濕度傳感器、GPS定位裝置，對貨物狀態、設備運行參數及環境數據進行全天候監控，形成從原材料入庫到終端配送的全流程數據鏈條。通過制定標準化的數據編碼規則，消除不同系統間的數據語義差異，確保倉儲管理系統的庫存記錄、運輸系統的在途狀態與訂單管理系統的交付需求無縫對接。例如，當貨物出庫時，RFID掃描數據自動同步至運輸調度系統，觸發運力匹配流程，同時更新客戶端的預計送達時間。企業可通過物聯網平臺建立數據共享池，支持采購、生產、物流部門按權限調用實時數據，避免因信息滯后導致的資源重復投入或調度沖突[3]。

3.1.2 動態化跨部門協作流程構建

物聯網技術通過事件驅動的自動化規則引擎，重構傳統物流供應鏈中依賴人工傳遞信息的協作模式。在倉儲端，當庫存水位低于預設閾值時，物聯網系統自動觸發采購需求生成指令，并基于歷史消耗數據與供應商交貨周期生成智能補貨建議，直接推送至采購部門審批流程。在運輸端，車載物聯網設備實時采集車輛位置、路況及貨物狀態，若檢測到異常，如路線偏離、溫控失效，系統立即向運輸調度中心發送告警，并同步調整配送優先級或啟動備用運力預案，無需人工介入。此外，物聯網平臺將訂單履約進度、物流異常事件等關鍵信息實時推送至客戶服務系統，支持客服人員主動跟進客戶需求。這種跨系統的動態協作機制，不僅減少人工溝通成本，還將傳統“串聯式”流程優化為“并聯式”響應，例如在訂單激增時，倉儲分揀與運輸調度可基于實時數據同步啟動，縮短整體交付周期。

3.2 動態需求感知與智能決策

3.2.1 實時數據驅動的需求預測與響應

物聯網技術嵌入銷售終端、倉儲節點及運輸環節的感知設備，如智能貨架傳感器、電子價簽、車載RFID讀寫器，實時采集消費者行為數據、庫存消耗速率及在途貨物狀態，形成動態需求感知網絡。例如，零售門店的智能貨架通過重量傳感器與攝像頭監測商品取放頻率，結合POS系統銷售數據，自動識別熱銷商品與滯銷趨勢；倉儲環節通過物聯網標簽實時追蹤庫存水位變化，并與歷史消耗規律對比，預判補貨周期。這些數據通過物聯網平臺整合后，結合季節性因素、促銷活動等外部變量，生成短周期需求預測模型。基于預測結果，系統自動觸發采購訂單生成、分揀優先級調整及運力預分配指令，例如在銷售高峰前向區域倉庫推送備貨清單，或根據運輸路網擁堵數據動態調整配送批次，確保資源調度與市場需求同步。

3.2.2 決策流程閉環優化與自動化執行

實際管理工作中，可將決策流程升級為“感知-分析-執行”閉環。在分析層，通過機器學習算法對實時采集的多維度數據，如客戶訂單特征、供應商交貨準時率、運輸時效波動進行關聯性挖掘，識別潛在需求拐點與供應鏈瓶頸。例如，當某區域訂單量激增運輸時效下降時，系統自動評估鄰近倉庫的庫存可用性與運力冗余度，生成跨倉調撥方案并鎖定最優承運商[4]。在執行層，物聯網平臺與供應鏈管理系統深度集成，將決策指令轉化為可操作任務，自動生成分揀任務單、向供應商發送電子采購合同、向司機推送導航路徑等。同時，系統通過實時反饋機制監控執行效果，例如運輸車輛的實際到達時間與計劃偏差超過閾值時，自動觸發二次路徑規劃或客戶溝通流程。這種閉環機制不僅減少人工干預的決策延遲，還通過持續迭代優化模型參數，提升需求匹配精度與資源利用率。

3.3 資源彈性調度與路徑優化

3.3.1 倉儲與運輸資源的動態匹配機制

基于實時數據的資源匹配機制，使供應鏈從“計劃驅動”轉向“需求牽引”，顯著提升資源利用率。在倉儲端，物聯網傳感器，如庫存水位監測裝置、貨架重量傳感器持續采集庫內貨物存量、存儲條件及分揀設備負載數據，當庫存低于安全閾值或特定品類需求激增時，系統自動生成補貨任務單，并基于供應商地理位置、歷史交貨準時率等數據，智能推薦最優采購來源與到貨時間窗口。同時，物聯網平臺整合區域倉庫的實時庫存分布，支持跨倉調撥決策：例如，當某倉庫庫存過剩而鄰近倉庫缺貨時，系統自動發起調撥指令，并匹配可用運輸工具，如空閑車輛、第三方物流，生成調撥訂單與運輸優先級清單。在運輸端，車載物聯網設備實時回傳車輛位置、載重狀態及剩余運力數據，結合訂單配送需求，動態分配運輸任務。例如，針對高時效訂單優先匹配空閑且路線重合度高的車輛，減少空駛率；針對大宗貨物則自動聚合零散運力，提升滿載率。

3.3.2 運輸路徑的實時優化與應急聯動

“感知-預測-執行”一體化的路徑管理，能夠降低運輸中斷風險，還通過動態調整提升配送準時率與客戶滿意度。物聯網技術融合多維度動態數據，如實時交通路況、天氣變化、車輛工況，實現運輸路徑的動態規劃與異常響應。在路徑規劃階段，系統基于歷史路網效率數據與實時交通信息，為每輛運輸車輛生成初始最優路線，并預計算法模型確保時效與成本平衡。在運輸執行階段，車載GPS與路側物聯網設備持續采集路況變化，當檢測到路線偏離或突發異常時，系統立即啟動路徑重規劃，自動計算備選路線、評估調整后的抵達時間，并向司機推送導航指令更新。例如，若某路段突發擁堵，系統實時分析周邊路網負載，將車輛引導至替代路線，同時同步更新客戶端的預計送達時間。針對極端天氣或交通管制等不可抗力，物聯網平臺聯動應急資源庫，觸發應急配送方案：例如將貨物臨時轉運至最近中轉站，或啟用無人機等替代運輸工具。

3.4 風險實時預警與主動干預

3.4.1 多維度風險監測與預警體系構建

部署于物流全鏈條的感知設備與數據分析平臺，建立覆蓋貨物質量、設備狀態、運輸安全及環境條件的實時監測體系。在倉儲環節，溫濕度傳感器、煙霧報警裝置與視頻監控設備實時采集庫內環境數據，當檢測到溫控偏離閾值、消防隱患或貨物堆放異常時，系統自動觸發分級預警，一級預警推送至現場管理員、二級預警上報至區域中心。在運輸環節，車載物聯網設備持續監控車輛工況、貨物狀態及外部環境，結合路網實時數據，預判運輸風險并生成預警信息。例如，當貨物振動數據持續超過安全閾值時，系統判定包裝可能破損，立即通知司機檢查并觸發應急加固流程。此外，物聯網平臺整合供應商交貨異常、客戶投訴趨勢等業務數據，通過關聯性分析識別潛在供應鏈中斷風險，為管理層提供前瞻性決策支持。

3.4.2 自動化干預與閉環管控機制

基于物聯網的預警信息，可預設規則引擎與應急資源庫，實現風險主動干預的標準化執行。在貨物質量管控中，當冷鏈運輸溫度異常時，物聯網平臺自動啟動應急響應：向司機發送調溫指令、向最近中轉站申請備用冷藏設備，并同步通知客戶服務部門準備延遲解釋方案。在設備運維場景中，振動傳感器檢測到分揀機軸承異常振動后，系統立即生成維護工單并推送至維修團隊，同時啟動備用分揀線以保障作業連續性。針對運輸路線突發風險，平臺基于實時地理信息數據與備用運力池，自動規劃繞行路線并調度就近車輛接駁，同時更新客戶端的交付時間承諾。所有干預動作的執行狀態均通過物聯網設備實時反饋至管理平臺，形成“預警-處置-驗證”閉環，例如，設備維修完成后，傳感器數據恢復正常范圍即自動關閉告警工單；若干預后風險未消除，系統則升級響應層級[5]。

4 結語

物聯網技術的深度應用為智能物流供應鏈管理注入了革新動力，其通過全流程數據貫通、動態需求感知、資源彈性調度與風險主動干預等核心能力，系統性破解了傳統模式下信息割裂、響應滯后與風險不可控等頑疾。在倉儲、運輸、配送等關鍵環節中，物聯網技術將物理實體轉化為實時數據節點，構建了“感知-分析-決策-執行”的閉環管理體系，推動供應鏈從經驗驅動向數據驅動轉型。未來，隨著物聯網技術與人工智能、區塊鏈、數字孿生的深度融合，物流供應鏈將進一步實現全鏈路可視化、決策自主化與服務個性化，幫助企業應對市場波動與外部沖擊，還將通過資源高效配置與碳排放精準管控，助力綠色物流與可持續發展目標的實現。

參考文獻：

[1]陳梅.物聯網技術下智能物流供應鏈管理優化研究[J].中國管理信息化，2025，28（04）：96-98.

[2]李儒晶.基于物聯網技術的智能物流供應鏈管理方法研究[J].時代汽車，2024（21）：13-15.

[3]周千又.基于物聯網技術的智能物流供應鏈管理方法研究[J].中國物流與采購，2024（04）：71-72.

[4]王欣.關于物聯網技術下的智能物流供應鏈管理探討[J].上海商業，2022（12）：55-57.

[5]萬航，余建海.基于物聯網技術的智能物流供應鏈管理研究[J].科技視界，2021（17）：196-198.