大数据和人工智能如何用于智慧物流（大数据和人工智能在物流行业的应用情况）

以下内容中，小编将对智慧物流的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对智慧物流的了解，和小编一起来看看吧。

一、大数据和人工智能在智慧物流的应用

大数据和人工智能如何用于智慧物流（大数据和人工智能在物流行业的应用情况）

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。

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