基于人工智能的物流管理优化研究

杜兆芳

摘 要：在人工智能快速发展的今天，很多产业都发生了巨大变化。将人工智能技术引入现代物流业中促进了我国物流业的数字化变革。作为现代物流业的主要组成部分，能源物流具有广阔的经营规模和巨大的市场容量，因此，在我国的发展进程中，能源物流必将受到人们的高度重视。文章探讨人工智能环境下的物流企业的经营模式，为物流企业的物流管理优化提供一定理论支持。

关键词：人工智能；物流管理；数字化

中图分类号：F259.27文献标志码：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

根据相关资料，我国的人工智能产业在2019年已突破510亿元，2020年突破1 500亿元，预计在2025年有望突破4 000亿元，人工智能将迎来爆炸性发展。我国的人工智能产业在政策、经济、技术和其他因素的驱动下将会有很大的发展空间。表1为我国人工智能核心产业规模及规划。

人工智能技术可以从某种意义上推动企业的信息化和物流化，在改善企业的经济效益和社会效益方面具有较大意义。以我国的快递物流为例，由于受到诸多因素的制约，目前我国物流与人工智能技术的结合还存在一些问题，如快递的运送周期长、运送速度慢、派送率低等。为了解决这些问题，快递企业开始利用人工智能技术。比如，京东建立了基于 AI技术的自动化仓储物流系统，使得全流程作业更加智能和高效。除了京东以外，顺丰集团也通过人工智能技术提高了快递物流的效率，其自主研发的无人机物流系统能够将货物运送到指定区域。因此，可以说，在未来的物流领域中，人工智能技术将扮演着非常重要的角色，它不仅能够帮助企业实现智能化生产，还能够加快物流发展速度。张羽政（2022）探讨了智能技术与现代物流业的结合，着重阐述了智能技术在现代物流业中的作用以及其在实践中的运用[1]。黄凯（2022）探讨了在智能环境下的能源后勤企业的经营模式，并结合当前情况提出了“智能+物流”的发展趋势[2]。杨屏等（2021）提出了现代物流企业创新的方向，即创新管理、创新组织管理、创新员工管理、创新经营[3]。朱迪凯（2021）讨论了5G技术在电子商业中的应用，并提出了5G技术在物流管理中的一些问题[4]。蔡增玉等（2009）将计算机技术和无线通信技术与人工智能技术相融合，以 RFID技术为基础，探索了新型的物流管理技术[5]。

1    人工智能的概念及特点

1.1    人工智能的概念

人工智能是一门交叉学科，主要涵盖了计算机科学、心理学、生物学等多个学科。

人工智能可以应用在物流管理的多个方面，从仓储管理到供应链管理、从物流配送系统到物流规划系统都可以通过人工智能实现智能优化。在具体实践中，人工智能可以和物流技術进行有效整合，通过机器学习等先进技术提高物流管理水平。当前，我国物流业正处于转型发展的关键期，这就需要依靠智能技术提升物流管理水平，而人工智能则是一种高科技手段，通过其先进算法可以有效解决物流管理过程中出现的各类问题，进而提升我国物流业的整体发展水平。

1.2    人工智能的特点

1.2.1    感知与推理能力强

人工智能中的感知和推理能力是指人们对物体和事件的感知、理解、思考和学习能力，并能根据这些信息进行决策和判断。比如，人工智能能根据用户的使用习惯分析出用户的行为模式，根据用户的喜好提供定制化服务；又如，人工智能可通过对外部数据的学习和分析，对内部数据进行综合分析并建立模型加以推理。

1.2.2    系统结构较为灵活

人工智能中的系统结构主要是指其功能结构，人工智能的功能主要如表2所示。

1.2.3    应用范围较广泛

人工智能可以被应用于许多领域，如汽车辅助驾驶、医疗诊断、智能机器人等。其中，汽车辅助驾驶是指在传统的驾驶过程中引入人工智能技术代替部分人类司机的工作，从而减轻司机的工作压力；医疗诊断是将人工智能技术应用到医学诊断领域，利用人工智能算法分析医学影像和病人的病历数据并做出诊断；智能机器人是指基于计算机技术开发出的、可在复杂环境中独立工作或与人合作的非生物智能体，可以代替人或模拟人完成人类所做的工作，例如仿生机器人可进行视觉识别、环境感知和动作控制等；又如智慧城市建设中人工智能技术的应用会大大提升城市管理的效率和質量。

2    物流管理对人工智能的需求分析

2.1    信息化处理

随着互联网时代的来临，电子商务对人们的影响日益显著，极大地促进了物流行业的发展。目前，我国的电子商务发展水平和规模已经处于领先地位，而且随着国家“互联网+”行动计划的深入开展，我国电子商务市场规模不断扩大，电子商务服务产品得到广泛普及，对物流行业提出了更高要求。因此，企业需要充分发挥人工智能技术的优势，利用互联网、大数据、云计算等技术为物流管理提供新思路。企业在传统物流行业中使用人工智能技术，可在有效提高物流管理效率的同时，为消费者提供更加优质、高效的服务和产品。

2.2    数字化操作

物流企业需要利用人工智能技术提升自身的数字化水平。在运输环节，物流企业需要将各类货物的实际重量、体积等数据信息转化为可视化的三维数据，并通过可视化数据传递货物信息。为了能够全面掌握物流运输的实际状况，物流企业需要借助人工智能技术实现对物流运输状态的全面监控。在运输环节中，人工智能技术可以根据货物所处状态、温度等信息，来判断其是否符合运输标准。例如，在冷藏条件下对货物进行运输时，如果发现货物温度处于0～4℃范围内，相关系统就会自动报警提示；如果出现超过4℃的情况，那么该批货物就需要重新进行打包并放置在保温箱中进行冷藏运输。在仓储环节，人工智能技术能够对货物信息进行全面掌控。现代化企业一般都会采用自动化仓储系统进行货物存储与管理工作，而对于一些无法进行自动化管理的仓库来说，就需要通过人工对其进行补充管理。自动化仓储系统、人工操作可以使得货物信息更加全面、准确。然而值得注意的是，自动化仓储系统虽然可以提高工作效率、节省人工成本，但无法做到对仓库内物品信息的全面掌握。例如，一些不具备自动识别功能的仓库或者是没有温度、湿度等可自动调控系统的仓库等都会导致在其内部出现大量错误信息或数据缺失的情况发生，从而影响其实际仓储管理能力。因此，物流企业在使用智能化仓储系统时需要重点关注该问题。

2.3    专业化操作

随着人工智能的发展，物流服务需要不断更新迭代，使其满足企业不同阶段、不同行业的服务需求。基于人工智能技术，物流企业可以将仓储与配送环节进行整合，对运输过程中的各个环节进行有效控制，从而提高货物的运输效率。以快递行业为例，目前，快递行业已经实现了自动取件功能，同时还在不断推进无人车送货模式的发展，这也对配送服务提出了更高要求。在该模式下，智能配送机器人通过车载系统实现了对货物的实时定位和导航；通过自主规划路径避免车辆行驶中出现障碍物的风险；同时还会与用户进行语音交流，了解用户的需求。

在无人车送货模式下，智能配送机器人能够将货物配送至指定地点。目前，智能配送机器人已经可以自动识别与规划路线、智能调度车辆进行路线规划，并为其分配车辆位置；当车辆行驶到用户附近时会主动与用户进行语音交流，了解用户需求。此外，随着人工智能技术的发展和完善，其还可通过学习、模拟和数据分析等方法对系统进行优化和改善。

并且利用人工智能技术对物流系统进行优化设计、利用模拟仿真技术对物流流程进行仿真和模拟分析等都可以为物流企业提供决策支持。同时在大数据技术的支持下，可以对各种不同数据进行整理和分析，从而发现物流管理过程中存在的问题。这样不仅可以使物流企业及时纠正自身缺陷，还可以在一定程度上避免因决策失误而造成损失。

2.4    精细化成本控制

在传统物流管理中，物流成本控制更多根据企业的实际情况进行，由财务部门结合企业的实际情况制订控制计划并实施监督。这种控制模式虽然可以保证物流管理的正常运作，但是存在信息反馈不及时、缺乏有效监督等问题。而随着信息技术的发展，大数据应用将成为物流企业精细化成本控制的关键。

大数据将是解决上述问题的核心力量，它可以帮助企业实时了解物流配送信息和库存情况，同时对物流运输线路、货物分配进行监控和分析，让企业可以合理安排物流运输路线。通过大数据技术对信息数据进行分析和挖掘，还能及时发现物流运输过程中存在的问题，并制订合理的解决方案。

3    基于人工智能的物流管理优化

3.1    物流管理中的信息管理优化

就我国物流企业的发展现状而言，可以从两个角度对我国的物流管理信息优化展开分析：物流与公司的关系、物流与最终用户之间的关系。可以说，物流的信息化管理一直都是围绕着“顾客-公司-物流”这三个环节进行的。而物流管理的信息化优化也将会从两方面展开：一是在与公司的协作中，利用人工智能技术改善信息分享。二是在提高现有的订单分类管理功能的基础上，尽量做到对海量订单进行业务预测。通过对订单进行数据统计，可以有效地优化库存和运输过程中的资源调配，同时也可以为物流公司在进行物料调配之前制定决策提供参考和建议。

3.2    物流管理数字化作业优化

人工智能在物流管理优化上主要集中在两方面：一方面是在仓储作业中，自动化与智能化设备的使用，例如机器人与分拣系统的应用；另一方面是在运输管理中，货物的实时调度系统、运输路线规划与路径优化。

对于仓储作业来说，自动化仓储设备能够对整个仓库作业进行实时监控，同时对库存商品进行实时补货，缩短商品的周转时间、降低运营成本。对于物流配送来说，目前最常使用的自动化设备为无人车（AGV）、AGV机器人（AGVrobot）。

AGV无人车与AGV机器人作为自动化仓储设备，其在使用中需要结合人工以及AGV自动导向车调度系统。机器人与AGV无人车能够进行搬运、入库、出库等工作，而人工调度系统则能够对其进行实时监控与调度。在实际操作中，可以先通过货物的尺寸、重量等参数计算出货物的最小搬运路径，然后根据路径进行货物运输；调度过程中可以对路线进行实时规划与优化。

AGV系统与无人车系统是目前物流作业中最常使用的设备。但它们在实际应用中往往存在着一些问题：一是AGV系统会受到各种因素的影响（天气、风力等）。因此使用AGV系统时需要对其不断调整，使其能够在各种环境下正常运作。二是AGV系统在运行过程中会受到来自其他运输车辆的影响（如交通管制等）。因此在需要频繁进行货物搬运、道路情况较复杂的物流作业中不能使用AGV无人车系统，而要选择其他运输车辆代替AGV无人车完成运输工作。

3.3物流管理的員工管理优化

优化物流企业的员工管理涉及人员的招聘、培训、绩效管理等环节，以业务流程为导向，结合人工智能技术实现员工管理的优化。物流企业招聘员工时，可利用大数据技术分析企业需求和目标职位，并采用人工智能技术对不同岗位所需的专业能力进行评价，最终进行人才匹配。物流企业可以采用虚拟招聘、简历筛选和人才推荐等方面的人工智能技术，建立动态人才数据库，优化招聘流程。在员工培训环节，人工智能技术可用于对不同员工的培训需求进行分析、对培训效果进行评估以及对培训任务进行分配等方面，帮助物流企业在业务高峰时期建立柔性组织以应对人力短缺问题。

3.4    物流管理精细化成本控制优化

人工智能通过计算机算法的不断完善和更新，可以为物流企业提供精细化成本控制优化。

智能化的仓储管理：物流仓储作业具有大容量、高强度、多频次等特征，这决定了物流仓储作业需要较强的智能化能力，包括智能物流存储与智能装卸搬运。

自动化的设备维护：在对物流仓储进行维修、维护时，需要对机器设备进行实时监测。例如，当设备、设施出现故障时，需要立即报警或通知维修人员；当设施、设备运行时，需要对设施、设备的运转状态进行实时监控。

自动化的物流线路优化：目前已有多种物流线路优化方法应用于物流运输中，包括蚁群算法、遗传算法和禁忌搜索算法等。

自动化的货物追踪：货物追踪技术可以减少运输过程中的人力成本、时间成本以及货物损坏率，从而有效减少物流企业的运营成本。

智能化的数据分析：可以利用多维数据分析技术了解顾客满意度、货物运输成本，从而提高企业决策的准确度。

智能化的订单处理是物流企业运营和管理中最重要、最复杂的环节之一。该环节针对订单处理流程中可能出现的各种问题进行优化改进，并通过智能算法处理订单。

智能化的货物运输：由于人工智能技术能使物流企业在运输过程中减少成本，因此利用人工智能技术对物流企业的运输过程进行优化是必要且可行的。

4    结    语

将人工智能技术引入现代物流企业中，可以提高物流管理的效率和服务水平，本文通过分析人工智能在物流管理中的需求，并提出相应对策，为我国现代物流业的发展提供了一定的理论支撑。

参考文献：

[1] 张羽政．人工智能技术在现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] 黄凯．“人工智能+物流管理”推进能源物流数字化转型的创新性研究[J]．工业控制计算机，2022，35（6）：145-147.

[3] 杨屏，屠光明．人工智能时代现代物流管理模式的创新方向探究[J]．物流工程与管理，2021，43（3）：68-70.

[4] 朱迪恺．基于5G网络下电子商务物流管理的应用研究[J]．今日财富（中国知识产权），2021（1）：71-72.

[5] 蔡增玉，甘勇，金保华，等．基于RFID的物流管理系统设计[J]．郑州轻工业学院学报（自然科学版），2009，24（6）：113-116.