基于智能化与自动化的物流供应链管理优化研究

摘 要：随着全球化和技术的快速发展，传统物流供应链迎来了全新的变革机遇。智能化和自动化技术在物流供应链中的引入改变了物流和供应链的操作方式，提高了效率、降低了成本，并提升了服务质量。因此，文章探讨了自动化技术的集成与应用、数据驱动的决策支持系统、机器学习在库存管理中的应用以及物联网技术在物流跟踪与监控中的应用等优化路径，并通过案例分析和定量分析验证了智能化与自动化技术在物流供应链优化方面的实效，以期为企业实现供应链的数字化转型提供理论参考。

关键词：智能化；自动化；物流供应链；管理优化

中图分类号：F259.27 文献标志码：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.22.033

Abstract： With the rapid development of globalisation and technology， the traditional logistics supply chain is facing a new opportunity for change. The introduction of intelligence and automation technology in logistics supply chains has changed the operational methods of the logistics and supply chain， improved efficiency， reduced costs， and enhanced the service quality. Therefore， the article discusses the integration and application of automation technology， data-driven decision support system， the application of machine learning in inventory management， and the application of Internet of Things （IoT） technology in logistics tracking and monitoring and other optimisation paths， and verifies the practical effects of intelligence and automation technology in optimising the logistics supply chain through case studies and quantitative analysis， with a view to providing theoretical references for the enterprises to realise the digital transformation of their supply chains.

Key words： intelligence; automation; logistics supply chain; management optimisation

收稿日期：2024-06-17

作者简介：章淑琴（1989—），女，侗族，浙江杭州人，甘肃农业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：工商管理、经济管理；魏霖静（1977—），本文通信作者，女，甘肃嘉峪关人，甘肃农业大学经济管理学院，教授，博士，研究方向：智能计算、农业大数据。

引文格式：章淑琴，魏霖静．基于智能化与自动化的物流供应链管理优化研究[J]．物流科技，2024，47（22）：131-135.

0 引 言

随着科技的快速发展，智慧物流领域的市场规模也在持续加速扩大，其可通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现对物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统的智能化分析能力和自动化操作能力[1]。中商产业研究院数据显示，2023年我国智慧物流行业的市场规模约7 903亿元，较上年增长12.98%（见图1）。智能化与自动化技术在物流领域的引入有助于优化供应链流程，提高效率，降低运营成本，并提升整体服务质量。智能化和自动化技术的应用涵盖了从自动化仓库系统、智能运输管理到供应链数据分析和决策支持等多个方面，使供应链操作更加高效了，并通过精确的数据分析和实时的信息流通，增强了供应链的透明度和响应速度[2]。然而，面对技术集成的复杂性、高昂的初期投资以及员工技能与新系统的适配性等问题，企业如何在现有架构中有效融入新技术，如何评估其实际操作效益，成为了亟待解决的问题。因此，本研究将提出基于智能化和自动化的物流供应链的优化策略和建议，并通过案例分析和定量评估来帮助企业实现供应链管理的现代化，帮助企业管理者更好地理解和应用新兴技术。

1 理论基础

1.1 物流供应链管理

物流供应链管理涵盖了从原料采购、产品生产到产品交付的整个过程，是指在全球化的市场环境中，通过高效的规划、实施并控制前向逆向流动与存储的商品、服务和相关信息，从原点到消费点来满足客户的需求。随着技术的快速发展，物流供应链的日益智能化和自动化，智能化供应链管理依靠先进的信息系统，实现了对供应链活动的实时监控与管理，提高了决策的速度和精准度[3]；机器人、无人车和人工智能等自动化技术重新定义了物流操作方式，可以有效降低人力成本，提高操作效率和精度。企业通过不断整合新技术，进行流程再造，有利于降低成本、加速产品上市、提升客户服务水平并提升整体操作的透明度，从而适应不断变化的市场需求和经济环境。

1.2 智能化与自动化技术

智能化技术主要指利用计算机系统、信息技术或机器智能来模拟、扩展并增强人的智能分析和决策能力，自动化技术指利用机械设备、控制系统和其他技术来自动执行任务，以减少人工介入。智能化与自动化技术是工业和信息技术快速发展的产物，其在现代物流供应链管理中的应用能够提高处理速度、减少错误、降低成本，并增强产业的可持续性。随着物联网、人工智能、机器学习和大数据分析技术的进步，智能化和自动化技术的应用将使企业能够实现从原料采购到产品交付全过程的可视化和优化，并根据实时市场数据和内部操作数据，自动调整生产计划和物流安排，减少资源浪费并提高对市场变化的响应速度，帮助企业做出更精准的市场决策，有利于提升客户满意度，增强企业的市场竞争力[4]。

2 基于智能化与自动化的物流供应链管理优化

2.1 智能化物流系统

智能化物流系统能够实时收集和处理大量数据，也可以通过自动识别和跟踪技术实时监控货物的流动状况，确保物品在供应链中的每一个转移点都能够被准确记录和跟踪；也可以通过预测分析工具来优化库存管理，精确预测产品需求以调整库存水平，减少生产过剩或产能不足的情况，还可以通过集成高级的优化算法，实时调整物流路径或重新安排货物配送计划，以应对突发事件或交通延误，确保货物准时送达。智能化物流系统如图2所示，智能化物流系统的应用，使得企业能够更好地控制供应链，提前发现潜在问题并迅速响应，提高整个供应链的响应能力和适应能力。随着可持续发展理念的持续深入，智能化物流系统将能够支持更为环保的运营方式，通过优化配送路线和提升货物装载效率，减少能源消耗并降低碳排放。

2.2 自动化技术的集成与应用

自动化技术包括自动化仓库系统、无人搬运车、自动拣选系统和先进的包装技术。其中，自动化仓库系统能够实现货物的快速存取，精确跟踪库存情况，并自动调整存储位置以优化空间利用并提高仓库的运作效率；无人搬运车可以通过预设路线或使用传感器和实时导航技术进行自主导航，减少对人工搬运工的依赖，降低物流中心的劳动强度；自动拣选系统可以提升拣选和包装过程的速度与精准性，减少物流损耗并降低相关成本。在自动化技术的应用实践中，企业需要进行详细的系统评估和需求分析，以确保新系统的实施能够带来预期效益；选择支持模块化设计且易于扩展的自动化解决方案，以应对快速变化的市场需求和技术进步；保证新引入的自动化系统能够与现有的IT基础设施无缝对接，实现物流操作的高效、精准和自动化，在竞争激烈的市场环境中保持优势。

2.3 数据驱动的决策支持系统

数据驱动的决策支持系统集成了从库存水平、订单历史、运输状态、客户反馈以及市场趋势等各个环节收集而来的大量数据，利用高级分析工具和算法，决策支持系统能够对这些数据进行深入分析，帮助企业及时响应市场变化，预测并缓解潜在风险，帮助管理层做出基于数据的决策，提高供应链的整体稳定性[5]。数据驱动的决策支持系统中的模拟和预测模型能够利用历史数据和市场分析来预测未来的发展情况，并模拟不同决策路径造成的结果，帮助企业评估不同决策方案的潜在影响，使得管理者可以在实际应用之前，评估各种策略的实施效果，优化决策过程，采取更具信息支持性的行动，避免容易出现的损失，优化运营成果。

2.4 机器学习在库存管理中的应用

机器学习模型通过分析历史销售数据、市场趋势、季节性变化以及促销活动等多种因素，能够更精准地预测产品需求、优化库存水平，识别并分析库存管理模式和异常情况，使企业可以在保持较低库存水平的同时，满足市场需求，避免由缺货或库存过剩而造成的潜在损失，实现成本效益的最大化。另外，机器学习技术可以整合并分析供应商的交货性能、运输状况以及仓库的存取记录等供应链各环节的实时数据，使得企业能够自动调整库存水平，响应外部环境的变化，使库存管理更具动态性和自适应性，提高操作效率，提升企业对复杂供应链状况的应对能力，增强供应链的整体弹性，也有助于企业在竞争激烈的市场中保持灵活与敏捷，提升企业的运营效率和财务表现，为企业带来长远的战略优势。

2.5 物联网技术在物流跟踪与监控中的应用

物联网技术通过将物理设备连接至互联网，能够收集并传输实时数据，提高供应链的透明度和效率。在物流跟踪方面，将GPS跟踪器、RFID标签和传感器等物联网设备应用于货物和车辆中，可以实时收集位置信息、温度、湿度等关键数据，实时监控货物的状态和运输条件，及时调整物流技术，以应对运输中断或货物损坏等潜在问题。另外，在企业仓库中部署物联网设备，能够自动记录货物的入库和出库情况，实时更新库存信息，并分析仓库内部的运动和使用模式，优化货物的存储位置和拣选路线，减少不必要的移动，提高仓库的作业效率，有利于提升仓库操作的精确度，促使企业节约成本并提升服务质量，推动物流行业向更高效、更智能的方向发展[6]。

3 基于智能化与自动化的物流供应链管理优化案例分析

自2016年起，YZ和YGE共同打造了集“云仓库+干线+配送”于一体的智能物流仓储配送，实现了全景物流供应链的深度融合，提高了消费者满意度。

3.1 智能仓库管理系统的实施案例

YGE集团利用YZ先进的物流网络和技术支持，实现了从传统仓库管理向智能仓库管理的转型。智能仓库利用自动化货架系统、AGV（自动引导车辆）、RFID技术和高度集成的仓库管理软件等自动化设备和信息技术，加大了货物的出入库速度，提高了货物处理的准确性，进一步提升了仓储和配送效率，降低了库存管理的复杂性，有利于确保成本控制和服务质量的持续优化。另外，其仓库系统采用的基于云技术的数据分析和管理平台支持O2O运营模式，通过集中管理和智能控制商品资源，能够实时监控库存状态，自动调整库存配送策略，以响应市场需求变化，实现线上销售与线下体验的无缝对接，优化库存水平，减少货物过剩或不足的风险，提升客户服务水平。YZ和YGE构建的全景智能供应链支持YGE品牌的线上推广和线下销售活动，可以为消费者提供更加便捷和高效的购物体验。

3.2 自动化配送网络的案例分析

YGE集团利用全国云仓库系统的整合与智能化配送网络的发展，构建了一个高效且响应快速的物流服务体系。该体系依赖自动化分拣系统、无人搬运车辆（AGV）和最优路线规划软件，确保从订单处理到商品配送的每一个环节都能够高效、无误地完成。通过智能仓库与自动化配送系统协同工作，YGE可以实时更新库存信息，快速响应消费者的在线订单，支持“线上购买、线下提取”或“线上预览、线下体验”等灵活的购物方式，提升顾客满意度，也能促进线上线下的融合发展。线上与线下模式的结合提高了配送速度和精准性，可以通过对实时数据的监控和分析，优化配送路线，降低运输成本，提高能源使用效率，有利于实现成本控制和操作效率的双重优化，提升供应链管理的整体性能和竞争力。

4 物流供应链优化效果评价

收集YGE集团智慧供应链的相关数据，使用灰色系统理论评估其物流供应链智能化和自动化技术的应用效果，深入探讨这些技术该如何优化供应链运作，提升效率，并降低成本。

4.1 模型构建

物流供应链优化效果的评价，由于涉及因素众多且复杂，采用灰色系统理论分析能够有效衡量智能化与自动化技术对物流供应链管理的综合影响，提供一个全面、准确的评价结果，为制定决策提供科学依据。步骤如下。

第一步：构建效果评价指标。确定二级指标的评分等级，将评分等级分为五层，分别为很好、较好、一般、合格、不合格，分别对应10分、8分、6分、4分、2分。如若指标介于两个等级之间，则取中间数，即9分、7分、5分、3分。

第二步：利用灰色关联分析法计算权重。

首先需要对原始数据进行标准化处理，标准化公式为：

式（1）中，Xij是原始数据，X*ij是标准化后的数据，max（Xij）和min（Xij）分别是指标j的最大值和最小值。

其次，计算各指标与评价对象的关联度。关联度越高，表明该指标与评价对象的匹配程度越高，也越重要。计算公式为：

式（2）中，X*0j是理想状态下的标准化值，ρ是分辨系数（通常取0.5）。

最后，根据计算出的关联度确定各指标的权重。计算公式为：

式（3）中，Wj是指标j权重，n是指标的总数。

第三步：组织专家评分并构建评分矩阵M。

第四步：确定评价灰类；根据第一步有五个评价灰类，白化权函数示意图如图3所示。

第五步：确定评价系数。根据白化权函数对二级指标计算灰色评价系数。

灰色系数为：

第六步：计算灰色评价权向量及权矩阵。指标Vij属于第e个灰类灰色评估权为：

根据qije建立灰色权矩阵Ri。

第七步：建立一级指标权向量矩阵，结果为Bi。构建整体评价矩阵B。

第八步：综合评价Q。

其中，CT为各评价灰类等级化向量的转置。

4.2 指标确定

物流供应链的优化效果评价指标如表1所示，每个指标都被设计用于反映供应链优化的不同方面，包括成本控制、顾客服务和内部运作效率，以量化评估YGE集团通过智能化和自动化技术对物流供应链的具体改进成果，确保评估结果的客观性和准确性。见表1。

4.3 评价结果

使用构建的模型，邀请10位物流供应链管理专家进行指标评分，得到无量纲化的一级指标矩阵，如表2所示。

使用SPSS软件计算指标关联度和权重，如表3所示。

使用同样的方法计算二级指标的关联度和权重，如表4所示。

分别计算当e=1，……，5时各指标的灰色评价系数，得到一级指标、二级指标灰色评价矩阵，最终得到一级指标权向量矩阵，构建整体综合评价矩阵B为：

B={0.237 6，0.296 2，0.281 2，0.170 1，0.014 9}。

综合评价结果Q为：

Q={0.237 6，0.296 2，0.281 2，0.170 1，0.014 9}×{}=7.143。

7.143的评分表明YGE集团的物流供应链效率较好，暗示其智能化与自动化实施产生了积极的成效。长远来看，维持和提升这一水平需要公司不断评估其物流策略，并对新兴技术加以适时整合和应用，确保供应链系统得以持续改进和优化。

5 结 论

本文基于对物流供应链管理智能化与自动化的理论概述，提出了智能化物流系统、自动化技术的集成与应用、数据驱动的决策支持系统、机器学习在库存管理中的应用、物联网技术在物流跟踪与监控中的应用等物流供应链管理优化策略，以YGE集团为例分析了其智能仓库管理系统和自动化配送网络，运用灰色系统理论定量评估了YGE物流供应链的优化效果，指出应用智能化系统和自动化设备，可以有效降低运营成本，提高服务质量，增强供应链的响应速度和灵活性。因此，本文建议物流企业加大在智能化和自动化技术上的投入，以促进供应链管理的现代化，提升企业的竞争力。

参考文献：

[1] 姜宇．物联网下智能物流供应链管理的探析[J]．中国储运，2024（2）：140-141.

[2] 陈梅，黄贵军，张进华．大数据对现代企业物流供应链管理的影响[J]．中国航务周刊，2023（18）：69-71.

[3] 李清忠，郝春云．计算机技术在物流供应链管理中的应用研究[J]．中国航务周刊，2023（6）：51-53.

[4] 邱伏生．聚焦物流运营向供应链数字化、智能化发展的思维[J]．起重运输机械，2021（16）：22-23.

[5] 万航，余建海．基于物联网技术的智能物流供应链管理研究[J]．科技视界，2021（17）：196-198.

[6] 庞立伟，郑明伟，吴洋晖，等．物联网下智能物流供应链管理探究[J]．合作经济与科技，2020（12）：126-127.