《智慧物流概论》课件 项目2 智慧物流技术

项目二智慧物流技术主讲人:XXXCONTENTS目录01

感知与识别技术02

物联网与人工智能技术03

数据处理与计算技术01素质目标培养学生创新思维和勇于探索未知的精神，激发学生对智慧物流前沿技术的好奇心。强化学生的责任意识，确保物流系统安全、高效地运行，保护企业和客户的利益。提高学生的信息素养，熟练运用各种信息渠道获取智慧物流的知识资源02知识目标了解常见的物流感知技术原理与应用。理解物联网技术架构及人工智能技术的应用原理。熟悉数据处理的基本流程和常用方法。掌握数据分析算法的原理和应用场景03能力目标熟练运用感知与识别技术获取物流对象的关键信息。能够构建简单的物联网与人工智能融合的物流应用系统。能够运用人工智能算法解决物流业务中的实际决策问题。能够独立完成物流数据的全流程处理工作。学习目标感知与识别技术任务1任务描述智慧物流感知与识别技术是智慧物流的基础，它通过条码、射频识别、卫星导航、区块链等技术手段，实现对物流过程中各种信息的实时采集与识别。这些技术能够帮助物流企业实时监控货物的位置、状态、环境等信息，从而提升物流过程的透明度和效率。一、条码识别技术|（一）条码的概念《物流术语》（GB/T18354-2021）将条码定义为“由一组规则排列的条、空组成的符号，可供机器识读，用以表示一定的信息，包括一维条码和二维条码。”黑色的“条”对光的反射率低，而白色的“空”对光的反射率高，再加上“条”与“空”的宽度不同，就能使扫描光线产生不同的反射接收效果，在光电转换设备上转换成不同的电脉冲，形成可以传输的电子信息。一、条码识别技术|（二）条码编码格式条码种类很多，常见的有20多种条码制。其中包括：1.一维条码2.二维条码一、条码识别技术|（二）条码编码格式（1）一维条码在《物流术语》（GB/T18354-2021）中，一维条码（linearbarcode；one-dimensionalbarcode)是指仅在一个维度方向上表示信息的条码符号。一维条码的编码方式有Code39码（标准39码）、CodeBar（库德巴码）、Code25码（标准25码）、ITF25码（交叉25码）、Matrix25码（矩阵25码）、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码（EAN-13国际商品条码）、EAN-8码（EAN-8国际商品条码）、Code128码（包括EAN-128码）等。一、条码识别技术|（二）条码编码格式（2）二维条码在《物流术语》（GB/T18354-2021）中，二维条码（two-dimensionalbarcode；2Dcode）是指在两个维度方向上都表示信息的条码符号。目前二维条码主要有PDF417码、Code49码、Code16K码、QR码、DataMatrix码、MaxiCode码等，主要分为行排式或矩阵式两大类。一、条码识别技术|（二）条码编码格式目前，国际广泛使用的条码种类有EAN码、UPC码（在超市中常见的就是这种商品条码）、Code39码（可表示数字和字母，在管理领域应用广）、ITF25码（在物流管理中应用较多）、CodeBar码（多用于医疗、图书领域）、Code93码、Code128码等。其中，EAN码是当今世界上广为使用的商品条码，已成为电子数据交换（EDI）的基础。UPC码主要为美国和加拿大所使用。在各类条码应用系统中，Code39码因其可采用数字与字母共同组成的方式而在各行业内部管理上广泛使用。在血库、图书馆和照相馆的业务中，CodeBar码也被广泛使用。一、条码识别技术|（三）条码技术的应用在仅仅40年的时间里，已经广泛应用于交通运输业、商贸流通业、生产制造业、仓储业等生产及流通领域。它不仅在国际范围内为商品提供了一套完整的代码标识体系，而且为供应链管理的各个环节提供了一种通用的语言符号。（1）条码在零售业中的应用（2）条码在加工制造业中的应用（3）条码在物流中的应用二、射频识别技术|（一）射频识别技术概述射频识别（radiofrequencyidentification，RFID）技术是从20世纪80年代起走向成熟的一项自动识别技术。《物流术语》（GB/T18354-2021）将射频识别定义为“在频谱的射频部分，利用电磁耦合或感应耦合，通过各种调制和编码方案，与射频标签交互通信唯一读取射频标签身份的技术”。它是利用无线电技术进行非接触双向通信，以达到识别和数据交换的目的。二、射频识别技术|（二）射频识别技术的工作原理和组成结构一套完整的RFID系统，是由阅读器、电子标签（也称为应答器），及应用软件系统三个部分所组成。二、射频识别技术|（二）射频识别技术的工作原理和组成结构RFID技术的基本工作原理：标签进入阅读器后，接收阅读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息（PassiveTag，无源标签或被动标签），或者由标签主动发送某一频率的信号（ActiveTag，有源标签或主动标签），阅读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。二、射频识别技术|（二）射频识别技术的工作原理和组成结构从RFID卡片阅读器及电子标签之间的通讯及能量感应方式来看，大致上可以分成：感应耦合及后向散射耦合两种。一般低频的RFID大都采用第一种方式，而较高频大多采用第二种方式。阅读器根据使用的结构和技术不同可以是只读装置或读/写装置，是RFID系统信息控制和处理中心。阅读器通常由耦合模块、收发模块、控制模块和接口单元组成。阅读器和标签之间一般采用半双工通信方式进行信息交换，同时阅读器通过耦合给无源标签提供能量和时序。在实际应用中，可进一步通过Ethernet或WLAN等实现对物体识别信息的采集、处理及远程传送等管理功能。二、射频识别技术|（二）射频识别技术的应用射频识别技术主要应用于物料跟踪、运载工具和货架识别等要求非接触数据采集和交换的场合。由于具有可读写能力，RFID标签在需要频繁改变数据内容的场合尤为适用。射频识别技术的传送距离由许多因素决定，如传送频率、天线设计等。对于应用射频识别技术的特定情况而言，应考虑传送距离、工作频率、标签的数据容量、尺寸、重量、定位、响应速度及选择能力等。射频接收转发装置通常安装在运输线的一些检查点上（如门柱上、桥墩旁等），以及仓库、车站、码头、机场等关键地点。接收装置收到射频标签信息后，连同接收地的位置信息上传至通信卫星，再由通信卫星传送给运输调度中心，送入企业的信息数据库中。射频识别技术在我国多个领域已经开始应用，如一些高速公路的收费站口，使用射频识别技术可以不停车收费；我国铁路系统已使用射频识别技术记录货车车厢编号；一些物流公司已将射频识别技术用于物流管理中。三、卫星导航技术|（一）卫星导航技术概述1964年美国部署完成子午仪卫星导航系统，并交付海军使用1967年开始用于民用。随后，全球主要大国均先后致力于研发自己的卫星导航技术，并在军事、交通运输、抢险救灾等领域发挥重要作用。三、卫星导航技术|（一）卫星导航技术概述|1.基本技术原理卫星导航技术包括定位技术和导航技术，以定位技术为主。以GPS为例：24颗卫星以12小时周期绕地运行，任意时刻、任意地点至少可观测到4颗卫星。通过4颗卫星测定经纬度和高程，实现定位与导航。三、卫星导航技术|（一）卫星导航技术概述|2.主要卫星导航系统全球四大系统：美国GPS、中国北斗、俄罗斯格洛纳斯、欧盟伽利略。

GPS：全球使用最广、建成最早，民用精度<100m，军用<10m。格洛纳斯卫星导航系统：俄罗斯重要经济与安全支柱。伽利略卫星导航系统：欧盟主导的民用系统，追求更高定位精度。三、卫星导航技术|（一）卫星导航技术概述|2.主要卫星导航系统（1）GPSGPS是全球使用范围最广，也是建成最早的卫星导航系统，民用定位精度小于100m，军用定位精度小于10m，在交通、农业、军事、救援等领域得到普遍运用，占据全球民用导航系统市场90%以上份额。三、卫星导航技术|（一）卫星导航技术概述|2.主要卫星导航系统（2）北斗卫星导航系统①空间段。北斗卫星导航系统空间段由若干地球静止轨道卫星、倾斜地球同步轨道卫星和中圆地球轨道卫星等组成。②地面段。北斗卫星导航系统地面段包括主控站、时间同步/注入站和监测站等若干地面站，以及星间链路运行管理设施。③用户段。北斗卫星导航系统用户段包括北斗兼容其他卫星导航系统的芯片、模块、天线等基础产品，以及终端产品、应用系统与应用服务等。三、卫星导航技术|（二）北斗卫星导航系统在物流中的应用北斗三号免费提供约10m精度定位、0.2m/s测速，付费用户更高精度。北斗卫星导航系统具有短报文通信服务优势，比GPS更适合智能交通系统（ITS）。三、卫星导航技术|（二）北斗卫星导航系统在物流中的应用物流应用：在运输车辆安装北斗设备，实时监控速度与路线，保障安全。结合地理数据，定制仓储与接货位置，优化路线，降本增效。结合GIS技术，手机APP每30秒采集位置，每2分钟上传服务器，消费者可实时查看订单位置。北斗更适用于集团用户大范围监控及数据采集传输。我国北斗全球位置服务平台已在20多国开通高精度服务，全球总用户超20亿人次。三、区块链技术|（一）概述区块链技术是一种去中心化的计算机数据库技术，与传统的中心化数据库不同，它由一组分布式计算机节点操作和监督。每个节点都拥有一个完整的账本副本，所有节点通过共识机制达成一致。特点：去中心化、不可篡改、安全可靠等。在金融、保险、物流等领域被广泛应用。三、区块链技术|（二）在物流领域的应用1.提高物流信息透明度。所有物流节点记录在区块链上，实时同步更新，避免丢失和错误。2.优化物流信息管理。去中心化方式取代传统中心化中转，解决信息延迟、篡改、安全隐患。3.增加物流过程追踪能力。完整记录历史信息，实现全程追踪，防止假货、假时间。4.提高物流信息安全性能。去中心化+密码学加密/解密，保障数据安全可靠。5.增加物流信息共享能力。去中心化共识机制，任何人都可加入共享数据，打破信任壁垒。三、区块链技术|（三）在物流行业的前景随着区块链技术的不断发展和成熟，其在物流行业中的应用前景也越来越广泛。尤其是在信息透明度、物流信息管理、数据追踪和安全性等方面，区块链技术可以提供更为优秀的解决方案。因此，未来物流行业将会越来越多地采用区块链技术，以提高物流信息的安全性和透明度。同时，要注意的是，由于区块链技术的应用广泛和相关领域的复杂性，物流行业中应用区块链技术的前景也存在一定的挑战。如何把握好技术的发展，保证物流信息的安全可靠性，是未来物流行业中需要面临的问题。任务实施通过条码技术采集货物信息，利用RFID实现自动识别与追踪，结合GPS实时监控车辆与货物位置，并探索区块链技术确保数据透明与不可篡改。搭建集成条码、RFID、GPS和区块链的智慧物流感知系统，应用于仓储、运输与配送环节，提升物流效率、透明度与安全性。物联网与人工智能技术任务2任务描述物联网与人工智能技术是实现物流智能化管理的核心驱动力。物联网技术通过传感器、RFID、GPS等设备实时采集物流数据，实现物流过程的全面感知与监控；人工智能技术则通过机器学习、深度学习等方法对数据进行分析与优化，提升物流决策的智能化水平。本任务旨在帮助学生掌握物联网与人工智能技术在智慧物流中的应用，理解如何通过数据采集、传输、分析与优化实现物流过程的智能化管理。一、物联网技术|（一）物联网的定义国家标准《物联网术语》（GB/T33745-2025）中的定义：一、物联网技术|（二）物联网技术的应用领域物联网应用广泛，涉及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报收集等多个领域。一、物联网技术|（三）物联网技术的关键技术（1）传感器技术。这也是计算机应用中的关键技术。到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号才能处理。（2）RFID标签。这也是一种传感器技术。RFID技术是融合无线射频技术和嵌入式技术于一体的综合技术，在自动识别、商品物流管理方面具有广阔的应用前景。（3）嵌入式系统技术。物联网是综合计算机软硬件技术、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术于一体的复杂技术。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。一、物联网技术|（四）物联网技术在物流中的应用（1）货物仓储形成智能仓储管理系统，提高进出效率、扩大存储容量、减少人工成本。智能货物仓储管理系统能够完成收货入库、盘点调拨、拣货出库等任务，同时支持整个系统的数据查询、备份、统计、报表生成及管理等功能。一、物联网技术|（四）物联网技术在物流中的应用（2）运输监测通过物流车辆管理系统实时定位跟踪车辆与货物，监测状态、温湿度、速度、油耗、驾驶行为等。提高运输效率，降低成本和货物损耗。。一、物联网技术|（四）物联网技术在物流中的应用（3）智能快递柜智能快递柜是基于物联网技术，能够对物体进行识别、存储、监控和管理，与PC服务器一起构成智能快递投递系统。方便使用人员查询快递，调配快递以及快递终端维护等操作。一、物联网技术|（四）物联网技术在物流中的应用（4）智慧供应链基于物联网技术升级智慧物流和智慧供应链的后勤保障网络系统，满足电子商务快速发展及智能制造等环境下产生的大量个性化需求与订单，帮助企业准确预测客户需求，实现整个供应链的智慧化。二、人工智能技术|（一）人工智能技术概述人工智能是一种研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学。二、人工智能技术|（一）人工智能技术在物流中的应用物流行业作为社会生产的支柱服务业和社会生活的新兴服务业，将会成为人工智能较早和较大的受益者。（1）供应商管理智慧采购系统、智慧质检系统、智慧财务系统的运用，能够提高供应环节的效率，降低运行成本。二、人工智能技术|（一）人工智能技术在物流中的应用（2）仓储管理智慧存储设备、智能分拣系统、智慧盘库系统。应用自动化立体仓库、AGV、自主移动机器人等，显著提高分拣搬运效率。案例：京东“智能大脑”每分钟上亿次计算，效率提高至少3倍以上。二、人工智能技术|（一）人工智能技术在物流中的应用（3）运输管理通过大数据分析提供实时可靠的车辆调度方案。设备寿命管理监测车辆状态，降低故障率。大数据监测冷链运输中的货物状态与驾驶行为，提供智能监管服务。二、人工智能技术|（一）人工智能技术在物流中的应用（4）配送管理针对“最后一公里”复杂场景，采用智能配送设备与方案。智慧快递驿站、基于图像识别与数据分析的AI机器人，辅助自助寄件取件。二、人工智能技术|（一）人工智能技术在物流中的应用（5）客户管理基于大数据分析、知识积累、深度学习的智慧导购系统，提供精确信息，提升客户的购物满意度。智能客服系统是基于语音识别、逻辑推理、语音生成的新技术，将为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务，能够做到24小时不间断为客户提供个性化咨询方案，并减少企业客服人员数量，提高客服的质量。任务实施通过物联网设备采集物流数据，利用人工智能算法进行数据分析与优化，实现需求预测、路径规划、智能调度等功能，并将技术与物流管理系统集成，应用于智能仓储、配送等场景，完成从数据采集到智能决策的全流程实践，提升物流效率与智能化水平。数据处理与计算技术任务3任务描述本任务旨在让学习者深入理解物流数据处理与计算技术的核心概念、常用方法以及实际应用场景，通过实践操作掌握运用相关技术解决物流领域常见数据问题的能力，培养数据分析思维和对物流业务流程优化的洞察力。一、大数据|（一）概述物流大数据技术是指通过收集、整合、存储、分析和可视化等一系列手段，对物流行业中产生的海量、多样化、高增长率的数据（如货物运输信息、仓储数据、订单数据、车辆轨迹数据、客户信息等）进行处理，从而挖掘出有价值的信息和知识，以辅助物流企业及相关主体进行科学决策、优化运营流程、提升服务质量、降低成本等的一类技术集合。一、大数据|（二）发展历程(1)初期探索阶段（20世纪末-2010年）：企业开始整理内部数据，构建基础数据仓库，应用限于基本运营管理。(2)快速发展阶段（2010年-2020年）：云计算成熟，大数据算法优化，AI融入，实现需求预测、智能路径规划，供应链协同优化。(3)深化应用阶段（2020年至今）：与物联网、区块链深度融合，推动智能化、绿色化物流，应对突发情况。一、大数据|（三）常见的数据分析方法(1)数据挖掘关联规则挖掘：旨在发现物流数据中不同属性之间的关联关系。例如，通过分析大量的客户订单数据，可以找出哪些商品经常被一起购买，对于物流配送中心来说，就可以据此优化货物的存储布局，将关联性强的商品放置在相近位置，便于拣选和打包，提高出库效率。聚类分析：将具有相似特征的物流对象归为一类。比如依据运输货物的重量、体积、运输频次等因素对众多货物进行聚类，物流企业可以针对不同类别货物制定差异化的运输方案和定价策略，实现资源的合理配置和成本控制。一、大数据|（三）常见的数据分析方法(2)机器学习预测分析：利用历史数据训练模型，对未来的物流情况进行预测。常见的如基于以往的订单量、季节变化、促销活动等数据，运用时间序列分析、回归分析等机器学习算法，预测未来一段时间的货物需求量，帮助企业提前做好仓储规划、车辆调度等准备工作，避免库存积压或缺货情况发生。分类算法：可用于对物流风险进行分类评估。例如，根据货物运输过程中的各种因素（如路况、天气、驾驶员状态等）数据，判断运输任务是否存在高风险，以便及时采取相应的防范措施，像调整运输路线或者更换驾驶员等，保障运输安全。。一、大数据|（三）常见的数据分析方法(3)统计分析描述性统计：计算物流数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等。例如统计各条运输线路的平均运输时间、货物平均损坏率等，直观了解物流运营各环节的基本状况，为后续的深入分析和改进提供基础数据支持。相关性分析：确定不同物流变量之间的相关程度。比如分析运输成本与运输距离、货物重量之间的相关性，明确影响成本的关键因素，从而有针对性地进行成本优化，如通过优化运输路线缩短距离来降低成本。一、大数据|（四）典型应用场景(1)物流运输路径优化：综合分析实时路况、交通管制信息、车辆载重、油耗等多方面数据，运用智能算法规划出最优运输路线，减少运输时间和成本，提高车辆利用率。例如，物流配送车辆可以通过车载导航系统结合大数据分析推荐的路线，避开拥堵路段，实现高效配送。运输资源调配：依据货物流量、流向预测以及车辆的实时位置、状态等数据，合理调配运输车辆、驾驶员等资源。在电商大促等业务高峰期，能够及时调配备用车辆和驾驶员，确保货物按时运输，避免出现运力不足的情况。一、大数据|（四）典型应用场景(2)仓储管理库存管理：通过分析历史销售数据、库存周转率、补货周期等，精准确定安全库存水平，实现自动补货提醒，避免库存积压或缺货。例如，对于快消品仓储，根据大数据分析的结果，在库存达到一定下限值时及时补货，保障货物的持续供应。仓储布局优化：基于货物出入库频率、货物种类关联性等数据，对仓库的货架布局、存储区域划分进行优化，提高仓库空间利用率和货物出入库效率，减少货物搬运时间和人力成本。。一、大数据|（四）典型应用场景(3)供应链协同需求预测与协同计划：整合供应链上下游企业的销售数据、生产计划、库存情况等信息，通过大数据分析准确预测市场需求，制定协同的生产、采购、配送计划，使整个供应链的运作更加顺畅、高效，减少牛鞭效应带来的影响，提升整体供应链的响应速度和竞争力。供应商评价与选择：依据供应商的交货准时率、产品质量数据、价格波动等多维度数据进行综合分析，对供应商进行客观评价和排名，帮助企业选择更优质、可靠的合作伙伴，保障供应链的稳定。一、大数据|（四）典型应用场景(4)客户服务个性化服务：分析客户的历史订单行为、偏好、投诉建议等数据，为客户提供个性化的物流服务方案，比如针对一些对时效性要求高的客户优先安排配送，或者根据客户的特殊需求提供定制化包装等服务，提高客户满意度和忠诚度。服务质量改进：收集客户反馈、物流时效、货物完好率等数据，及时发现服务过程中的问题和短板，针对性地采取改进措施，如优化配送流程、加强货物包装防护等，持续提升物流服务质量。二、云计算|（一）概述物流云计算技术是指将云计算的理念、架构及相关服务模式应用于物流行业的一种技术手段。它依托云计算强大的数据存储、计算能力以及网络资源共享等特性，把物流企业或物流相关环节所涉及的数据、软件、平台等资源迁移至云端，实现物流资源的高效整合、按需分配与灵活使用，从而帮助物流企业降低信息化建设成本、提升运营效率、增强业务灵活性与拓展性。涵盖三种服务模式：IaaS：基础设施即服务PaaS：平台即服务SaaS：软件即服务二、云计算|（二）常见的云计算方法(1)资源虚拟化：将物理服务器、存储设备虚拟成多个可调配资源，提高硬件利用率。(2)分布式计算与存储：使用Hadoop、Spark等框架并行处理海量数据；分布式存储（Ceph、GlusterFS）保证数据安全可靠。(3)多租户管理：实现不同物流企业/部门间的数据隔离、资源分配与权限管理。二、云计算|（三）应用场景(1)物流企业信息化建设(2)快递与配送服务优化(3)库存精准控制与协同补货三、物流智能控制技术物流智能控制技术是指借助现代信息技术，如人工智能、大数据、物联网、自动化控制等，将智能化的控制手段融入到物流系统的各个环节（涵盖仓储、运输、配送、装卸搬运等）之中，实现对物流活动的实时感知、精准分析、智能决策以及自动化执行，从而让物流运作更加高效、精准、灵活，以适应复杂多变的市场需求，提升物流整体服务质量和运营效率的一种综合性技术。三、物流智能控制技术|（一）实现路径1.信息采集与感知2.数据分析与智能决策3.指令传输与自动化执行4.反馈与动态调整三、物流智能控制技术|（二）常见的智能控制设备1.仓储环节设施设备自动化立体仓库：由高层货架、巷道堆垛机、出入库输送机系统、自动控制系统等组成(图2-9)。高层货架能够充分利用仓库的垂直空间，增加货物存储量；巷道堆垛机可在巷道内沿着货架轨道上下左右移动，精准地存取货物；出入库输送机系统负责将货物输送到指定位置，配合自动控制系统实现货物的自动化存储与取出，大大提高仓储作业效率和空间利用率。三、物流智能控制技术|（二）常见的智能控制设备1.仓储环节设施设备自动导引车（AGV）和穿梭车：AGV依靠预设的导航系统（如电磁导航、激光导航等）在仓库内自主行