《智慧物流与现代供应链》课件-5.智慧配送

第五章智慧配送智慧配送概述1智慧配送的设施设备2智慧配送决策301智慧配送概述智慧配送简介——智慧配送的产生背景用户需求逐渐多元化、复杂化、高标准化用户需求在空间与时间上具有差异性，从空间上看，目标客户不集中在某一个区域，而是处以一种不规则的分布；用户要求掌握更加精确的透明的货物流动信息；用户对配送服务安全提出了新的诉求。技术发展解决用户新增需求数据分析与新型算法解决用户需求的时空差异性；物联网技术可以向客户提供更透明的货物流动信息；无人技术提供配送服务安全保障。智慧配送拥有非常深厚的政策土壤智慧配送简介——智慧配送的发展配送的三种主要模式共同配送，即多个配送企业联合起来，为某一区域的客户提供集中配送服务的物流形式；设立取货点，比如企业在便利店或其他类型的网点设置储物柜，与其形成终端物流合作；自设终端模式，即不依赖于其他机构，企业自身广泛建立终端物流中心。展现智慧配送更多的新模式如建立普及快递智能柜，使用无人机、末端无人快递车或智能无人车进行配送经济转型消费升级技术革新智慧配送简介——智慧配送的发展举例：智慧配送的大数据技术预测客户需求，提前对货物进行调配，减少随机和零散需求的配送压力，减少货物搬运次数，实现客户下单后就近配货，缩短物流包裹的配送距离。智慧配送呈现去中心化趋势传统的零售门店成为了离消费者最近的末端配送网点。这些去中心化的店仓末端网络互联互通，根据销售实际情况通过智能调度实现不同门店间货物的互补。即通过智慧配送服务实现门店间的智能调配，有货的门店可以直接把货就近调拨到缺货门店。智慧配送与智慧仓储之间的链接不断深化大量物流设施设备接入互联网，以设施互联、信息互通的方式带动了仓储与配送间的信息资源共享，整合末端人力物力资源与智能终端，实现资源的合理布局与共享利用，提升配送效率和用户服务体验。智慧物流应用物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，促进了线上线下的融合，推动了新零售的发展，也带来了配送体系的变革。智慧配送简介——智慧配送的概念我国现在使用的“配送”一词，是原封不动地搬用了日语中的两个日语汉字，赋予了汉语读音。在中华人民共和国国家标准《物流术语》(2007年5月1日起实施)中，配送的定义为：配送是在经济合理区域范围内，根据用户要求，对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动。智慧配送是为适应智慧物流发展的新要求，升级原有的配送设备，应用大数据、人工智能算法和无人机等新型软硬件技术，对配送的全流程进行信息化、透明化管理，实现无人配送、即时配送和主动配送的物流活动。智慧配送可以降低配送成本，提升配送效率，增加客户对配送服务的满意度。智慧配送的种类“送货上门”的无人配送服务：人工智能算法与无人配送设备软硬结合，在人工智能的决策判断下，增加对硬件设施的使用率，减少人员参与。基于客户满意的即时配送服务：通过短链、无人化等智物流技术，实现收派一体、即取即送的配送服务。小范围内的主动配送服务：主动满足消费者个性化需求，对主动配送网络布局优化，实现先发货后下单的主动式配送服务。智慧配送的应用智慧配送在新零售中的应用终端客户配送服务的及时性大幅提升，从接收订单到配送完成，基本要求在30分钟内完成。商家与与现有配送平台进行合作，利用其终端配送能力覆盖3公里的范围，实现即时配送；总结客户购买规律，运用主动配送的方式提升时效性；充分利用如丰巢快递柜、速递易等智慧配送终端资源，解决居民区配送最后一公里的问题。智慧配送在特殊物流保障中的应用智慧配送中的无人机主要应用于灾害应急、医疗应急和区域性快件投递。根据事件类型及货物类型，确定使用机型，对无人机配送的专用线路、运输规则、商业模式、监管机制、人员培训等设计系统性方案，保障特殊物流需求。地下物流地下物流系统的末端配送方式是将物流主干道与客户所处地区建筑底下的运输管道物相连，最终发展成一个连接城市各办公楼或生活小区的地下物流管道网络，并运用云计算大数据等技术，达到高度智慧化。02智慧配送的设施设备智慧配送站智慧配送站设有自动化分拣区，无人快递车停靠区、充电区、装载区等多个区域，能够完成货物分拣、机器人停靠、充电等一系列环节。当包裹从配送中心运输至配送站后，在物流分拣线按照配送地点对货物进行分发，分发完成后，站内装载人员按照地址将包裹装入无人快递车，由送货机器人配送至消费者手中。相比以往无人设备需要按照人工指示单点送货和人工送货，智慧配送站则相当于一个智能中转站，将收发环节互相连接，实现全程无人配送。竞争优势：可以有效控制配送成本，同时保证安全性和稳定性，增加客户服务体验；让配送的全流程无人化成为常态，用智能化设备的无缝对接解决电商业务的复杂场景，开创了行业标准；推进智慧物流体系战略的构建。畅想未来智慧配送站将会提升技术，争取适用于城乡山区等多种环境；不再仅是管理或连接无人送货设备的手段，还要增加辅助客户退换货、收发件等智慧服务。智慧配送的送货设备——无人机无人机在智慧配送中的发挥的作用克服环境对配送的限制，具有空间优势；灵活性强，较低的时间成本，具有时间优势；优化末端配送流程，提升配送效率；节约人力成本。智慧配送中无人机应用的局限性续航时间短、载荷重量较低、可靠性弱和作业半径较小等技术瓶颈难以突破；政策尚未完全完善，少有机构或人员监督和管理，规定实施较为无力；存在人身财产安全隐患和侵犯个人隐私问题。智慧配送的送货设备——无人快递车无人快递车能够很好的提升配送业务操作系统完善程度、配送服务规范程度，对配送需求做出即时响应，减低人力成本。从而满足消费者对于速度、服务、个性化等高质量需求缓解巨大的配送压力。与无人机的方式相比，无人快递车还具备载重量大，续航里程高，安全可靠等重要优势。无人快递车的关键技术环境感知。无人快递车以安全第一为标准，配备多个视觉传感器和雷达，通过生成视差图等方式构建三维环境，检测障碍物的大小和距离，控制机器人避障。车道保持。通过深度学习算法，可以识别交通标志和车道线，在任何照明状况或天气状况下都可以保证行驶遵守交通规则。动态识别。无人快递车能动态识别环境的变化，当探测到原路径无法正常通行时，机器人会立即重新调整、规划路线。实施规划。利用在线学习算法，根据线上反馈数据，实时快速的进行路径调优。智能避障。通过深度学习，识别环境中的行人、车辆等不同的实体，对动态实体进行准确的轨迹预测，提前进行规避。无人快递车主要依托于高精度遥感技术与智能导航系统，是一款可以在陆地上行驶，代替配送员将包裹全自动的配送到用户的家门口的机器人。智能快递柜发展现状：智能快递柜技术现在较为成熟，国内以顺丰为首的蜂巢以及菜鸟投资的速递易等一批研究并应用智能快递柜的企业已经出现。面临问题：使用成本较高智慧化程度不足普及率低盈利模式单一无法当面验收商品可以说智能快递柜目前已具备商用的基础，已经在国内一二线城市得到推广，是各物流公司的布局重点，但依旧受限于成本与消费者使用习惯的问题。智能快递柜智能快递柜内嵌固定式条码扫描头，可读一维、二维条码及手机屏幕条码信息。取件时，用户可凭手机上的收到的取件码，在智能物流柜的扫描窗口刷取，验证成功即可取件。应用智慧自提柜在解决传统末端配送难题的同时，还可以帮助企业实现数据闭环自主研发，通过掌握末端数据，获取较强的业务能力，直接承接上游业务。智能快递柜的作用：提高配送效率；增加客户配送服务体验；具有较高的安全性。03智慧配送决策智慧配送的体系构成及主要技术智慧配送体系由大数据驱动决策、机器人派送、智慧终端存放三个顺序连接的过程组成。基于大数据驱动的智慧配送决策：收集成本、服务、交通等信息，以服务水平最大化、总成本最小化为目标，设计模型和优化算法进行求解，对智慧配送区域选取、配送工具选择及路线规划做出决策；使用无人机、送货机器人等无人设备进行配送：通过利用遥感技术、自备感应装置和预先设置的行驶方式，使无人操纵或驾驶的机器运送包裹；将商品存放到智慧配送终端：无人配送机器或配送人员将商品存放至智慧配送终端中，消费者可通过短信取件码等方式取出商品，节省配送成本同时还便于管理。智慧配送体系对配送需求做出及时计划，通过无人技术将商品送达配送终端，达到配送过程的快、精、准。智慧配送区域选取——无人配送区域选取自动驾驶技术与实际商业应用场景的结合至关重要，在人工智能领域中最有可能落地应用。在这种背景下，无人配送被认为是最先可能实现实际运营的场景。无人配送的实现要结合具体的场景，中期还是以人机交互配送为主要发展方向。（1）无人配送工具引导——高精度测绘采集方式：主要依赖激光点云数据的采集以及其他高精度感应装置获取的数据加工而来。无人配送工具的运行本身也是数据的感知行为，借助车身上搭载的各种传感器，无人机或无人车能够感知实时的道路情况。并且随着无人机在配送领域应用的规模化，数据感知的范围能够覆盖更多的区域和场景，从而实现数据的实时更新。智慧配送区域选取——无人配送区域选取（2）停靠点选择——智能导航系统工作原理：通过服务端向无人车发送关键地域的地理信息，并通过高精度传感器来判断车辆的当前位置是否偏离预定轨道，从而对无人配送工具进行动态引导。核心任务：将商品送到客户手中。因此无人配送工具的路径规划需要对用户的订单进行全面的解析，并在此基础上进行多途径点的配送规划。由于无人配送的基础是客户订单，因此对于目标地址的解析需要精细到可停靠或可进入的精准位置。例如，对于办公楼，需要精确地停靠在大厦规定的可停靠区域，等待用户取货。因此，对于每一个地址，主流的地图数据服务商均提供地理编码服务，将地址转化为经纬度信息，并且需要无人快递车分析出实时的可停靠位置，这样才可以将此位置作为停靠点。（3）配送区域选取——大数据分析确定无人配送的区域范围，需要对海量历史订单信息进行大数据分析，再结合无人车自身的货舱容量和地理信息数据，以配送需求全覆盖和配送路线最短路径原则，为无人车和监控人员提供合理的选择方案，判断该地区是否需要使用无人配送。智慧配送区域选取——主动配送区域选取决策过程：对海量消费者行为数据进行挖掘分析，构建用户画像、家庭画像、小区画像和商品画像，建立有效的物流需求预测理论与方法体系。在已有的基础上加入对其他信息的分析，包括社交信息、地域信息等，提高画像的精度。运用基于实时大数据构建的智慧配送的优化模型与计算时间为毫秒级的智能算法，解决主动配送区域选取的优化问题。决策意义：选择合适的主动配送区域可以提高企业的实际物流效率主动配送的区域选择采用大批量历史数据模拟计算，减少了人为手工干预，极大的提高了区域选择的准确度；同时主动配送探索数据源采用物流系统内部数据，减少系统之间的交互，可以直接在内部直接使用，提高使用数据优化效率；主动配送区域选择所需数据与普通的配送采用同一套数据源，当物流系统对数据进行变更与调整时候，可以实时反馈到主动配送数据中，增加区域选择的实时性。智慧配送区域选取——主动配送区域选取核心技术：聚类分析。利用聚类分析法，根据用户特征相似度进行聚合，抽取能够刻画各聚类的属性标签。结合以TF-IDF为例的各类信息检索技术，统计属性标签在消费者画像中出现的频率，并计算权重，以此识别消费者的典型行为特征。数据挖掘。使用贝叶斯网络、聚类分析、关联分析等方法对消费者的人口属性、消费特征、信用属性、兴趣爱好、交互信息等进行分析，结合地域分析和时序分析，构建消费者精准画像。深度学习和宽度学习。通过深度&宽度混合学习算法实现物流需求量时空分布预测，以此确定主动配送区域。首先通过深度学习算法对物流需求数据进行训练，得到具有代表性的特征信息。为解决深度学习在训练中极度耗时的情况，利用宽度学习算法提高预测的效率。基于这种混合学习算法，实现在精度可以被接受的前提下，用最短的时间来完成预测。智慧配送区域选取——即时配送区域选取决策意义：即时配送需要在满足干线物流健康发展的前提下，实现末端物流整体性、系统性、全局式的网络布局。尽快融入AI、导航等先进技术，更好地实现线上线下对供需市场的有效匹配。对于即时配送平台来说，获取订单量和流量是关键，离不开大数据、人工智能等技术的支撑。（1）选取最合适区域的即时订单——智能调度系统智能调度系统是各家运力平台的技术核心，依托海量历史订单数据、配送员定位数据、商户数据等，针对配送员实时情景(任务量、配送距离、并单情况、评级)，对订单进行智能匹配，实现自动化调度及资源全局最优配置，最大限度提升用户体验。智能调度系统主要包含了智慧物流、智能调度、智能营销、智能客服、图像识别、智能硬件等部分。智慧配送区域选取——即时配送区域选取（2）进行复杂决策——AI人工智能即时配送线下环节非常多且复杂，这就需要人工智能技术必须能够面对复杂的真实物理世界，必须能深度感知、正确理解与准确预测、并瞬间完成复杂决策。步骤：具备大数据处理和计算能力，如算法数据、大数据平台、机器学习平台等。其中大数据平台实现对配送员轨迹数据、配送业务数据、特征数据、指标数据的全面管理和监控，并通过模型平台、特征平台支持相关算法策略的快速迭代和优化，形成精准的画像；机器学习平台负责从海量的数据中寻求规律并进行准确预估，其目的在于解决算法应用场景多，重复造轮子的矛盾问题，以及线上、线下数据质量不一致。建立对世界深度感知。定位系统可以提供商家、配送员和客户正确精确位置以及两点之间正确的骑行导航。同时，多传感器提供室内定位，以精细化场景刻画、识别配送员运动状态。正确理解和准确预测。对配送环节所需时间、销量、运力等方面的预估。完成复杂决策。体现在调度、定价和规划几个方面。智慧配送区域选取——即时配送区域选取（3）时间送达预估分析（EstimatedTimeofArrival）——机器学习时间送达预估是配送系统中非常重要的参数，与用户体验、配送成本有直接关系，而且会直接影响调度系统和定价系统的最终决策。为了给用户提供更好的感知体验，就需要通过机器学习技术进行精准预估预测。准确预估送达时间是一个非常复杂的过程，首先从配送员接单到最终送达，这就涉及到接单、到店、取货、送达等每个关键环节的预估时间，这中间要需要考虑商户准备餐食的时间，以及用户最终收获时间等等，每一个节点都需要精准的预测。因此，需要机器学习技术来对出餐时间、交付时间、未来订单、路径耗时等进行精准的预估预测，为调度决策提供准确的基础信息。（4）运筹优化运筹优化主要是在大数据平台以及机器学习的预测数据基础上，采用最优化理论、强化学习等优化策略，对整个路径规划、系统派单、自动改派、仿真系统等做进行计算，做出全剧最优化的分配决策，并和配送员高效互动，处理执行过程中的问题，实现动态最优化。选择智慧配送工具决策意义:选择合理的智慧配送工具的意义在于将需求点和服务能力匹配，最大配送服务效率。（1）对商品进行筛选：无人配送受到的限制条件很多，因此需要对商品进行筛选，判断其能否选取无人机或无人车进行配送。考虑因素：无人机和配送机器人能够承载货品的限制条件用于短途配送的旋翼无人机的运输能力普遍较小，均最大载重量约15至30公斤，配送机器人的载重略高于无人机，无人配送适用于可小批量、高频次运输的商品。如果没有提前考虑到无人设备的载货条件，就可能出现超载或半空载情况，超载对于无人设备的损耗巨大，而半空载使得运力浪费非常严重。收货方对货品配送时间及方式是否具有特殊要求无人设备的效率高、速度快，因此非常适用于应急件的配送。需求点的地理位置及周边需求点的密集情况。无人设备的电池续航时间短，限制了无人配送的服务范围。需求点与配送点的距离、需求点是否在禁飞或限行区域以及需求点附近的交通状况，这些条件也决定了配送工具的选择。选择智慧配送工具（2）分析环境因素：室外用于巡逻的监控无人机通过利用环境感知技术获取数据，该数据的收集可以进行环境因素分析。无人车适宜在车流比较少、交通标志清晰的街道行驶，无人机适合进行地理位置偏僻或者交付难度高的订单配送。（3）选择配送工具：结合商品自身属性和外部环境特点，通过对需求点标记坐标，结合天气、交通实况、交付难度等计算采用无人机和无人车进行配送的最优路径，同时结合无人机和无人车的运力情况，最终确定配送点到需求点的最优配送方式，分别挑选出适宜采用无人机和无人车配送方式的订单进行配送。（4）配送监控：通过高精定位技术进行订单配送过程中的实时监控，订单异常及时反馈。重新规划路线或者更改配送方式进行配送。智慧配送路线规划智慧配送与现有配送路径规划问题的不同之处主要在于智慧配送的工具使用，包括智慧设施设备和智慧决策方法。配送的路径问题也即VRP问题，通常可以描述为：对一系列装货点和(或)卸货点，组织安排适当的运输线路，在满足一定的约束条件(如货物需求量、车辆容量等限制、发货量、交发货时间)下，达到一定的目标(如使用车辆数最少、路程最短、费用最少、时间最少、客户满意度最高等)。智慧配送路线规划——关键技术工具（1）智能交通系统：智能交通系统（IntelligentTrafficSystems,ITS）是一个兼具采集信息、处理信息、发布信息的三大功能的观测系统。它每隔一定时间收集指定地理区域的变更信息，并且把这些信息录入自身的系统。为了避免重复计算，该系统采集的数据信息会经过信息中心自动审核、分类，那些变化较小被系统认为不会影响行驶路径的信息将被自动忽略。系统会筛选出超过临界值的旅行时间，输送至计算中心做进一步规划处理。智慧配送路线规划——关键技术工具（2）地理信息系统。：地理信息系统应用在配送领域使得各种车辆、道路、交通网络等信息更加直观易懂，可以帮助规划更为科学的配送路线。此外地理信息系统具有对路径信息的动态实时监测功能，可以为智慧配送提供更具有时效性的路径规划决策方案。一个完整的地理信息系统一般包含以下五个部分：（3）北斗卫星导航系统：卫星导航技术是无人无人快递车路径规划领域的重要组成部分。北斗导航以其精准、敏捷、连续的动态定位功能为智慧配送的路径规划问题带来了全新的技术解决方案。基于静态、动态两种时间窗的智慧配送路线规划（1）VRP构成要素：组成要素属性配送中心单配送中心/多配送中心客户有时间窗/无时间窗，送货/收货，单计划周期/周期计划，确定性需求/不确定性需求车辆车辆的载重能力，容积，多车型/单一车型，车辆数量的限制，有无行驶里程（或时间）的限制等道路网无向网络/有向网络，静态网络/动态网络/不确定性，行驶费用等运输安排的要求客户只能由一辆车服务/客户可由多辆车服务，车辆需返回配送中心（对于多配送中心情况）等优化目标总运输成本最小（包括车辆和行驶里程），客户等待时间最少，客户满意度最大