物流技术网

　　智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升物流运作效率的现代化物流模式。对比传统物流，智慧物流能有效提升仓储物流效率、提高物流配送的准确性并降低成本。
 

　　行业智慧物流建设是加快数字技术和产业深度融合的具体举措，是落实行业全面推动数字化转型部署要求的重要工作，是行业物流创新发展的关键所在。
 

　　运用多项技术实现物流复杂作业场景群智能管控：
 

　　机器视觉技术。车辆出入园感知实现与业务系统联动，根据预设规则自动分配任务单并自动指引任务；车辆停泊车位感知，联动业务系统自动比对月台排程，自动联动行业调控系统启动扫码设备。
 

　　人工智能技术。在库房作业区域，通过传感器感知叉车作业状态，通过无线AP对叉车电脑WiFi信号进行跟踪，实现对作业过程的实时监测感知；在装卸环节，RFID扫码系统与工业视觉智能识别系统分别采集出库卷烟信息，行业调控系统对上述两路信息进行校验，实现出库防差错功能。
 

　　增强现实技术。基于态势感知技术中的流量感知技术，实现网络流量的感知和分析；基于实时动态的泛在感知数据，应用增强现实平台链接虚实世界，掌握园区运行全景，嵌入车辆在园时间分层评价指标。
 

　　AGV采用融合导航。激光SLAM(即时定位与地图构建)技术目前已相当成熟，极大地提升了AGV/AMR的灵活性，但高精度激光雷达的成本较高。由于视觉导航能够获取更多信息、适用范围更广、成本更低，视觉SLAM(V-SLAM)被认为是下一代规模应用的导航方式，也是AI视觉落地的重要方向。综合精度、成本、应用场景等因素，融合导航将成为趋势。例如二维码+激光SLAM、激光SLAM+视觉SLAM的多传感器融合导航等。
 

　　AI+3D视觉带来传统机械臂变革。机械臂智能拣选是AI视觉技术的重要落地场景。长期来看，机械臂是实现各个行业“无人仓”的关键一环。通过算法的迭代升级，能够通过小样本学习，快速识别海量SKU，应对不同物品、不同抓取环境时能够像人一样柔性处理。同时，通过提升AI算法能力，能够降低对高精度传感器的依赖，从而降低硬件成本，提升机械臂的运动节拍，拉开机械臂与人相比的效率优势。
 

　　但，当前的智慧物流发展仍然面临短板制约，本文针对性提出以下三种方法来推动区域物流提质增效降本：
 

　　建设高效运行体系。推动数字化技术与交通物流设施融合发展，加快新一代国家交通控制网和智慧高速项目建设，推动京杭运河、引江济淮工程等智慧化改造提升，打造“枢纽+通道+网络”智慧物流运行体系。
 

　　提升创新变革能力。加强新一代信息技术与物流融合，规范发展网络平台道路货物运输经营模式，推动智慧物流设施装备及运营规则标准化，加快推广云仓、共享集装箱、共享托盘等共享物流新模式。
 

　　提升协同治理能力。强化智慧物流领域要素供给和制度保障，推动关键公共服务数据信息开放共享，加快推进智慧物流区域标准统一应用以及行业人才队伍建设，持续提升行业协同治理能力。
 

　　依托智慧物流工程建设，不断以全程智控实现调度更“灵”、数据支撑实现运行更“准”、创新攻坚实现技术更“强”、双向追溯实现服务更“优”、低碳循环实现底色更“绿”，造福社会。