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人工智能物流有什么用途(2023年最新解答)

时间:2023-12-13 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于人工智能物流有什么用途的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

智慧物流在实际生活中的应用

“智慧物流”,从字面上来看,比普通的物流业多了“智慧”二字,其实也恰恰说明了“智慧物流”比传统物流业要更聪明。那么究竟“聪明”在哪儿呢?

一、 不同于传统物流业的技术

首先来看看“智慧物流”的定义: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。

从定义上不难看出,智慧物流的侧重点更放在了通过使用智慧化技术手段来提高物流运作效率。下面将通过智慧物流最常见的几种智慧化技术手段来阐明智慧物流到底何方“智慧”:

1) 区块链和大数据: 区块链从本质上讲是一个共享数据库,其中的数据具有“不可伪造”“全程留痕”“公开透明”等特征。将大数据存储在区块链中可以很好的保存和记录,拥有了可追溯性,可以更快地查阅和追踪货物信息,降低货物丢失率。基于区块链开放和共识的特征,可以使物流供应链体系中的仓库、物流车和业务员都充当网络节点,从而确保整个物流过程中的信息透明可视、数据真实可靠。区块链具备的共识特征可以帮助物流企业摆脱对信任第三方的依赖,加强上下游物流企业对彼此的信任程度,也能避免因黑客网络攻击而造成系统瘫痪。

2) 人工智能:目前人工智能技术已经完全融入了供应链物流流通券过程中。它的出现能够使得物流全过程中减少人工节约了时间,降低了人工成本,从而降低了人工出错率。人工智能技术将应用于物流中的运输、仓储、配送以及管理等整个供应链各个环节中,形成高效的物流体系。新一代物流的发展离不开人工智能技术,因为全智能的物流行业相比现在的物流,可以更高效,更精准地为客户服务。在人工智能促进下,一系列智能物流技术应用将引领行业未来发展方向。

3) 物联网:物联网具有推动现代智慧物流发展的能力,能进一步提升物流智能化、信息化和自动化水平,推动物流功能整合,对物流服务各环节运作将产生积极影响。在生产环节,EPC技术的深入应用将大幅度提高生产效率;在运输环节,EPC和RFID技术和软件系统将实现可视化跟踪管理和智能调度,提高运输效率;在仓储环节,EPC技术和智能系统的应用能够降低作业成本,提高库存管理能力和空间利用率。

上述所提到的方法在智慧物流整体的运作流程中并不是分裂的,而是多种智能化技术相辅相成,结合运用后产生的效果。

二、 智慧物流想做到什么

不管是之前的传统物流业还是现在各国都在推崇的智慧物流业,规划某个行业的目的其实都是为了能够降低行业成本,增加企业收益。相较于之前的传统物流业,智慧物流借助了现在发达的互联网和大数据,通过它们的力量来推动传统物流业往智慧物流的方向不断发展。利用互联网大数据作为工具,人工智能作为媒介,减少整个物流链中人工的比例,缩短工作时间,降低失误率,从而提高了工作效率。通过对货物进行大数据监控,可以随时随地监测到货物身处何方,降低丢件的可能性;结合卫星定位导航系统可以自动规划出货物的最优路径,起到智能分配的效果。

三、 总结

对于企业而言,智慧物流的大数据能够帮助企业预测市场走向,自如应对不同市场状态下的不同情况。通过对数据的曲线分析,解析市场结构,对于企业及时做出内部结构调整来适应市场变化起到一定的帮助,更快适应变化的市场。

对于客户而言,大数据加持的智慧物流能够帮助降低客户端的风险,让客户的货物得到保障。并且大数据透明公开化的监控能让客户更加放心,信息对称使得双方合作更为和谐舒适。

由此可以看出智慧物流的发展不管是对于企业还是客户来说都是积极的,能够帮助企业和客户适应市场,提高自身效率,获取更大的收益。

如何看待人工智能对物流产业的影响

人工智能技术应用在物流行业,主要采用了智能机器人、智能搜索规划、动态识别以及计算机视觉等技术。它正改变着传统物流业,对今后物流业的发展产生深远的影响,主要体现在以下几个方面:

(一)进行仓库优化选址

仓库选址一般是通过地图和地理数据进行的,需要借助操作地理信息系统软件和对地理模型的理解,选址模型多选用距离衰减模型。但是在我国,其中的地理数据获取难度大,地理数据方面的分析一直处于瓶颈状态,对分析建模产生了障碍。随着人工智能的发展,它可以根据现实环境的种种约束条件,对生产者、供应商和客户的地理位置、运输量、物流成本等进行大数据方面的提取和分析,并进行更完善的学习和优化,最终建造出最优解决方案的选址模型。另外,应用人工智能进行仓库优化选址,可以减少人为主观因素的干扰,使选址结果更加客观和精准,从而达到降低物流企业成本,提高效益的目的。

(二)合理管理库存量

传统库存使用纸本管理,一定程度上依赖经验丰富的员工,对物料库龄、库位存放位置、出入库时间等等缺乏实时可靠的管理。人工智能应用在库存管理当中,可以通过分析历史库存信息和出入库数据,动态调整库存量,以保障企业存货的物流畅通,在不影响企业正常生产和客户满意度的同时,降低企业库存量,降低生产物流成本,为企业提供高质量的库存服务。高效的库存管理系统,是结合了人工智能技术并联网库位、运用可视化定位导引技术、并结合强大的生产数据运算能力,构建出的高效智能、实时可靠的仓储管理系统。

(三)提高仓储作业效率

目前智能仓库中多采用机器人技术,像搬运机器人、分拣机器人,和货架穿梭车等。机器人之间进行有条不紊的作业配合,大大提升了仓储作业的搬运速度、拣选精度以及存储的密度。智慧化仓库则是人工智能提升物流行业运转效能的最佳体现。苏宁也在仓库管理中实施了机器人使用项目,200台仓库机器人,载运着近万个移动式的货架,穿梭在1000平米的仓库里,进行商品的拣选。拣选工作再也不需要人一排排货架后面跑,而是等着机器人载着货架排队过来。据数据统计,使用机器人进行仓库小件商品的拣选,不仅准确率可达99.99%以上,而且效率还是人工拣选的3倍以上。

(四)运输配送更快捷

现代化的物流运输就是要避免走冤枉路,这就需要进行高智能的路径优化,但需要注意的是最短路径和最快路径有时候并不是一回事,比如预算好的最短路径由于突发状况出现严重堵车,会导致实际时间花费增多,那就要实时地调整路线,换取最快路径的优化回报,这就需要智能算法的辅助,比如路径优化算法、调度算法等。在配送方面,目前正在处于热点研发的智能物流车,未来将使物流配送更为高效。首先,智能物流车会接收到订单;然后,仓库会根据订单的内容进行自动配货,并通过传送带传送到相应的物流车,并能够装配到物流配送车上;接着,智能物流车会根据每一件货物编号来分析运送地点,自动运算出将整台车货物送完的最优路线,司机不需要进行运输路线的考虑,上车就直接开启导航出发即可。物流车的装备与普通运输车辆有所不同,为改善传统人力装运时的耗时耗力的问题,后车厢配备有全自动的装运系统,后车门与装载商品的货架做成一体式的,装货时,后车门和货架可以一同取下,装载完毕后再一起送上车。

云大物及人工智能对快递行业有哪些促进作用,具体表现在哪些方面?

物流是经济社会这个大系统中的一个重要子系统,它与经济社会发展的关系极为密切。物流成为一个独立的经济过程,是经济社会发展的必然结果;反过来物流自身的不断发展也取决于经济社会发展的程度。在社会主义市场经济条件下,经济社会发展离不开物流,市场经济越发达,物流的作用,无论从微观经济的运行上还是从宏观经济的运行上,都显得更为重要。

智慧物流是什么?究竟能带来什么?

智慧物流的定义

智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段,提高物流系统分析决策和智能执行的能力,提升整个物流系统的智能化、自动化水平。智慧物流强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转,从而实现降低社会成本,提高生产效率,整合社会资源的目的。

智慧物流可实现物流行业“降本增效”

智慧物流可实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化,从而提高资源利用率和生产力水平,实现物流行业“降本增效”,根据中国物流与采购联合会资料,2019年我国智慧物流市场规模约4860亿元,预测2020年将达到5710亿元。

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智能物流在智能制造中的应用

智能物流在离散智能制造的装配线上应用越来越具有举足轻重的作用。随着仓储物流装备制造业快速的发展,会有更多的软硬件技术应用到智能制造生产中。本文分析了制造行业目前的发展现状及面临的痛点,并以实际应用案例佐证了智能物流在智能制造实现过程中的重要性。最终得出结论:智能物流系统不是简单的设备组合,而是以系统思维的方式对设备功能的充分应用,实现软硬件接口的无缝和快捷,这是一个全局优化的复杂过程。

一、背景

智能物流是智能制造实现的关键一环。对于离散制造业来说,不同企业差别很大,工艺复杂,过程离散,难以形成产品化的解决方案。其数字化、信息化难度很大,真正体现着制造业信息化总体水平。通过仓储软件输入+硬件输出,将货品(原材料、工具、产品)等物料进行自动仓储存取作业,保障生产线工作的不间断,根据生产节拍进行及时准确的生产配送,使企业各生产单位相互之间以及与众多的各类库房之间形成供应关系,通过WMS、WCS、输入输出接口等软件系统,高效、准确地控制货物、货流,清楚反映上下游仓储状况,保证生产作业计划和物品存取的准确性。图1是自动化物流系统的总体工艺设计图。

二、制造业的重要地位和现状

由于生产企业的特性(尤其是大型生产企业),一般没有办法将常规仓库设立在每一个车间旁边,而生产线的生产是一个实时的过程,不允许有任何一点停顿,因此智能物流的主要作用是用来支持生产线的不间断生产,保证其生成速度的迅速,存储空间利用率更高。其特点为:占地面积尽量少,需要尽量多地利用空间存储;存储的内容复杂,包括空托盘、配套任务、半成品、成品;信息流与物流同步;出入库效率要高;供应配送准确率高。

1.行业痛点

标准工艺不易制定,难以掌握,设备、人员、管理等方面状况复杂。在人员对设备不熟悉的前提下,缺少具备现场解决问题的思路。实际生产时造成无法按标准执行工艺,而部分产品由于一些关键工艺受机器等资源的限制,或其他特殊情况导致存在着多种加工工艺流程并存的情况。产品结构及设计变更的管理更为困难,手工作业时面对庞大的材料清单、复杂的生产状况等,常常造成交货延迟,库存积压,加工失误,市场时而供不应求等等问题。由于工程变更缺乏科学规范的管理,也经常造成一些物料的停滞,企业的库存积压。此时,就需要一些人员、设备、管理等方面的升级,并改善资金有限等问题,确保工艺流程快速、有效。制造企业现状图,如图2。

2.应用案例

(1)项目概述

本项目针对某离散制造业特定产品的装配流程和装配工艺,重新设计、布局,建设了一套智能物流生产线(产品装配生产线),本系统按照智能物流和智能管理的需求,以数字化生产线执行管控为目标,改变传统的装配模式,实现了任务下达、仓储齐套、AGV发运、工位装配等整个装配生产过程的信息跟踪与管控,建设批量装配的、符合每个工位装配特点的、高效智能的、相对柔性的智能制造装配生产线。

本智能制造装配产线对应的线边库包括的设备有:托盘库(箱式堆垛机立体库)、物料库(自动化升降库)、齐配套库、AGV、输送线、RFID、LED等。

本制造装配产线对应的线边库包括的软件有:托盘库管理软件、物料库管理软件、齐配套库管理软件、托盘库控制调度软件、物料库控制调度软件、AGV控制调度软件、与ERP接口、与MES接口等等。

(2)项目作业流程

实际生产过程中,往往有很多不确定因素,如产品的重修返工,材料、半成品的报废、工位机器的故障、拿取物料不及时等等,管理人员很难及时掌控现场状况。

图3为项目物流布局图,主要是解决生产企业的特性(尤其是大型生产企业),使其生产线的产生变为一个实时的过程,不停顿、送料及时、排故及时等等。其作业流程为:上层系统通过接口下发指令,AGV接收指令沿输送线前往托盘立体库(图8)、

物料立体货柜取货(图9),

工作人员可在人工齐套工位(图10)对AGV放置的物料进行配套处理。

随后AGV将物料送至检验台,检验完毕后,AGV沿输送线将货物送到工位,货物触发工位自动加工系统,进行货物的生产加工。加工完毕后,AGV将成品送到成品存放区(图11)。实现了智能物流。

(3)物流与信息流

物流和信息流之间的关系是密不可分的。一方面,物流活动产生大量的原材料供应、产成品消费等信息。为提高物流的效率,要求信息流保持畅通,并准确反馈物流各环节运作所需求的信息。另一方面,信息技术的不断进步为信息的及时大规模传递创造了条件,反过来促进物流服务范围的扩大和物流组织管理手段的不断改进,促进物流能力和效率的提高。

图4为物流与信息流图,是针对特定产品的装配流程和装配工艺,自动物料和智能管理的需求,通过与上层接口的对接,配合生产线执行管控,实现工艺(内置,支持VPPC导入)、任务(手工录入,支持VPPC导入)和物料(物料库)的导入、导出,来改变传统的装配模式,建设的一套实现批量装配、符合每个工位装配特点的、高效智能的、相对柔性的数字化装配生产线。

(4)网络结构

物流信息平台是智慧物流高效运转的中枢。信息化平台主要价值在于:信息的高效协同、各环节信息的通畅和透明,可以使供应链的企业高效及时掌握物流信息,通过共享信息支撑行业与市场规范化协同工作机制的建立。

图5为整个智慧物流的强大运转结构图,其通过大数据、人工智能和机器学习、自动驾驶车辆、AGV自动引导车和卡车、物联网传感器、机器人、自组织智能、智能货架、智能集装箱、GPS、射频识别(RFID)、电子数据交换(EDI)、区块链等,实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化,从而提升物流效率,降低成本,推动供应链向更高水平发展。

 (5)业务流程

图6为完整的业务流程图。其主要包括生产任务、生产准备、任务管控、生产执行、生产统计。首先对生产任务进行导入、新建(可随时查询任务的变动日志)。其次进行原材料的领用入库;人员的调配;工位及工装准备;物料库进行齐套配置等等。再次通过查询任务的可执行条件;对任务进行调整、下达;跟踪任务执行进度;导出任务执行质量、进度等数据。其次进行生产工位智能调度的执行。最后通过数据的统计,实现动态数据的实时查看;生产统计、质量统计;事务(排故、维修等)记录。

(6)功能模块

图7为本项目设计的数字化生产线执行管控系统的功能模块图。其主要包括:任务管理、生产执行、生产物流、统计分析、基础数据管理、生产调度、产线数据采集七大功能。实现了装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配料功能,并与AGV 配套实现工位物料自动配送至各个工位。并与AGV 配套实现工位物料自动配送至各个工位。数字化生产线执行管控系统能对物料实现行迹化管理,可实现对物料的自动记录、告警、远程查看、统计和对生产任务、质量、工时的统计等。

3.传统制造到智能制造的升级

上述项目真正解决了传统制造在设备、人员、管理等方面状况复杂的问题。在全自动化的操作下,降低了人工成本,缩短了工艺时间,缩减了工艺流程,降低了人员和工艺流程的费用支出,真正地改变了传统制造业的弊端,实现了传统制造到智能制造的升级,如图12。

三、总结

智能物流系统不是简单的设备组合,而是以系统思维的方式对设备功能的充分应用,实现软硬件接口的无缝和快捷,这是一个全局优化的复杂过程。通过运用系统集成的方法,使各种物料最合理、经济、有效地流动,实现物流的信息化、自动化、智能化、快捷化和合理化,使货物的存储形态从静态存储过渡为动态存储,使货物在仓库内按需要自动存取,使仓库转变为企业生产物流中的一个重要环节;通过短时储存,使外购件和自制生产件在指定的时间自动输出到下一道工序生产,进而形成一个智能化的物流作业流程。智能物流在离散智能制造的装配线上应用越来越具有举足轻重的作用。随着仓储物流装备制造业快速的发展,会有更多的软硬件技术应用到智能制造生产中。 

智慧物流是什么意思?

智慧物流以信息技术为支撑,在物流运输、仓库、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个阶段实现系统感知。基于智能及可视的数字化场景,实现了物流设施集约化、物流运作共通化、城市物流设施空间布局合理化,为城市物流企业发展提供了空间也促进城市用地结构调整。依靠智能分析、智能运维技术,实现自动化监控和运维,数字化物流园区仓储一体化管理系统明显降低无效能源消耗,大大提高设备管理效率,减少运维人力负担。

智慧物流通过依托可视化技术,智慧仓储管理可以 2D 组态,3D 仿真形态的方式展现出仓储中心与物流转运中心的全场景管理交互系统。智能三维监控系统包含三维可视化立体仓库系统、货位管理、信息实时查询、轨迹实时追踪、设备状态实时追踪、库存管理。

智慧物流是可视化解决方案,可根据园区的需求和业务特点,制定与业务紧密结合的智慧应用场景,并可基于园区建设的智能化基础设施,为物流企业提供更加个性化的智慧场景服务,使物流产业园区融入社会发展趋势,顺势而为,为自身企业谋取更大红利和更广发展空间。

其中物料流程 3D 监控,是将物料从入库开始到出库完成的全过程信息监控,并对立体库货架、堆垛机、输送机、拆叠盘机、RGV(直行穿梭车)、AGV(自动导引运输车)、堆垛机、机械臂等设备状态进行信息监控,数字孪生智慧仓储物流一体化场景。使物流全过程数字可视化展现、可自动感知识别、可追踪溯缘、可实施应对、可智能化决策、各环节信息系统交互集成。

场景内展示了设备的运行状态、实时位置、装载货物、容器动态、异常报警等信息。均可通过 3D 可视化实现设备管理的智能运维、智能预警、智能分析、智能监测等功能,高效集中管控,流程结构优化。

通过颜色标识设备的状态,如设备出现异常,可通过可视化系统及时发现哪台设备出现问题,快速定位故障点,及时提示管理人员。管理人员还可通过点击可视化平台的仿真设备,查看设备运行状态、故障信息等,以便进行故障诊断和处理,及时消除隐患。

AGV 小车能方便地实现自动出入装卸站、工作台和货架等,充分适应柔性高、物流量大、搬运线路复杂等要求。AGV 通过无线网络向上位机发送当前位置和状态,上位机根据当前状态更新数据库,并同步接入可视化系统进行路径的实时展示,也可根据项目需求设置 AVG 行走路径。

通过 3D 的高仿真模型效果,对生产运作流程进行数字孪生,从生产线的外部结构到机械内部细节、再到运作整体流程,多维度场景展现,并支持场景的的选择与切换。

集合仓储系统应用物联网、视频监控联网技术、输送和分拣技术、灵活的叉车服务模式、智能穿梭车和货架系统、嵌入智能控制与通信模块的物流机器人技术、 RFID 托盘等。数字孪生一个物流全过程,让物品出入库信息可展现,可监控,可管理。

3D 可视化展示堆码与立体仓库的运作效果,辅以信息的实时展示,对设备编码、设备运行状态(通过不同颜色来进行提示,红色为设备问题告警、黄色为设备故障、绿色为正常运行)、指令状态、列编码、层编码等信息。通过一体化的可视管理平台让仓储运维,问题检测等管理更加及时高效。

2D 将机器设备信息通过面板直接显示:设备编码、任务编码、提升机当前层、设备状态、设备下次保养时间等基础信息。便于运维人员管控预警维护。2D 可视化使生产设备流水线管理更加的透明精细、结合 2D 面板信息展示注塑机的设备编号、能耗、工序良率、设备健康值、异常记录、工艺生产节拍、稼动率等信息。

智慧物流场景中展示了设备的运行状态、实时位置、装载货物、容器动态、异常报警等信息。并通过 3D 可视化场景实现设备管理的智能运维、智能预警、智能分析、智能监测等功能,高效集中管控,流程结构优化。

为推进碳中和碳排放政策,Hightopo智慧物流园区的建设进行深度融合,推动能源清洁低碳安全高效利用,推进重点行业和重要领域绿色化改造,实现绿色生态智慧物流园区。协助园区运维人员对园区内的清洁能源进行监测控制管理,助力园区以及城市减排环保的新理念。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能物流有什么用途的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


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