智慧物流概论微课课件第10章智慧物流园区第3节(附教学视频二维码)

1、智慧物流园区的建设与发展智慧物流园区建设现状智慧物流园区典型案例智慧物流园区发展趋势110.3智慧物流园区的建设与发展智慧物流园区建设现状110.310.3.1 智慧物流园区建设现状京东上海亚洲一号物流基地南京苏宁云仓物流基地顺丰华北航空枢纽（北京）中心九州通武汉东西湖现代医药物流中心长春一汽国际物流有限公司物流园区日日顺物流青岛仓菜鸟网络广州增城物流园区招商物流北京分发中心怡亚通供应链深圳物流基地荣庆上海嘉定冷链物流园区210.3.1 智慧物流园区建设现状京东上海亚洲一号物流基地231.园区普遍建设信息平台，但平台服务功能不够完善约70.4%的园区建立了公共信息平台。物流园区的信息平台功能主

2、要集中在信息发布、货物跟踪、数据交换、物业管理等方面，而支付结算、融资保险、ISP服务、企业建站服务等增值服务功能实现较少。50%的信息平台服务功能数量不超过4项，仅有11.6%的信息平台服务功能数量在10项以上，反映出物流园区信息平台提供的服务项目相对较少。31.园区普遍建设信息平台，但平台服务功能不够完善约70.442.园区信息化建设投入逐步加大，但总体上比例编低该指标的平均值仅为8.2%，其中51%的园区信息化及设备投资占园区投资总额在5%以下。而国家评选的10家“国家智能化仓储物流示范基地”中，信息化及设备投资占比均值在25%以上。42.园区信息化建设投入逐步加大，但总体上比例编低该指

3、标的平53.园区智能化初步体现，但整体上智能覆盖率太差从总体上看，智能覆盖率还不够高，仅应用于园区运作的部分货物范围、部分作业环节，智能化发展空间还很大。有些智慧物流园区项目，仅是把园区的某些事务工作线上化，甚至仅仅是给一些园区服务加上了APP，就打出了各种“智慧XX”的噱头，而实际工作还是依赖人工去操作，非但没有解放物流园区工作者的劳动，反而增加了一些莫名其妙的监控与维护任务。在园区智能监控方面，由于改造成本等限制，某些大型物流园区往往只是在关键的出入口、仓库中加入智能传感与智能监控设备，且监控力度往往不足，从整体智慧加持上看，传感与监控设备监控和覆盖的空间比率很低，难以覆盖整个园区。53.

4、园区智能化初步体现，但整体上智能覆盖率太差从总体上看，64.园区数字化程度日趋提高，但智能处理水平相对不高一是从摄像头信息到更多环境、物流、车辆、人流信息，都是相互孤立的收集与输出，经常出现信息孤岛现象，共享应用程度不高，无法进行整体分析判断；二是有些感知、收集和存储的状态信息仅仅是传上云端、远程可看以及能够再次调用，起到事后作为证据留存的意义，不能自主判断问题，主动干预，谈不上真正的智能；三是信息系统中缺少智能分析、智能决策功能，缺少对数据的过滤交换、数据挖掘、数据分析等智能处理，为用户提供的智能化事务办理和决策支持不够。64.园区数字化程度日趋提高，但智能处理水平相对不高一是从摄10.3.

5、2 典型智慧物流园区介绍7京东上海“亚洲一号”物流中心10.3.2 典型智慧物流园区介绍7京东上海“亚洲一号”物流10.3.2 典型智慧物流园区介绍8南京苏宁云仓基地10.3.2 典型智慧物流园区介绍8南京苏宁云仓基地10.3.2 典型智慧物流园区介绍9顺丰枢纽10.3.2 典型智慧物流园区介绍9顺丰枢纽10.3.2 典型智慧物流园区介绍10九州通武汉东西湖现代医药物流中心10.3.2 典型智慧物流园区介绍10九州通武汉东西湖现代医10.3.2 典型智慧物流园区介绍11长春一汽国际物流中心10.3.2 典型智慧物流园区介绍11长春一汽国际物流中心10.3.2 典型智慧物流园区介绍12日日顺物流

6、青岛仓10.3.2 典型智慧物流园区介绍12日日顺物流青岛仓10.3.2 典型智慧物流园区介绍13菜鸟网络广州增城物流园区10.3.2 典型智慧物流园区介绍13菜鸟网络广州增城物流园10.3.2 典型智慧物流园区介绍14招商物流北京分发中心10.3.2 典型智慧物流园区介绍14招商物流北京分发中心10.3.2 典型智慧物流园区介绍15怡亚通供应链深圳物流基地10.3.2 典型智慧物流园区介绍15怡亚通供应链深圳物流基10.3.2 典型智慧物流园区介绍16荣庆上海冷链物流园区10.3.2 典型智慧物流园区介绍16荣庆上海冷链物流园区10.3.3智慧物流园区发展趋势无人化将是智慧物流园区的终极未来

7、大数据驱动的人工智能将得到普遍应用基于协同共享的物流园区生态体系将会建成1710.3.3智慧物流园区发展趋势无人化将是智慧物流园区的终极181.无人化将是智慧物流园区的终极未来物联网让每个包裹乃至其中的商品拥有自己的ID，且可被互联网实时识别，基于此可实现存储、打包和物流三大环节的智能化。机器人可实现包裹传送、商品分拣、商品包装等过程的自动化，还有仓库商品搬运、上架等过程的自动化。大数据可智能分仓，先将商品放到距离消费者最近的仓库中，之后再将大数据应用在仓库、物流、配送诸多环节，用大数据调度社会化物流，这样就能大幅缩短商品在途中的时间，以及各种物流成本。181.无人化将是智慧物流园区的终极未来

8、物联网让每个包裹乃至192.大数据驱动的人工智能将得到普遍应用需求预测：通过收集用户消费特征、产业链历史信息等大数据，利用算法提前预测需求，前置仓储与运输环节；设备维护预测：通过物联网的应用，在设备上安装芯片，实时监控设备运行数据，并通过大数据分析做到预先维护，增加设备使用寿命，随着机器人在物流园区的广泛使用，这将是未来应用非常广的一个方向；供应链风险预测：通过对异常数据的收集，进行如贸易风险，不可抗因素造成的货物损坏等进行预测；网络及路由规划：利用历史数据、时效、覆盖范围等构建分析模型，对园区仓储、运输、配送网络进行优化布局；192.大数据驱动的人工智能将得到普遍应用需求预测：通过收集2.大

9、数据驱动的人工智能将得到普遍应用智能运营规则管理：未来将会通过机器学习，使运营规则引擎具备自学习、自适应的能力，能够在感知业务条件后进行自主决策，如将对电商高峰期与常态不同场景订单依据商品品类等条件自主设置订单生产方式、交付时效、运费、异常订单处理等运营规则，实现人工智能处理。园区选址：人工智能技术能够根据现实环境的种种约束条件，如顾客、供应商和生产商的地理位置、运输经济性、劳动力可获得性、建筑成本、税收制度等，进行充分的优化与学习，从而给出接近最优解决方案的选址模式。决策辅助：利用机器学习等技术来自动识别场院内外的人、物、设备、车的状态和学习优秀的管理和操作人员的指挥调度经验和决策等，逐步实

10、现辅助决策和自动决策；2.大数据驱动的人工智能将得到普遍应用智能运营规则管理：未来2.大数据驱动的人工智能将得到普遍应用图像识别：利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写单证机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能；智能调度：通过对商品数量、体积等基础数据分析，对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度，如通过测算百万SKU商品的体积数据和包装箱尺寸，利用深度学习算法技术，由系统智能地计算并推荐耗材和打包排序，从而合理安排箱型和商品摆放方案。2.大数据驱动的人工智能将得到普遍应用图像识别：利用计算机图223.基于协同共享的物流园区生态体系将会建成互联网+时代，商业生态

11、以其平台化、共享化、协同化的优势和化学反应，通过资源整合、知识转移、信息共享、协同创新，体现了从竞争到合作、从交易成本最小化到交易价值最大化的转变，扩大了企业经营发展的边界，增强了企业的环境适应性，成为企业竞争优势的新来源。物流园区生态系统是园区管理机构、园区运营企业、园区入驻企业、产业链企业、物流用户以及其他相关服务提供者、竞争者、政府及其它利益相关者相互作用为基础的联合体。在这个体系中，每个组织和个人基于利益的驱动，各司其职地担当不同功能，但又资源共享、互利共存、互依共生，共同维持系统的延续和发展。223.基于协同共享的物流园区生态体系将会建成互联网+时代，23小 结本章重点介绍了智慧物流园区的概念与特征，详细阐述了智慧物流园区的总体架构和功能结构，研究分析了智慧物流园区的建设现状与发展趋势，并对典型智慧物流园区进行了简要介绍。智慧物流园区不仅仅是打造一套物流信息平台、投资智慧智能设备、利用高新技术手段，而应该是以信息化、智能化、自动化、透明化、系统的运作模式运营的物流园区，利