物流专业英语（共14章）Ch14智能物流译文

Chapter14IntelligentLogistics智能物流第1课AutoidentificationTechnologyMakingSupplyChainVisible自动识别技术使供应链更加可视化现在是晚上10点。你知道你的集装箱在哪里吗？事实上，每年有2亿多个海运集装箱始发自世界港口。当集装箱从船上卸下时，它们从港口出发装上卡车或火车上继续。一个标准箱集装箱可以装载大约47900磅的货物。虽然每个集装箱的侧面都有自己的永久性身份识别号码，但识别速度很慢，容易出错。如果你必须在一个包含1000多个集装箱的码头上找到一个集装箱，你必须读取每个身份识别号码，直到找到你想要的那个。集装箱跟踪只是供应链管理中更大范围的产品识别问题之一。上世纪70年代开展起来的条码技术是实现商品识别自动化的第一步。但它需要人或有时是机器来扫描产品。条形码的问题是它们不会说话，它们是必须读取或扫描的被动标签。射频识别技术是取代条形码的一种新技术，已在最大的制造和零售公司中广泛采用。RFID是指将850兆赫至2.5兆赫范围内的无线电信号传输到仓库、工厂、零售楼层或船上的无线电接收器上，并与产品或产品容器相连的标签的使用。RFID的最大优点之一，不再是看着仓库里堆满了数千个不能说话的包裹，你可以听到这些相同的数千个包裹，每一个明啾地发出一个独特的代码，向你说明他们自己的识别身份。找到你要寻找的单个软件包变得非常简单。RFID标签产生稳定的数据流，可以输入到基于因特网和基于Intranet的企业应用程序（如SCM和ERP系统）。微软、IBM和惠普等大型计算机公司在21世纪头十年投资了数亿美元，开发RFID软件，将其数据链接到公司的供应链管理系统。全球最大的零售商沃尔玛（wal-mart）已让其顶级供应商在所有前往该公司配送中心的箱子和托盘上贴上RFID标签。现在，几乎所有的沃尔玛商店和大多数配送中心都启用了RFID技术，并引入了更为复杂的电子ID标签来跟踪商品的单个商品。沃尔玛把所谓的“智能标签”放在每件衣服上。随着这项技术采用的增加，RFID通过降低产业供应链的跟踪商品的本钱、减少错误、增加将正确的产品发送给正确客户的机会，会对b2b电子商务产生了深远的影响。RFID可以帮助提高能见度，更好的数据粒度和更及时的更新。RFID超越传统的条形码产品标识，提供关键信息，如产品来源、目的地和到期日期。RFID数据可以帮助打击假冒和供应链平安漏洞。RFIDWillEnhanceVisibilityRFID加强可视性有效使用RFID数据需要贸易伙伴提供和响应重要的供需指标。用户公司必须关注某些供应链流程，内向物流（进货物流）或订单履行，并确定RFID如何增强它。要使用RFID数据来增强这种可视性，需要在以下过程中建立协作基础：促销补货一一合作开展促销活动对供应商和零售商来说是一个更大的挑战。促销活动通常会导致对促销产品的需求增加，以及对其他产品更微妙的副作用，如光环效应或同类相食效应。要在促销活动中使用RFID,像Tropicana这样的公司必须首先与主要零售合作伙伴建立协作关系，以计划、执行和衡量促销活动的成功与否。供应商管理一一制造商开始与供应商共享销售或订单预测和运输计戈IJ，以更好地响应客户的需求。计算机制造商戴尔（dell）将其供应链的霸主地位归功于与供应商的合作关系，这种合作关系使其能够及时订购库存，以满足客户的需求。利用基于RFID的数据可以进一步加强这种关系，从而为计算机制造商提供来自其供应商的更好的入站库存可见性。运输管理一一制造商和零售商要求其运输供应商提供运输中库存和潜在产能短缺的可视性，并管理提货和交货，以防止托运人和收货人码头门口的瓶颈。许多公司与运营商进行非正式合作，以获得这种知名度。面对新的服务时间规那么，施耐德物流（schneiderlogistics）这样的物流领导者可以利用rfid来获得更多的资产可见性（在运输途中和在其货场），从而优化司机的值班时间，满足客户对准时取件和送货的需求。Fig.1UsersSeekVisibilityAcrosstheSupplyChain图1用户寻求跨供应链的可视性VVisibilityinwarehousesenables:LaborcostminimizationWarehousemanagement仓库中的可视性促使：劳动力本钱最小化仓库管理OTransportationvisibilityenables:,In-transitinventorymanagementTrailcr/assetmanagement运输能见度有助于：在途库存管理拖车/资产管理©Suppliervisibilityenables:Vendor-managedinventorySuppliercollaborativereplenishment供应商可视性促使：•供应商管理库存♦供应商协同补货ODemandvisibilityenables:,Orderfulfillment•Vendordrop-ship,Direct-to-storedeliveiy需求可见性促使：订单履行供应商交货直接送货^Manufacturingvisibilityenables：,Work-in-processmaterialmanagement,Finishedgoodsplanning,Replenishmentplanning制造可视性促进：在制品物料管理成品计划补给计划PredictionsforRFIDSolutions对RFID方案的预测在RFID强制（实施）的推动下，像曼哈顿联合公司（ManhattanAssociates）这样的供应商正争先恐后地推销方案一一在配送中心收集、管理和使用RFID数据。但这些解决方案将无法在企业内部和贸易伙伴之间保持RFID的可见性。例如，像国际纸业（InternationalPaper）这样的公司可能会使用RFID来标记纸卷，以核验在其客户所在地的交付（商品），从而获得对客户的履行情况的可视性，并加快其付费过程。在这种情况下，RFID数据将被传送到不同的应用程序，如金融系统、ERP、仓库管理系统和运输管理系统。在众多供应链解决方案确保RFID数据的可获得性，意味着：中间提供商将提供强大的业务流程管理——提供商将扩展其解决方案业务流程管理，以控制RFID数据的分送，对接收应用程序的更改最小。例如，为了满足更高的需求，Hershey食品公司可能会与其它临时物流供应商签订合同。Hershey食品公司将需要调整其中间层的业务关系，以便从这些提供商读取数据、过滤（整理）数据，并将重要的驱动因素传达给零售商客户。第三方物流供应商和分销商将向较小的合作伙伴提供RFID服务一在Target等零售业领袖要求顶级供应商采用RFID之后，他们很快将要求较小的合作伙伴也采用同样的服务。但二级供应商没有技术或财务资源来满足这些要求。除了传统服务外，UPS物流技术公司等物流供应商还将抓住机会，为Crayola制造商、Binney&Smith等这样的供应商及其零售合作伙伴提供一个本钱效益高的通用解决方案，以收集、过滤和交流所需的RFID库存和资产数据。第2课ArtificialIntelligenceinLogistics物流中的人工智能世界科技开展如此之快，以至于全球的每一个商业部门都在每一个战略和商业模式中采用了先进的技术。以下是人工智能在物流中的应用。WhatisArtificialIntelligence?什么是人工智能简而言之，人工智能可以定义为计算机控制系统的理论和实践。人工智能的独特之处在于它能熟练地完成比人脑更具能力和潜力的任务。当今世界的全球商业网络正以先进的人工智能操作的任务和行动为基础，蓬勃开展。它是物流界最新开展的产业之一。GrowthofArtificialintelligenceinLogistics人工智能在物流中的开展人工智能在物流中的作用无疑是起着重要的核心作用。这个行业的核心功能变得越来越复杂，完全由数据驱动。在全球范围内，数据驱动应用程序的稳步增长在提高物流运作高效方面己经显现。人工智能正在对物流世界革命。以下是人工智能变革物流业的最显著的五个方面。PredictiveCapabilitiesSkyrocketWhenAIinLogisticsisImplemented当物流中的人工智能被实现时，预测能力猛增人工智能的能力在预测性需求和网络规划领域正极大地提升公司的效率。譬如，通过了解预期情况，他们可以减少运输所需的车辆总数，并将其引导到预期需求的地点，从而显著降低运营本钱。这项技术正在充分利用数据来更好地预测事件、规避风险和创造解决方案。这使得组织能够修改资源如何被用于最大的利益——而人工智能比以前任何时候都能更快更准确地完成这些方程。例如，DHL公司分析了58个不同参数的内部数据，建立了航空货运的机器学习模型。这种方法不需要主观臆测，而使货运代理提前一周预测平均每日运输时间是上升还是下降。此外，该解决方案还可以识别其他可能影响装运延迟的因素，如气候和操作因素。在航空货运这样的行业，这种洞见是非常有价值的。总的来说，物流和供应链中的预测分析解决方案正在兴起。然而，虽然技术是可行的，但仍然缺乏能够从不完整和低质量的数据中找到意义的人，这种情况在物流业中普遍存在。只有少数几家最大的公司能够负担得起聘请一个完整的数据科学专业人员团队来开发这样一个工具，比方UPS。同时，其他玩家也可以通过实施现有的解决方案，从人工智能预测能力中获益。人工智能分析也可以用来防范风险。DHL的另一个很好的例子是他们的平台，该平台监控超过800万个在线和社交媒体帖子，以识别潜在的供应链问题。通过先进的机器学习和自然语言处理，系统可以理解在线对话的情绪，并识别潜在的材料短缺、访问进入问题和供应商状态。Robotics人工智能关系到机器人领域，它们已经嵌入到供应链中。TracticaResearch估计，到2025年底，全球仓储和物流机器人的销售额将到达274亿美元。机器人在仓库内定位、跟踪和移动库存，在地面配送中心运送和分拣超大包裹。供应链机器人技术的一个很好的例子是初创公司Fizyr的工作。这有荷兰高科技公司从事全球物流自动化和机器人工作。Fizyr将他们的深度学习算法融入机器人技术，并将自主决策引入到涉及识别、分析、计数、拣选和操作货物的过程中。拣货是物流过程中最劳动密集的局部之一，因此Fizyr设计了一种解决方案，使机器人能够在不到0.2秒的时间内识别包裹类型，并将物品实际移动到所需位置。Big,cleandata大而有效的数据人工智能的答案不仅仅是机器人。大数据的力量使物流公司能够预测高度准确的前景并优化未来的表现。对大数据的洞察，尤其是人工智能生成的数据，可以改善供应链的许多方面，如路径优化和供应链透明度。看看现实世界中的例子：比方UPS通过优化路线每年节省1000万加仑的燃料，或者公司如何在最后一英里的交付中变得更智能化。行业明白大数据将带来多大的变化：根据“第三方物流研究”，81%的托运人和86%的第三方物流公司认为有效使用大数据将成为“其供应链组织的核心竞争力”。为什么？因为物流领域是复杂的、动态的、依赖于许多移动的局部。大数据有助于监督一切。Computervision计算机视觉当货物在世界各地运输时，多有一双眼睛总是一个额外的好处，尤其是当这些眼睛与最先进的技术相结合时。基于计算机视觉的人工智能让我们以新的方式看待事物。根据物流巨头DHL的说法，由人工智能驱动的目视检查正在“比以往更快地''识别”损坏、分类损坏类型、并确定适当的纠正措施IBMwatson是一个很好的例子，说明了人工智能的前景。这台机器已被编程用来识别损坏的火车车厢是什么样子。然后，当摄像机安装在火车轨道上收集货车的图像时，IBMwatson很快收集并分析了它们的状态。在短时间内，机器人的视觉识别能力提高到90%以上的准确率。另一个很好的例子来自零售业巨头亚马逊，他们利用计算机视觉系统，可帮助在30分钟内卸下一辆拖车的库存，而不使用这种系统的时间需要几个小时。Autonomousvehicles虽然无人驾驶卡车可能还需要一段时间，但高科技的驾驶辅助正在进入物流行业，以提高平安性和效率。公路运输开始了大变化，公路自动驾驶仪、车道辅助和辅助制动功能预计将导向真正的自动驾驶。更好的驾驶系统已经允许多辆卡车编队驾驶以降低油耗。这些编队由计算机控制，计算机通过一种称为排的方法相互通信，紧跟在车队中其他卡车的后面。这种驾驶方式已经被证明可以使带头卡车节省4.5%的燃料和跟随卡车节省10%的燃料。与此同时，像特斯拉、戴姆勒和群众这样的公司正在研究完全自动驾驶的解决方案。Conclusion这五项产业变革是开创性的，但它们只是冰山一角。在物流领域，人工智能最令人兴奋的地方在于影响整个行业的应用远不止五项。这项技术对我们的运输方式产生了全面的影响一未来几年和几十年，物流公司和初创企业之间肯定会有更多的合作，以实现更多的进步。第3课AutomationforMaximizedProductioninMeatWarehousing肉类仓储最大化生产的自动化托盘技术简化了冷冻和罐装肉类的处理肉制品制造商需要提供越来越高效的高容量SKU（如冷冻肉和皤装肉）的仓储存和储存量，这些SKU储存在托盘化的仓库中。为了处理这些负荷量，ASR、机器人分层拾取和其他技术正被越来越广泛地用于加快流通量、提高本钱效率和保持更精确的产品跟踪。冷冻肉制品的多种深储藏用于高密度托盘搬运的ASR。ASR是计算机控制的系统，用于从指定的存储位置自动存放、存储和检索托盘。它们允许在仓库环境中快速、平安、准确地移动库存。高间距系统不仅通过其垂直堆垛能力，还通过最大限度地减少过道空间，优化了空间使用。通过消除对叉车的需求，过道可以明显变得更窄，3.7米（12英尺）宽的过道变为1.5米（5英尺）宽。该空间可用于更多托盘存储位置。最新一代的自动托盘起重机提供了独特的灵活和模块化设计，配备了多负载托盘处理能力，非常适合在环境温度和深度冷冻环境中移动托盘。高间距仓库用于大容量SKU,而小型装载系统那么用于以手提箱或板条箱运输的快速移动鲜肉产品。这些ASRS系统允许快速配置任何肉类存储应用的正确存储和检索需求。从地面到高达40米（131英尺）的堆垛机，大多数堆垛机可以提供单深度、双深度、三深度和多深度托盘堆垛，具有一次处理一个负载或多个负载的灵活性。当托盘位于负载处理设备上时，它会从托盘起重机上被带到机架中。传统的ASRS机器只有一个或两个托盘深，使用连接到机器上的叉子。但有些系统可以使用远距离叉车进入三个托盘的深度。然后，通过卫星遥控装置，他们可以将一个托盘放入货架12米（40英尺）深的地方，多达10个托盘或更多。当托盘位于负载处理设备上时，它会从托盘起重机上被带到机架中。传统的ASRS机器只有一个或两个托盘深，使用连接到机器上的叉子。但有些系统可以使用望远镜叉进行三个托盘的深度。然后，通过卫星遥控装置，他们可以将一个托盘放入货架12米（40英尺）深的地方，多达10个托盘或更多。机器人分层拣选加快了订单履行。面对托盘需求不断增加，托盘的供货量不足，肉类生产商可以通过机器人分层拣选实现第一级自动化。该机器人可以按照零售商要求的准确订单数量和交付顺序，在托盘上高效地构建不同SKU的层。该系统具有高度的灵活性和无过失的拣选。托盘输送机确保灵活性。在整个肉类仓库中以最正确的灵活性和效率运输托盘需要模块化的输送机系统，能够在冷冻、深度冷冻和环境温度环境中连续运行。这种输送系统提供了独特的灵活性，可以将肉类仓库内的自动化系统集成到连续的流体吞吐量中。除了连接主要的物料处理系统（如高架ASR）外，这些输送机还具有独特的配置灵活性，包括链式输送机、辑道输送机、转移装置、转盘、垂直输送机以及仓库各局部内的托盘运输车和分配器。轻货技术加快了鲜肉的生产速度冷冻、新鲜肉类产品和熟食肉类的快速周转需要及时准确的高效处理。鲜肉制品必须在仓库中运输，从储存到挑选和运输，通常周转时间不到两天。专门的自动化系统用于处理手提箱和板条箱中的轻型货物，