物流行业智能分拣与配送优化实践案例分享

物流行业智能分拣与配送优化实践案例分享TOC\o"1-2"\h\u10124第1章引言 4156621.1物流行业背景与发展趋势 4157341.2智能分拣与配送的意义与价值 423941第2章智能分拣系统概述 4116082.1分拣系统的发展历程 4137702.2智能分拣系统的基本构成与原理 5237762.3智能分拣技术的应用场景 528108第3章自动化分拣设备与技术 646543.1自动化分拣设备类型及特点 688423.1.1基于机械臂的分拣设备 6123143.1.2滚筒式分拣设备 6260973.1.3悬挂式分拣设备 665423.1.4旋转式分拣设备 6279653.2识别与抓取技术 673683.2.1图像识别技术 6275983.2.2激光雷达识别技术 634513.2.3机器视觉识别技术 6177053.2.4抓取技术 6115603.3传输与搬运技术 7226553.3.1输送带技术 7151513.3.2皮带式输送机 7309633.3.3滚筒式输送机 747023.3.4悬挂输送机 73623.3.5无人搬运车（AGV） 710253第4章人工智能在分拣中的应用 7101754.1机器学习与数据挖掘 784574.1.1分类算法在分拣中的应用 747334.1.2聚类算法在分拣中的应用 748234.1.3决策树在分拣中的应用 834794.2计算机视觉技术在分拣中的应用 8317704.2.1图像识别在分拣中的应用 8239914.2.2深度学习在分拣中的应用 854094.3自然语言处理在物流配送中的作用 8284334.3.1文本分类在物流配送中的应用 8250624.3.2实体识别在物流配送中的应用 8173864.3.3机器翻译在物流配送中的应用 830982第5章智能配送路径优化 9266685.1路径优化问题的数学模型 9203465.1.1背景与意义 968475.1.2符号说明 959135.1.3数学模型 988285.2经典算法在配送路径优化中的应用 10282065.2.1算法概述 10133065.2.2遗传算法 10206385.2.3蚁群算法 10139595.2.4粒子群算法 10326375.3考虑实时交通情况的路径动态调整 10271355.3.1路径重规划 10312275.3.2路径局部调整 1115470第6章车辆调度与装载优化 11151236.1车辆调度问题的数学模型 11219096.1.1车辆调度问题描述 11187936.1.2符号定义 11204326.1.3数学模型构建 11212886.1.4模型求解方法 1143316.2车辆装载优化方法 1176636.2.1装载问题概述 1127956.2.2装载优化方法 1248776.2.3装载问题求解策略 12112256.3车辆路径与装载一体化优化 12129456.3.1车辆路径与装载一体化问题描述 12156206.3.2一体化优化方法 12194606.3.3实践案例分享 1213671第7章无人机配送实践与摸索 1245497.1无人机配送的优势与挑战 12245857.1.1优势分析 1211097.1.2挑战分析 13324037.2无人机配送的场景应用 13238467.2.1农村配送 1344707.2.2医疗急救 1373267.2.3城市配送 13313117.2.4灾难救援 13157247.3无人机配送的监管政策与标准 1347257.3.1监管政策 13244277.3.2配送标准 14242667.3.3安全保障 143740第8章智能语音技术在物流配送中的应用 1449378.1智能语音技术的发展及其在物流行业的应用 14120388.1.1智能语音技术的发展 14276328.1.2智能语音技术在物流行业的应用 1472928.2语音识别技术在配送环节的应用 14199488.2.1实时语音识别在配送过程中的应用 15178098.2.2非实时语音识别在物流配送中的应用 15315408.3语音合成技术在物流服务中的作用 158428.3.1语音合成在客户服务中的应用 15133038.3.2语音合成在配送员培训与管理中的应用 15151858.3.3语音合成在物流配送环节的优化 1515501第9章智能物流配送中心的规划与设计 1522219.1智能物流配送中心的概念与功能 15132519.2配送中心内部布局优化 16182539.2.1分区合理化 16175989.2.2流程最优化 162369.2.3设备智能化 16227349.2.4空间利用最大化 16281849.3智能物流配送中心的信息系统设计 16206999.3.1信息一体化 1652149.3.2数据分析与挖掘 16192969.3.3自动化控制 1648439.3.4系统集成与扩展 16253539.3.5安全保障 1731010第10章案例分析与未来展望 172955010.1智能分拣与配送成功案例分析 17792610.1.1案例一：某电商巨头智能分拣系统应用 17730110.1.2案例二：某物流企业无人配送车实践 172996710.1.3案例三：基于大数据的物流配送路径优化 171708610.2智能物流配送领域的发展趋势 171304810.2.1人工智能技术在物流配送中的应用 173095210.2.2无人驾驶配送车辆的发展 171534210.2.3区块链技术在物流行业的摸索与应用 172721210.3面临的挑战与机遇 17590210.3.1技术挑战：智能分拣与配送技术的成熟度 172013710.3.2管理挑战：物流企业转型升级的压力 173223110.3.3机遇：政策扶持与市场需求 173249310.4未来发展展望与建议 172375210.4.1技术研发与创新 171456310.4.1.1提高智能分拣与配送系统的准确率和效率 171490610.4.1.2推动无人驾驶配送车辆的广泛应用 172078610.4.1.3加强物流行业与其他行业的跨界融合 172649810.4.2产业生态构建 172005610.4.2.1搭建物流行业智能分拣与配送平台 171080010.4.2.2加强产业链上下游企业的合作与协同 173188710.4.2.3培育物流行业新兴业态 172021010.4.3政策支持与引导 171887110.4.3.1完善物流行业政策法规体系 172260810.4.3.2加大对物流企业智能化改造的扶持力度 172911610.4.3.3推动物流行业标准化、规范化发展 182047710.4.4人才培养与引进 18181810.4.4.1加强物流行业人才队伍建设 181429310.4.4.2提高物流行业人才素质与技能 189210.4.4.3创新人才培养模式，促进产学研结合 18第1章引言1.1物流行业背景与发展趋势我国经济的快速发展，物流行业在国民经济中的地位日益突出。电子商务的兴起和消费者对物流服务需求的不断提升，促使物流行业呈现出快速发展的态势。在此背景下，物流企业面临着诸多挑战，如物流成本高、效率低、服务水平不均衡等。为适应市场竞争，物流行业正逐步向信息化、自动化、智能化方向发展。1.2智能分拣与配送的意义与价值智能分拣与配送作为物流行业的关键环节，对于提高物流效率、降低物流成本、提升服务水平具有重要意义。以下是智能分拣与配送的几个核心价值：（1）提高分拣效率：通过引入自动化分拣设备和技术，如智能、自动分拣线等，实现高速、准确的分拣作业，提高分拣效率，缩短作业时间。（2）降低人工成本：智能分拣与配送技术可减少对人工的依赖，降低劳动力成本，缓解物流企业的人力资源压力。（3）优化配送路线：借助大数据分析和人工智能算法，智能配送系统可实时调整配送路线，实现配送路径的最优化，提高配送效率，减少运输成本。（4）提升服务水平：智能分拣与配送有助于提高物流服务水平，满足消费者对快速、准时、便捷的物流服务需求，增强企业竞争力。（5）促进物流行业绿色发展：智能分拣与配送技术有助于减少资源浪费，降低能源消耗，促进物流行业的绿色、可持续发展。通过本章的介绍，以下各章节将详细分享物流行业智能分拣与配送的实践案例，以期为物流企业提供有益的借鉴和启示。第2章智能分拣系统概述2.1分拣系统的发展历程分拣系统作为物流行业的重要环节，其发展经历了人工分拣、机械化分拣到如今的智能化分拣三个阶段。初期的人工分拣主要依赖人工经验，效率低下且易出错；随后，机械化分拣通过流水线、输送带等设备提高了分拣效率，但仍然存在一定局限性。信息技术、自动化技术以及人工智能技术的不断发展，智能分拣系统应运而生，为物流行业带来了革命性的变革。2.2智能分拣系统的基本构成与原理智能分拣系统主要由信息处理系统、自动化设备、传感器、执行机构等组成。其工作原理如下：（1）信息处理系统：通过采集订单、货物、运输等信息，进行数据分析与处理，最优分拣策略。（2）自动化设备：根据信息处理系统的指令，通过输送带、自动化仓库等设备完成货物的自动搬运和分拣。（3）传感器：实时监测货物在分拣过程中的位置、状态等信息，为信息处理系统提供数据支持。（4）执行机构：根据信息处理系统的指令，完成货物的抓取、搬运、分类等操作。2.3智能分拣技术的应用场景智能分拣技术广泛应用于以下场景：（1）电商物流：在电商仓库中，智能分拣系统能够根据订单信息，自动将商品分拣至各个配送区域，提高分拣效率，降低错误率。（2）快递行业：快递企业在分拨中心采用智能分拣系统，可实现对快件的快速、准确分拣，提高运输效率。（3）制造业：在生产线末端，智能分拣系统可根据产品类型、规格等信息，将成品自动分类，便于后续的包装、仓储和配送。（4）冷链物流：针对冷链物流中的低温、高湿等特殊环境，智能分拣系统可减少人工操作，降低货物损耗，保障食品安全。（5）跨境电商：智能分拣系统在跨境电商物流中心的应用，有助于提高国际物流的通关效率，降低物流成本。通过以上应用场景的实践，智能分拣系统在提高物流效率、降低人工成本、减少错误率等方面取得了显著成果，为我国物流行业的智能化发展提供了有力支持。第3章自动化分拣设备与技术3.1自动化分拣设备类型及特点3.1.1基于机械臂的分拣设备基于机械臂的分拣设备具有较高的灵活性和精确性，能够在短时间内完成大量货物的分拣作业。此类设备可根据货物种类和分拣需求进行程序设定，实现不同类型的分拣任务。3.1.2滚筒式分拣设备滚筒式分拣设备适用于轻、中型货物的分拣，具有结构简单、维护方便、运行稳定等特点。该设备通过调节滚筒间距和速度，实现货物的分类和输送。3.1.3悬挂式分拣设备悬挂式分拣设备适用于重、大件货物的分拣，具有承载能力强、运行速度快、空间利用率高等特点。该设备通过悬挂输送链将货物输送到指定位置，实现自动分拣。3.1.4旋转式分拣设备旋转式分拣设备主要用于快递、电商等行业的包裹分拣，具有分拣速度快、准确率高等特点。该设备通过旋转式分拣盘将货物分配到各个出口，提高分拣效率。3.2识别与抓取技术3.2.1图像识别技术图像识别技术通过对货物外观特征的识别，实现货物的自动分类。该技术主要包括货物图像采集、预处理、特征提取和分类识别等环节。3.2.2激光雷达识别技术激光雷达识别技术通过向货物发射激光束，获取货物表面的三维信息，实现货物的精确识别和定位。该技术具有识别速度快、精度高等优点。3.2.3机器视觉识别技术机器视觉识别技术利用摄像头捕捉货物图像，通过图像处理算法实现对货物的识别和分类。该技术具有实时性、准确率高等特点。3.2.4抓取技术抓取技术包括机械爪、吸盘、电磁铁等多种方式。根据货物类型和需求，选择合适的抓取方式，实现货物的自动抓取和搬运。3.3传输与搬运技术3.3.1输送带技术输送带技术是物流分拣系统中广泛应用的一种传输方式，具有承载能力强、运行稳定、维护简便等特点。3.3.2皮带式输送机皮带式输送机适用于各种类型的货物传输，可根据货物尺寸和重量进行调节，实现高效、稳定的传输。3.3.3滚筒式输送机滚筒式输送机适用于圆柱形、方形等规则货物的传输，具有结构紧凑、输送效率高等优点。3.3.4悬挂输送机悬挂输送机主要用于重、大件货物的传输，具有承载能力强、运行速度快、节省空间等优点。3.3.5无人搬运车（AGV）无人搬运车（AGV）具有自主导航、路径规划、自动避障等功能，可实现对货物的精确搬运和输送。AGV在物流分拣系统中具有重要作用，提高分拣效率。第4章人工智能在分拣中的应用4.1机器学习与数据挖掘机器学习作为人工智能的重要分支，在物流行业的分拣环节中发挥着举足轻重的作用。本节主要介绍机器学习与数据挖掘技术在物流分拣过程中的应用。4.1.1分类算法在分拣中的应用分类算法是机器学习中最常见的一种方法，通过对已标记的历史数据进行学习，建立分类模型，实现对未知数据的自动分类。在物流分拣中，分类算法可以根据商品的类型、大小、重量等信息，自动判断分拣路径，提高分拣效率。4.1.2聚类算法在分拣中的应用聚类算法是一种无监督学习方法，能够在没有标记数据的情况下，自动发觉数据中的潜在规律。在物流分拣中，聚类算法可以根据商品的相似性，自动将相似商品归为一类，便于进行批量处理，降低分拣成本。4.1.3决策树在分拣中的应用决策树是一种基于树结构的分类与回归方法，通过一系列的判断规则，将数据划分到不同的类别中。在物流分拣中，决策树可以根据商品的不同属性，如目的地、客户需求等，自动最优的分拣策略。4.2计算机视觉技术在分拣中的应用计算机视觉技术是人工智能领域的另一重要分支，通过对图像和视频的分析，实现对现实世界的感知。在物流分拣中，计算机视觉技术具有广泛的应用前景。4.2.1图像识别在分拣中的应用图像识别技术可以识别商品的外观、颜色、形状等信息，从而实现对商品的自动分类。在物流分拣中，图像识别技术可以快速识别商品类型，提高分拣准确率。4.2.2深度学习在分拣中的应用深度学习是计算机视觉领域的一种重要方法，通过构建深层神经网络，实现对图像、视频等数据的自动特征提取和分类。在物流分拣中，深度学习技术可以实现对复杂场景下商品的准确识别，提高分拣效率。4.3自然语言处理在物流配送中的作用自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和人类语言。在物流配送中，自然语言处理技术也发挥着重要作用。4.3.1文本分类在物流配送中的应用文本分类技术可以自动识别客户需求、订单信息等文本数据中的关键信息，从而实现对物流配送任务的快速处理。在物流配送中，文本分类技术可以帮助企业及时响应客户需求，提高服务水平。4.3.2实体识别在物流配送中的应用实体识别技术可以从文本中自动提取关键实体信息，如人名、地名、组织名等。在物流配送中，实体识别技术可以快速识别订单中的收货地址、联系人等信息，提高配送效率。4.3.3机器翻译在物流配送中的应用全球化的发展，物流配送业务涉及多个国家和地区。机器翻译技术可以自动将一种语言的文本翻译成另一种语言，为物流配送提供跨语言支持，促进国际物流业务的顺利进行。第5章智能配送路径优化5.1路径优化问题的数学模型5.1.1背景与意义在物流行业中，配送路径的优化对提高运输效率、降低物流成本具有重要意义。合理的配送路径可以有效缩短配送时间，减少车辆行驶里程，降低能源消耗和碳排放。本节主要介绍路径优化问题的数学模型，为后续算法应用提供理论基础。5.1.2符号说明为方便描述，首先定义以下符号：N：配送节点集合；V：所有可能的路径集合；c_ij：从节点i到节点j的距离；t_ij：从节点i到节点j的时间；Q：配送车辆的载重量；q_i：节点i的货物需求量；d_i：节点i的配送优先级；L：配送车辆的最大行驶里程。5.1.3数学模型路径优化问题可以描述为一个带约束的优化问题，目标是最小化总配送成本。其数学模型如下：目标函数：minZ=∑(i,j)∈Vc_ijx_ij约束条件：（1）每个节点只能访问一次：∑(i,j)∈Vx_ij=1，∀i∈N（2）车辆的载重量不超过允许的最大值：∑(i,j)∈Vq_jx_ij≤Q，∀k（3）配送车辆的最大行驶里程限制：∑(i,j)∈Vt_ijx_ij≤L，∀k（4）流量守恒约束：∑(j,i)∈Vx_ji=∑(i,k)∈Vx_ik，∀i∈N，i≠1（5）初始和终止节点：x_11=0，x_n1=0（6）非负约束：x_ij≥0，∀(i,j)∈V5.2经典算法在配送路径优化中的应用5.2.1算法概述配送路径优化问题属于组合优化问题，经典算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。这些算法在求解配送路径优化问题时具有一定的优势。5.2.2遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。在配送路径优化中，将候选解表示为染色体，通过交叉、变异等操作不断优化解的质量。5.2.3蚁群算法蚁群算法（AntColonyOptimization，ACO）是一种基于蚂蚁觅食行为的优化算法。在配送路径优化中，通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素的过程，逐步找到最优路径。5.2.4粒子群算法粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。在配送路径优化中，将每个粒子看作一个潜在的配送路径，通过粒子间的信息共享和自身经验不断更新路径。5.3考虑实时交通情况的路径动态调整在实际配送过程中，交通状况是实时变化的，因此需要根据实时交通情况进行路径动态调整。本节主要介绍以下两种方法：5.3.1路径重规划当实时交通情况发生变化时，可以对当前配送路径进行重规划。具体步骤如下：（1）获取实时交通信息；（2）根据实时交通信息，更新路径代价；（3）使用经典算法重新求解优化问题，得到新的配送路径；（4）将新的配送路径应用到实际配送中。5.3.2路径局部调整路径局部调整是指在保持原有路径大部分不变的情况下，对部分路径进行优化。具体步骤如下：（1）检测到实时交通状况变化；（2）确定受影响的配送节点；（3）对受影响的节点及其相邻节点进行局部路径优化；（4）更新受影响节点之间的路径，保持其他路径不变；（5）将优化后的路径应用到实际配送中。第6章车辆调度与装载优化6.1车辆调度问题的数学模型6.1.1车辆调度问题描述车辆调度是物流行业中的重要环节，涉及如何在满足运输需求的前提下，合理安排车辆完成任务，降低物流成本，提高运输效率。本节针对车辆调度问题，建立相应的数学模型。6.1.2符号定义本节定义了车辆调度问题中所涉及的主要符号，包括车辆、客户、路径、时间窗等。6.1.3数学模型构建基于上述问题描述和符号定义，本节构建了车辆调度的数学模型，包括目标函数和约束条件。6.1.4模型求解方法介绍了常用的求解车辆调度问题的方法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。6.2车辆装载优化方法6.2.1装载问题概述装载问题是指在给定的车辆容量和货物需求下，如何合理安排货物的装载，以减少运输成本和提升装载效率。6.2.2装载优化方法本节介绍了常见的装载优化方法，包括贪心算法、回溯算法、分支限界法等。6.2.3装载问题求解策略分析了不同装载问题的特点，提出了相应的求解策略。6.3车辆路径与装载一体化优化6.3.1车辆路径与装载一体化问题描述车辆路径与装载一体化问题是指在满足客户需求的同时如何优化车辆路径和装载，以降低整体物流成本。6.3.2一体化优化方法本节介绍了一体化优化的方法，如基于遗传算法的一体化求解方法、基于粒子群算法的一体化求解方法等。6.3.3实践案例分享分享了实际物流企业中应用车辆路径与装载一体化优化的案例，分析了优化效果。通过以上内容，本章对车辆调度与装载优化进行了详细探讨，旨在为物流企业提供有益的借鉴和启示。第7章无人机配送实践与摸索7.1无人机配送的优势与挑战7.1.1优势分析无人机配送作为物流行业新兴的配送方式，具有以下显著优势：（1）提高配送效率：无人机配送可大幅缩短配送时间，尤其在偏远地区和交通不便的地方，能够实现快速响应和即时配送。（2）降低物流成本：无人机配送可减少人力成本、运输成本和仓储成本，有助于提高物流企业的盈利能力。（3）环保节能：无人机采用电力驱动，相较于传统燃油车辆，具有更低的碳排放和环境污染。（4）提高安全性：无人机配送可避免人为因素导致的交通，降低配送过程中的安全风险。7.1.2挑战分析无人机配送在实际应用中，也面临着以下挑战：（1）技术瓶颈：无人机续航能力、载重能力、飞行稳定性等方面仍有待提高。（2）安全隐患：无人机飞行过程中可能发生失控、碰撞等，对空中交通安全构成威胁。（3）法律法规限制：我国对无人机飞行活动实行严格的监管，无人机配送在法规政策方面仍存在一定限制。（4）末端配送难题：无人机配送在末端配送环节，如楼宇配送、货物交接等方面仍存在一定的难题。7.2无人机配送的场景应用7.2.1农村配送无人机在农村配送场景中，可解决农村地区交通不便、配送效率低等问题，提高农产品流通效率。7.2.2医疗急救无人机在医疗急救场景中，可实现快速、高效的药品配送，为患者争取宝贵的救治时间。7.2.3城市配送无人机在城市配送场景中，可缓解城市交通拥堵，提高配送效率，降低物流成本。7.2.4灾难救援无人机在灾难救援场景中，可迅速抵达灾区，为受灾群众提供急需的物资援助。7.3无人机配送的监管政策与标准7.3.1监管政策我国对无人机飞行活动实施严格的监管政策，主要包括：（1）飞行审批：无人机飞行活动需向民航部门申请飞行计划，获得批准后方可实施。（2）飞行限制：无人机飞行区域、高度、速度等方面受到一定限制，以保证空中交通安全。7.3.2配送标准无人机配送标准主要包括：（1）货物包装：无人机配送的货物需符合相应的包装标准，保证货物在飞行过程中的安全。（2）无人机功能：无人机配送需满足一定的功能要求，如续航能力、载重能力等。（3）配送流程：明确无人机配送的各个环节，如起飞、飞行、降落、货物交接等，保证配送过程的顺利进行。7.3.3安全保障为保障无人机配送的安全，需采取以下措施：（1）完善无人机飞行控制系统，提高飞行稳定性。（2）建立无人机飞行监测与预警体系，实时监控无人机飞行状态。（3）加强无人机驾驶员培训，提高驾驶员的操作技能和安全意识。（4）制定应急预案，应对无人机飞行过程中可能出现的突发事件。第8章智能语音技术在物流配送中的应用8.1智能语音技术的发展及其在物流行业的应用人工智能技术的飞速发展，智能语音技术逐渐成为物流行业提高效率、降低成本的重要手段。智能语音技术主要包括语音识别、语音合成、自然语言理解等。在本节中，我们将探讨智能语音技术的发展历程，以及其在物流行业中的应用。8.1.1智能语音技术的发展智能语音技术起源于20世纪50年代，经过数十年的发展，已经取得了显著的成果。特别是深度学习等人工智能技术的突破，使得语音识别和语音合成技术取得了长足的进步。8.1.2智能语音技术在物流行业的应用在物流行业，智能语音技术主要应用于配送环节，包括语音识别、语音合成等。这些技术的应用有助于提高配送效率、减少人工成本、提升客户满意度。8.2语音识别技术在配送环节的应用语音识别技术是智能语音技术的重要组成部分，其在物流配送环节的应用具有重要意义。8.2.1实时语音识别在配送过程中的应用实时语音识别技术可以帮助配送员在配送过程中，快速准确地获取客户信息，提高配送效率。例如，配送员可以通过语音识别技术，将客户提供的地址信息实时转化为文字，便于导航和查找。8.2.2非实时语音识别在物流配送中的应用非实时语音识别技术主要用于处理配送员在配送过程中产生的语音数据，如客户反馈、投诉等。通过对这些语音数据进行识别和分析，物流企业可以及时发觉并解决问题，提升服务质量。8.3语音合成技术在物流服务中的作用语音合成技术是指将文本信息转化为自然流畅的语音输出。在物流服务中，语音合成技术具有广泛的应用场景。8.3.1语音合成在客户服务中的应用物流企业可以利用语音合成技术，为客户提供自动化的电话通知、短信通知等服务。例如，在订单配送过程中，通过语音合成技术向客户发送订单状态、预计送达时间等信息。8.3.2语音合成在配送员培训与管理中的应用语音合成技术还可以用于配送员的培训与管理。通过将培训资料、操作规范等文本信息转化为语音，配送员可以更加方便地学习与掌握相关知识。8.3.3语音合成在物流配送环节的优化在物流配送过程中，语音合成技术可以帮助配送员在驾驶过程中，通过语音提示获取导航信息、客户信息等，降低驾驶风险，提高配送效率。同时语音合成技术还可以用于物流中心的自动化分拣、调度等环节，实现物流配送的智能化。第9章智能物流配送中心的规划与设计9.1智能物流配送中心的概念与功能智能物流配送中心作为现代物流体系的核心环节，其主要通过运用物联网、大数据、人工智能等技术手段，实现货物的高效、准确、智能分拣与配送。智能物流配送中心不仅具备传统配送中心的存储、分拣、配送等功能，还拓展了以下几方面功能：货