【解决方案】智慧物流：打造智能化平台，助力物流企业实现降本增效
一、方案背景
1. 行业现状
1）物流行业变革需求日益强烈
近来年，随着新零售等行业的崛起，我国物流业总量和增量持续增长，行业长期存在的痛点问题越发凸显，行业变革需求日益强烈。
2）国家政策引导物流行业转型升级
物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业。政府高度重视物流行业的智能化改造，发布多项政策以促进“智慧物流”的快速发展。
3）新兴技术加速行业智能化演进
大数据、人工智能、云计算、区块链、无人机等技术的快速发展，也帮助物流行业打通链条、实现协同，加速了行业的智能化演进与模式革新。
4）传统物流企业积极探索创新模式
传统物流企业也在积极探索“互联网+物流”的创新模式，建设全智能化物流平台，重塑物流行业格局，助力企业实现降本增效。
2. 行业痛点
1）仓储智能化水平低
物流仓储业务智能化水平低，海量SKU入库出库依靠人工逐个识别和确认，运作效率低，分拣、查货困难，货品易丢失，种种问题导致服务满意度低。
2）各环节数据不互通
物流参与方较多，各方信息孤岛严重，无法及时有效互通，导致企业各个环节的信息沟通成本高，信息不对称，数据的可视与透明问题严重。
3）运输缺乏监管与整合
物流货运存在“小散乱差”现象，缺乏有效监管，运输方式简单粗放，运输质量良莠不齐，货运司机权责不明确导致服务质量无法保障，运力利用率低。
4）成本高、效率低
货物周转效率低，物流成本居高不下，空载率与超载率双高，进一步加剧物流服务供给和需求之间的矛盾，“最后一公里”问题仍旧突出。
3. 行业需求
1）物流系统急需智能化改造
场景内智能设备以及子系统等越来越多，传统技术无法应对现有的发展挑战，物流系统急需融合AI等新技术，实现智能化改造。
2）新零售对仓储提出更高要求
电商及新零售的崛起不仅要求物流技术与物流服务升级，更是对仓储及运输环节的效率提出了更高的要求，科学高效化监管已是必然。
3）打通物流各环节数据壁垒
物流行业涉及的人、车、设备、货物、场地等实现互联互通、打通产业链条中的数据壁垒是构建智慧物流的必备条件。
4）提高智能决策与分析能力
在物流运输和配送环节，需要借助物联网、大数据、智能硬件等技术与设备，提高物流系统智能分析决策和智能执行能力。
二、方案介绍
1. 方案概述
智慧物流行业解决方案
围绕“互联网+物流”概念，采用物联网、人工智能、大数据、云计算、智能硬件等先进技术与设备，构建物流智能化综合管理平台，并覆盖物流各个环节，如包装、运输、仓储、装卸搬运、配送等，实现物流系统的数据采集、智能感知、分析和处理能力，从而达到物流系统中各个单元高效率、高质量、低成本协同运作的目标，助力物流行业降本增效。
2. 业务架构
三、综合管理平台
1. 智能仓储
1）智能出入库
融合传感器、RFID、条码、激光、红外、蓝牙、语音及视频监控等感知技术，对仓储货物实现感知、定位、识别、计量、分拣、监控等，实现智能入库、盘库、移库、出库等流程，极大提高仓储效率，增强仓储的精细化与智能化管理能力。
2）人员管理
人脸检测/识别/统计：融合人脸检测、人脸识别、人脸考勤、人脸门禁、实时定位、人流量统计等功能，为仓库提供人员进出限制、考勤、实时监控等多方面的管理功能，有效提升仓库人员管理与工作的效率，实现少人、无人化值守的目标。
- 人脸门禁
可对接人脸门禁闸机，利用人脸识别进出仓库，防止陌生人员进入，有效防止出现冒名顶替盗取仓库物资的情况，极大地保障仓库货物的安全性，有利于仓库高效运作。
- 人脸考勤
人脸识别打卡，并实时统计仓库内人员流量，对接考勤系统，可查看人员的上岗/离岗时间、工作时长等数据，方便管理人员进行统计，实现智能考勤与工作考核。
- 人脸识别
在仓库重点、重要位置和通道部署人脸识别摄像机，当检测到非仓库人员、黑名单人员或人员私自夹带仓库物品时，平台会弹出告警，提醒仓库管理者及时检查与处理。
3）车辆管理
- 车辆检测/识别/统计
设立仓库进出车辆信息库，在仓库出入口等重要位置安装翻板式或立柱式防冲闯设备，通过智能摄像头对出入车辆进行车型、车牌智能识别，抓拍车牌与数据库中车牌信息进行实时比对，实时统计出入车辆信息，依据车辆识别情况控制和阻挡车辆通行，遇有仓库警报时可联动锁闭，有效保障车辆数据真实可靠，方便对仓库进出车辆管理。
- 车辆定位
实时统计仓库内叉车数量，并对仓库内的叉车等进行定位管控，并监测车速，避免发生超速等危险行为，当监测到叉车超速、越权进入仓库某区域、或长时间滞留时，平台可及时告警。
4）AI智能监控
平台可通过仓库现场监控摄像头采集的数据，结合AI智能算法，实现对人、车、物、危险行为等识别，如：人脸识别、车辆识别、烟火识别、抽烟行为识别等，及时预警异常情况，减少仓库的安全隐患，提高仓储风险防范水平。
平台可将仓储中心的摄像头设备进行统一集中管理，可远程监控查看仓库的工作现场，实现对仓库的可视化与智能化监管，支持多个仓储中心接入到平台。
5）环境监测
平台可采集仓库内的智能传感器数据，如温度、湿度等，实时监测仓库内的环境状况，一旦监测到异常情况，则及时告警，有效防范安全事故发生。
6）智能告警
平台可对仓库监管过程中的异常情况进行及时智能告警，如抽烟、烟火、偷盗、设备异常运行、环境监测异常等，并进行可视化弹窗提醒与通知，方便管理人员实时查看与处理。告警消息可通过语音、短信、APP、消息通知、微信等方式推送给管理人员。
7）移动端协同
通过平板、智能手机等移动端实现对仓库的全面管理，如订单管理、出入库、安防监控、仓储数据、物流运输跟踪等，与电脑端协同，数据互通，让仓储管理更加便捷，极大地提高工作效率。
2. 智能运输
1）车辆管理
平台对货运车辆的相关信息进行统一采集与监管，如车型、车牌号、车辆编号、司机信息、车辆维修、油耗、缴费等，车辆数据清晰、详细，有利于管理人员实现对货运车辆的全面监管与智能调度。
2）在途监控
可对货运车辆进行实时监管，如发车与抵运状态、车辆定位与跟踪、车况与路况、司机状态、超速等违规情况等，监测到异常可及时告警，保障物流运输安全，还可通过APP端实时监控车辆及司机的位置与服务状态。
3）智能告警
融合智能传感技术，实时监测运输中货物所处环境的温度、湿度、气压、光照等情况，尤其适用于危险品运输、冷链运输。数据异常时，平台可立即向工作人员发送告警，管理人员可根据警报信息及时采取相应补救措施，有效降低货物损失。
4）车辆感知
GIS技术
路径追踪：将运输路线上采集到的货运车辆行驶位置展现在电子地图上，形成行车轨迹，方便管理人员实时进行路径追踪。
GPS/北斗技术
- 对车辆和货物实时定位、跟踪、监控、智能调度
- 智能路线规划与导航、指挥、信息查询、救援等
- 适用于特种货运、长途货运、专用货运等
智能传感技术
- 感知环境温度、湿度、气压等情况
- 货运稳定检测，如倾斜角度监测
- 检测撞击/损坏，实时震动报警
- 光照监测报警：被盗、开箱等
- 适用于冷链、危险品运输等
RFID技术
- 集装箱跟踪、管理
- 货运车辆跟踪、管理
- 装载设备跟踪、管理
5）智能调度
结合导航、道路通行能力和车辆行驶限制等道路数据，对运输进行智能路线规划，提供最合理的行驶线路，提高运输能力、降低运输成本，保障货品快速、安全抵达。
6）安全驾驶监测（ ADAS ）
基于深度学习与AI图像识别和处理技术，利用DSM摄像头监测司机驾驶行为，若监测到异常行为，如：疲劳驾驶、打电话、抽烟、碰撞等，则立即向平台告警，有效降低物流的运输风险，提高运输车辆的行驶安全。
7）智能配送
集成GPS、物流跟踪、配送路线优化等技术，将配送订单分配给可用的车辆，实现配送流程的电子化、配送决策的智能化、配送路线的实时显示、配送车辆的导航跟踪和空间配送信息的查询显示，协同仓库部门共同完成配送任务，保障运输时效最优化、成本最低化。
3. 数据融合管理
1）数据融合
平台融合了AI、大数据、物联网、5G等技术，拥有强大的数据融合、处理及分析能力，将物流的每一个节点汇聚到一起，让物流各模块互联互通，实现物流管理的可视化、物流配送的智能化、供应链的智慧化以及产品的可追溯化，降低物流管理成本，提高各环节协同效率。
- 数据可视化
汇聚物流各环节经营数据，实现统一管理和监测，平台对各项数据进行融合分析、处理与可视化展示，让管理者清晰了解，快速掌握企业当前经营与管理状况。
- 多维度统计
自动采集、统计与分析各关键数据，如仓储管理、人员考勤、车队管理、运输监管、配送等，有效提高人员工作与协同效率，降低人力成本。
- 全面监管
覆盖物流的各个环节（集、分、储、运、配等），将分散于多处的物流数据进行集中监管，实现“一个平台全面管控”， 一体化运营、全方位协同、精细化与智能化管理。
2）移动端协同
面向多服务角色提供满足不同需求的移动端。通过平板电脑、智能手机等移动端实现物流各环节的工作协同与流程管理，数据互联互通，实现物流管理全程透明化、高效化、智能化。
四、方案优势
1）AI多维感知与智能分析
在物流运输、仓储、配送等各环节深度融合AI、物联网、云计算、大数据等技术，实现智能感知、分析与辅助决策，驱动物流各流程管理向智能化转变，达到降本增效的目标。
2）智能一体化平台解决能力
依托一站式物流综合管理平台，实现数据汇聚，为物流企业提供高效率、标准化的物流管理服务，贯穿物流各个环节，助力物流供应链实现一体化、智能化运作。
3）数据互通，协同监管
打通物流仓储、运输等各环节与政府监管部门之间的信息互通，加强衔接，实现多方监管，有利于政府职能部门对物流活动全程监测预警、实时跟踪查询。
4）灵活性强支持拓展
平台具有强大的数据接入、处理及分发能力，兼容性强、开放度高，轻松部署，功能可灵活拓展，轻松与第三方集成，满足更高级的业务需求。
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