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智慧物流 Intelligent Logistics


 什麼是智慧物流 


                                                                 

                       智慧物流是一種以信息技術為支撐,在物流的输、含儲、包装、裝搬、流通加工、配

                送、信息服務各個節實現系統感知。全面分析,及時處理及自我調整功能,實現物流規整

                智慧、發現智慧、創新智慧和系統智慧的現代綜合性物流系統。

                       智慧物流的提出符合現代物流業自動化、網路化、可視化、實時化、跟蹤與智能智能

                跟蹤與智能控制的發展新趨勢,有利於降低物流成本、提高效率及控制風險。



智慧物流的功能


                                                                  

                       運用各種先進技術能夠獲取運輸、倉儲、包装、裝卸搬運、流通加工、配送、信息服

                務等各個環節的大量信息。實現實時數據收集,使各方能準確掌握貨物、車輛和倉庫等信

                息,初步實現感知智慧功能。

                        感知後把採集的信息通過網路傳到數據中心,用於數據歸檔,建立強大的資料庫,分

                門別類後加入新數據,使各類數據按要求整合,實現數據的聯繫性、開放性及動態性。並

                通過對數據和流程的標準化,推進跨網路的系統整合,實現整合功能。

                        運用智能的模擬器模型等手段分析物流問題,根據問題提出假設。並在實踐過程中不

                斷驗證問題,發現新問題,做到理論實踐相結合。系統在運行中會自行調用原有經驗數據

               ,隨時發現物流作業活動中的漏洞或者薄弱環節,從而實現智能分析功能。

                       結合特定需要,根據不同的情況評估成本、時間、質量、服務、碳排放和其他標準,

               評估基於概率的風险,進行預測分析,協同制定決策,提出最合理有效的解決方案使做出

               的決策更加的準確、科學,從而實現優化決策功能。

                       系統智慧集中表現於智慧物流並不是各個環節各自獨立,毫不相關的物流系統,而是

               每個環節都能相互聯繫,共用數據,優化資源配置的系統,從而為物流各個環節提供最強

               大的系統支援,使得各環節協作、協調、協同,從而實現系統支援功能。

                       在前面個功能的基礎上,按照最有效的解決方案,系統自動遵循最快捷有效的路線運

               行並在發現問题後自動修正,並且備用在案、方便日後查詢。

                       及時反饋功能,物流系統是一個實時更新的系統。反饋是實現系統修正,系統完善必

               不可少的環節反饋貫穿於智慧物流系統的每一個環節,為物流相關作業者瞭解物流運行情况

               ,及時解决系統問題提供強大的保障。


智慧物流的價值


                                                                                            

                     對企業本身能有效降低成本並提高企業利潤,對物流業能加速其產業發展,對消費者

              有效節約成本掌握貨物資訊並輕鬆放心購物。生產商、批發商、零售商三方透過智慧物流

              互相協作,資訊共用,有效實現物流的智能調度管理,整合物流核心業務流程,強化物流

              管理的合理化,企業便能控制成本、物流時效,增加利潤。

                      隨著RFID技術與感測器網路普及,提昇物與物的互聯互通將空、海、陸相關物流企業

                整合一起。




                                                                                                                                                                                             部分文章出處於MBA智庫百科