物流信息
LOGISTICS INFORATION
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为什么说智慧物流的数据处理是基础？万丈高楼平地起说明道理对智能物流而言，数据处理能力特别是毫秒级数据处理能力是一切技术得以展开的基础,所谓万丈高楼平地起就是这个道理，基础牢靠了，一切就是顺理成章。 从某种意义上说，如果上海物流公司想实时监控物流设备，无论是汽车、飞机还是船舶，每分钟生成大量的操作数据和视频数据，这些数据上传到云，必须有一个非常复杂和先进的算法平台处理，在最短的时间内实现准确的反应，达到提高效率的目的。 因为目前各个环节都特别注重数据收集，所以很多数据收集后似乎有很多问题，如果没有，很多看似相互冲突，逻辑上违背的数据应用都有很大的问题。 比如在海运领域，从沿海到内地集装箱调运时，有时候有货进没货出，没有货出的时候只能调空箱。就航运业而言，船舶航行信息、操作方式、调度信息、港口、货栈、水文气象等信息是非常分散和大量的，所以要运用大数据，建立一个庞大的数据池，对数据进行精炼形成新的价值。 例如，对于飞机来说，与客运不同的物流运输除了安全外，降低成本和提高效率是管理目的的核心目的。航空物流企业一般都在关注遇到什么样的天气，用什么样的航速飞行最省油，而且机腹的货仓怎么样排列才能在最有效的方式下承载更多的货物。 为了获得核心数据和真正的解决方案，必须基于庞大的数据操作能力。 关键是人工智能技术的出现实现了无人仓库的概念。在人工智能如机器视觉的帮助下，自动化仓库的搬运机器人、分拣机器人、无人叉车等一系列物流机器人都可以在仓库内进行作业，实现自感知、自学习、自决策、自执行等功能，更有效地实现自动化集成。 另外，以历史消费数据为基础，通过深度学习、宽度学习等算法，建立了库存需求量预测模型，可以检测过去的数据，预测未来的库存需求，形成一个智能仓储需求预测系统，从而实现系统根据实际数据自动生成最优订购方案，实现对库存水平的实时调节。 与此同时，随着订单数据的不断增加，预测结果的灵敏度和准确度都可以进一步提高，从而可以在维持较高的物流服务水平的同时，降低企业的库存成本。 这也是京东目前竞争力的核心，大数据和算法仍然支持这样一个基于用户需求和库存动态比例的数据模型和一系列应用。 因此，除了建立物联网研发团队和人工智能算法和应用团队外，大数据处理能力和大数据算法的研发也是智能物流企业非常重要的方向，当然，大数据处理能力和大数据算法的研发也是需要大量的科研团队的支撑才能实现。 |
