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智慧物流理念范文1
中圖分類號：F253.9 文獻標識碼：A
Abstract： On the basis of the literature review of smart logistics and smart logistics talent development， the article defines smart logistics' talent. It constructes a set of talent development index system on smart logistics， which is involving government， industry， enterprises， schools and individuals. With the DEMATEL（decision making trial and evaluation laboratory）method， taking the Ningbo smart logistics talent development for example， the article shows the relationships among the related factors， and quantitatively measures the comprehensive degree， causal degree and central degree. It reveals that the talent development of smart logistics should give full play to the causal relationship of the factors which affects its own development. Thus， the smart logistics talent development policy will be more effect.
Key words： smart logistics； talent； factor； DEMATEL
2009年，奧巴馬提出將“智慧的地球”作為美國國家戰略；2009年8月7日，總理在無錫提出了“感知中國”的理念，表示中國要抓住機遇，大力發展物聯網技術。將“物聯網”與現有的互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合，在這個整合的網絡當中，存在能力超級強大的中心計算機群，能夠對整合網絡內的人員、機器、設備和基礎設施實施實時的管理和控制，在此基礎上，人類可以以更加精細和動態的方式管理生產和生活，達到“智慧”狀態，提高資源利用率和生產力水平，改善人與自然間的關系。
寧波市是一座充滿生機和活力的現代化國際港口城市，在港口經濟中最為活躍也是最為有發展空間的產業就是物流。數據顯示，中國物流行業的成本高達30%，而國外物流行業的成本只有不到10%，如果物流行業的整體成本能下降10%，中國的產品就能提高10%的利潤，所以物流產業的提升對整個經濟具有巨大的帶動作用。寧波擁有物流企業近5 000家，龐大的物流企業群體和得天獨厚的港口基礎為發展智慧物流提供了廣闊的舞臺。
為行業企業發展提供合格的從業人員，是一個區域經濟發展是否能夠做到可持續的一個先決條件。面對著智慧物流這一嶄新的理念，如何發揮方方面面的力量，培育出優質高效的智慧物流人才，成為目前急需研究的一個課題。
1 相關文獻回顧
1.1 智慧物流內涵的研究
2009年中國物流技術協會信息中心、華夏物聯網、《物流技術與應用》編輯部率先在行業提出“智慧物流”概念，即在互聯網的基礎上將物聯網技術運用到物流產業發展中。鑒于智慧物流的新穎性，國內學者對其研究并不多，依據目前所查找到的文獻，可以發現國內學者對智慧物流的理解分成三種觀點。
觀點一：依托信息技術，智慧物流是一種現代化的綜合性物流系統。如應琳芝等（2011）認為智慧物流是一種以信息技術為支撐，在物流的運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通加工、配送、信息服務等各個環節實現系統感知、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[1]。馬軍（2012）認為，智慧物流就是以信息技術為依托，通過系統物流的建設，讓物流自動化、創新化、準確化，智慧物流實際上也是現代化綜合性的物流系統[2]。
觀點二：智慧物流是使物流系統具有自行解決物流中某些問題的能力。如中國物聯網校企聯盟認為，智慧物流是利用集成智能化技術，使物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。
觀點三：智慧物流是物流發展到傾向于整體智能和服務對象緊密智能聯系的狀態。如汪鳴（2011）認為，智慧物流是指在物流業領域廣泛應用信息化技術、物聯網技術、智能技術和匹配的管理和服務技術基礎上，使物流業具有整體智能特征和服務對象之間具有緊密智能聯系的發展狀態[3]。
國內物流界對智慧物流的實踐基本上傾向于技術層面，且發展比較迅猛。如安得物流的實踐告訴我們信息化助力“智慧”物流，信息化技術使其在物流方案優化與成本控制方面領跑市場?！肮?物聯網=智能物流”的理念促使其開發的可視化管理核心模塊，保障了其管理理念和手段的先進性。2010年，明倫高科創造性的提出“企業物流信息化、物流企業信息化、物流信息企業化、信息企業物流化”。將物聯網技術與物流公共信息平臺進行有機結合，實現了物流公共信息平臺的智能化。寧波市以整合寧波口岸公共信息平臺資源為基礎，利用RFID、GPS、AIS、視頻采集、數據交換等物聯網技術，搭建寧波口岸物聯網智能平臺，以拓展寧波電子口岸和第四方物流平臺功能為重點，建設智慧物流數據中心，提供智慧物流的基礎服務和應用服務。寧波富邦物流有限公司與IBM中國開發中心合作創建的智慧物流是一個能夠整合各方資源、實現運輸量預測、最優路線設計、合理調度車輛、自動優化拼車、實時查詢追蹤、自動結算等功能的“智能”平臺。該平臺突出的重點在于可視化、可控化、智能化，能把現在比較先進的云計算、物聯網、智能分析等技術有機地融合在一起。
國外學者對智慧物流的研究大多通過信息系統的實現來開展對智慧物流的研究，如H.C.W. Lau， K.L. Choy， Peter K.H. Lau， W.T. Tsui（2004）認為智慧物流能對要開展的業務提供專家級的意見，并能夠在價值鏈中提升物流運作效率[4]。Michael Stolarczyk（2006）認為智慧物流是一種充滿智慧、有遠見、自身具有敏感性和反應效果的自適應物流系統[5]。
綜合以上分析，可以清晰的看出，智慧物流必須依賴信息化技術，具有自行解決物流中某些問題的能力，且需要整個物流行業的智能化程度配合。
1.2 智慧物流人才開發研究
人才開發包括：挖掘人才、培養人才，即從現有人才資源中發現有能力的人，進行培養、訓練，提高他們的業務技術和經營水平。
截止目前，學術界對智慧物流人才開發方面的文獻基本上沒有，面對著智慧物流建設的日新月異，如何能夠促進智慧物流人才開發成為了一個迫切需要研究的課題。借鑒智慧物流特征中體現的特性，可以查閱相關人才開發的文獻作為研究的依據。如王凌（2009）認為政府在開發高素質的相關人才中應實現“戰略規劃者”、“制度設計者”、“要素保障者”和“政策宣講者”四大職責[6]。李和中（2009）借鑒新加坡、印度政府建立人才開發機制時提出應該通過政府投入導向來引導企業的發展方向[7]。王熠、孫?。?012）提出應該強化科技人才開發意識、增加教育投入、完善科技人才培訓體系、加大對科技型企業支持力度等要素來影響本地區科技人才開發水平[8]。王娜（2011）提出培養和引進高素質科技人才，需要進行合作教育的有效實施，相互間的深層次融合至為關鍵[9]。
綜合以上兩個方面的回顧，可以看出，智慧物流人才開發必須結合智慧物流的特性，對現有物流人才資源進行培訓和訓練，進而挖掘和培養行業企業能夠用得上的人才。
2 智慧物流人才開發的指標體系構建
2.1 智慧物流人才開發影響環境分析
人力資源提升是行業發展的動力，新理念的提出和深化，必須有一大批行業從業人員相關理論和技能的培養，才能真正促進該行業的升級換代。智慧物流人才開發的初始離不開物流人才信息化水平的提升，其本質的體現在于學校是否給予學生必要的物流信息化知識和技能的培養。當學生轉換成物流企業的員工后，是否能夠適應智慧物流所要求的崗位技能就成為了物流企業升級換代的大事。智慧物流人才的生存環境好壞，是否能體現物流信息化人才長期投入所獲得的必要回報，是智慧物流人才集聚的必要條件，而這種集聚效應反過來又會促進物流行業的進一步升級換代。物流行業是否能夠有魄力使用智慧物流人才，換句話說，是否給與對方足夠的重視和信心，將是智慧物流推廣的關鍵。政策是否能夠有效地激勵物流行業提升信息化水平，將會是智慧物流人才在物流行業活躍的“活性”因子。
綜合以上觀點，構建了如圖1所示的智慧物流人才開發影響環境因素，其中微觀環境包括員工自身構成的個人發展環境和企業職場氛圍環境，這將直接影響智慧物流人才的開發；中宏觀環境包括行業競爭環境、政府、學校等環境，將從一定程度上加強或弱化智慧物流人才的開發。
2.2 智慧物流人才開發指標體系
結合文獻研究和智慧物流的特性，構建了如表1所示的智慧物流人才開發指標體系。
3 實證分析
3.1 基于DEMATEL方法的寧波智慧物流人才開發分析模型
基于寧波市大力發展智慧城市、智慧物流的決心和魄力，本文將上述智慧物流人才開發的指標體系制作了調查問卷，進行了調研。調查范圍如表2所示。其中發放問卷148份，回收問卷123份，有效問卷117份，占回收總數的95.12%。
結合調查結果，依據DEMATEL的驗證理論及思路，評價了每個因素對其他因素的直接影響關系，構建了表3所示的直接影響矩陣Y■。其中，矩陣內的每一個值Y■表示因素i對因素j的影響程度。表中0—3作為衡量因素之間關系的標度，0代表因素之間的沒有關系，1代表因素之間關系一般，2代表因素之間的關系較強，3代表因素之間的關系很強。計算時，采用了EXCEL進行模型的計算。
依據DEMATEL法的計算步驟，得到寧波智慧物流人才開發指標之間的原因度和中心度（如表4所示）。其中，因素F■的中心度表明了因素i在指標體系中的位置及其所發揮的作用大??；其原因度表明了因素i對其他因素的影響程度，當原因度大于0時，表明該因素對其他因素的影響大，成為原因因素；當原因度小于0時，表明該因素受其他因素的影響大，稱為結果因素。
3.2 影響寧波市智慧物流人才開發的因素分析
如表4所示，將影響寧波市智慧物流人才開發的因素可以分為兩類：
（1）原因因素。按其大小順序依次是：F11、F17、F9、F10、F18、F16、F13、F12、F22、F8、F21、F15、F26、F3。這些因素對寧波市智慧物流人才開發影響較深，應該著力強化此類指標因素，進而促進寧波市智慧物流人才開發的成效。
F11的原因度最高，作為復合性人才的智慧物流人才對其就職的行業比較看重，只有提升了行業的薪酬待遇，才能在一定程度上激勵更多的高科技人才進入物流行業，進而促進智慧物流人才的集聚。其次F17的原因度較高，表明智慧物流人才對政府是否具有明確的智慧物流發展戰略比較看重，說明目前智慧物流人才更多地愿意與區域經濟發展共進退，但同時也希望政府能夠在行業支持力度方面多下功夫，使自己明確如何規劃自己的職業生涯，進而能夠提升自己的實力。F3的原因度最低，說明智慧物流人才對所就職的企業晉升與培養機制雖然有看重，但是在所有原因度中不是主要地位，從另一個側面也反映了智慧物流人才希望獲得的是比較自由的就業空間，不太愿意把自己局限在一個單位中發展，更多的是能夠獲取整體就業環境的完善性。
（2）結果因素。按其絕對值大小順序依次是：F29、F28、F7、F23、F30、F19、F27、F25、F20、F6、F14、F2、F24、F4、F5、F1。這些指標會受到其他指標的影響，進而影響寧波市智慧物流人才開發的成效。比較靠前的是F29、F28、F7、F23等結果因素，從分類表中能夠看出，個人在工作中的信息與技術應用意識、個人在工作中的價值取向、智慧物流人才的職業道德等指標與員工個人發展和經過學校職業技能培養階段密切相關，這反映了寧波智慧人才開發時，應該將更多的關注度放在培養和提供員工就業環境的載體（即企業和學校）上，而不是將關注力放在員工個人身上，因為可以通過其他環境因素來影響員工個人的發展。
因素中心度越大表明其在系統中的作用和功能越大，在寧波市智慧物流人才開發指標中，排在最靠前的幾位依次是F10、F22、F8、F19、F21、F3、F18、F11、F12、F20等。這說明了寧波智慧物流人才開發時，要想取得較好的成效，必須把行業創新氛圍、智慧物流人才的信息管理能力、行業人才集聚度、學校智慧物流人才定位等環境要素放在首位進行發展，進而通過這些關鍵因素的投入和發展，推動寧波智慧物流人才開發的可持續性。
4 結論、建議和展望
智慧物流的發展離不開智慧物流人才的開發，只有充分重視“以人為本”，培育一大批適合智慧物流發展的智慧物流人才，才能夠真正有效地促進智慧物流行業的發展。
從中宏觀層面而言，智慧物流行業的競爭態勢將在很大程度上影響到寧波智慧物流行業的發展，其中智慧物流行業平均報酬、智慧物流行業競爭激烈程度、智慧物流行業創新氛圍等環節對寧波智慧物流人才的開發具有明顯的作用。如果能夠充分發揮物流行業協會的力量，對寧波物流行業、企業進行一定程度的規范，按照影響寧波智慧物流人才開發的原因度指標因素來有條不紊的開展工作，必將對該行業智慧物流人才的開發起到較大的輔助作用。對政府而言，需要進一步明確智慧物流發展戰略，加大對物流行業對智慧物流環節的傾斜力度，提供智慧物流的基礎設施等主要環節，通過政府公共管理的針對性和區域經濟發展的側重點不同，進而推動寧波智慧物流人才開發。對于學校而言，應該加強對智慧物流人才的信息管理能力和知識體系完備性方面的設計，同時強化提升員工就業前的學習，幫助企業建立能適應智慧物流人才發展的晉升與培養機制，都將在很大程度上推動寧波智慧物流人才的開發。綜合以上分析能夠看出，目前寧波智慧物流人才在開發時，行業協會、政府、學校、企業在其中所起到作用各有偏差，相關機構在制定政策時，必須充分考慮這些因素在智慧物流人才開發時的因果關系，進而推出真正能推動智慧物流人才發展的策略。
本文研究的視角主要集中于影響智慧物流人才開發時的環境因素，考慮到智慧物流人才的復合性，以及各區域經濟發展對智慧物流的不同要求，智慧物流人才開發的研究還可以從區域經濟與人才發展聯動性、企業的用人環境構建等多維度多視角開展研究，進而不斷豐富智慧物流人才開發的維度和深度，為后續研究奠定良好的研究基礎。
參考文獻：
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[2] 馬軍. 智慧物流——打造現代化物流平臺[J]. 數字技術與應用，2012（7）：239.
[3] 汪鳴. 智慧物流重在智慧[J]. 物流時代，2011（11）：13.
[4] H.C.W. Lau， K.L. Choy， Peter K.H. Lau， W.T. Tsui. An intelligent logistics support system for enhancing the airfreight forwarding business[J]. Expert Systems， 2004（5）：253-268.
[5] Michael Stolarczyk. Intelligent Logistics or Just Good Old Common Sense？[EB/OL]. （2006-12-08）[2013-10-30]. http：///intelligent-logistics-or-just-good-old-common-sense-2006-12.
[6] 王凌. 知識型服務業人才開發中的政府職責實現[J]. 云南行政學院學報，2009（4）：88.
[7] 李和中. 新加坡、印度政府建立人才開發投入機制的經驗及其對我國的啟示[J]. 湘潭大學學報，2009（1）：19.
智慧物流理念范文2
關鍵詞：智慧物流；數據挖掘；差異化服務
中圖分類號：F250 文獻標識碼：A
Abstract： This article collects the research trends of smart logistics and data mining， and provides the theoretical basis for further research. Based on big data research field of vision， it analyzes the reason of logistics' enterprises exploring opportunity form the data under the pressure of competitive situation and“internet+”opportunity. The article studies the differentiation service method of logistics' enterprises from the establishment of high quality data availability set taking the theme of logistics service as the center and the competitive elements of smart logistics differentiation service.
Key words： smart logistics； data mining； differentiation service
2009年以來，智慧物流理念的提出，給物流業向“智慧化”轉型注入了一劑強心針。各種冠以智慧名目的軟件和解決方案不勝其數，對于物流企業而言，在享受智慧物流理念的同時，又深深陷入技術應用和業務發展的困局，即采用智慧物流技術之后，業務增長有限。與此對應的是，企業數據量大幅遞增，帶來了企業IT架構的不穩定。“互聯網+”、大數據也在深深地刺激著物流企業的經營神經，如何跟上時代潮流，借助先進理念對企業業務進行升級轉型成為了一個迫切需要研究的命題。
1 相關文獻研究
1.1 智慧物流及研究動向
從現有文獻來看，國內智慧物流理念從提出到引發激烈研討，經歷了以下幾個階段。2009年以前，相關文獻使用物流智慧，或者將物流表述為一種智慧，對其展開了相應的研討。宋則（2007）認為現代物流是一種人類協同合作“本能的智慧”[1]。2009～2013年，該階段研究強調信息技術在物流行業的推廣應用，將智慧物流作為物流信息化發展的較高階段展開論述。王繼祥（2010）指出物聯網發展必將推動智慧物流的變革[2]。2014年之后，學者們結合智慧的內涵和外延，從管理角度對智慧物流進行了更加深入的研究。王之泰（2014）將智慧物流定義為是將互聯網與新一代信息技術和現代管理應用于物流業，實現物流的自動化、可視化、可控化、智能化、信息化、網絡化的創新形態[3]。
以“smart logistics”和“wisdom logistics”為關鍵詞，檢索google學術、Emerald數據庫可以發現，2006年以前，國外學者往往以物流某環節的智慧（smart）為關鍵詞展開論述，在研究時遵循著IT技術、RFID、系統軟件開發的技術路線，同時沿著供應鏈管理的視角對物流相關環節進行研究。Peter Vervest， Eric van Heck， Kenneth Preiss， Louis-Francois Pau（2005）[4]認為智慧商業網絡的實施需要對物流進行更加全面的改造，從而使業務流程更加模塊化和動態化，以獲得更為靈活的采購性能和資產效率。2006～2009年，國外學者圍繞著物流具體功能環節，結合RFID、智能電話等信息技術的應用，進行了相應的研究。Veloso M， Bentos C， Pereira F C（2009）[5]等結合智慧運輸系統，研究了感知技術和感知網絡對物流的影響，并且論證了使用相關技術應用會對環境帶來積極的變化等。2010年以來，國外學者逐漸將研究視野轉向了行業應用、網絡構建、大數據、信息管理體系、互聯網融合、大數據等層面，逐步從原來的微觀層面走向了中觀，乃至宏觀領域。Gubbi J， Buyya R， Marusic S等人（2013）[6]指出智能交通和智慧物流應該分別隔離成一個單獨的領域，原因在于數據共享和IOT支柱環節實施的性質需要。
綜合上述國內外參考文獻可以看出，國內外學者的研究路線基本遵循著語義聯想―技術應用―管理拓展的思路，從智慧源頭開始，到相關技術應用于物流環節，再圍繞RFID典型技術與物流的關系，然后再到產業融合等這樣一個研究鏈條。略微有些差異的地方在于，國內學者對于互聯網+、大數據和物流的研究興趣要高于國外學者。
1.2 數據挖掘及研究動向
數據挖掘，又稱數據庫中的知識發現，是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據中提取隱含其中的、人們事先未知的、具有潛在價值的信息和知識的過程。按照數據結構進行組織、存儲和管理數據的數據庫技術，在過去60多年來產生了巨大的科技影響，與各行各業進行了有效的融合。泛在知識環境理念提出之前，數據挖掘的研究大多停留在基于結構化數據完成相關知識的描述和預測研究上。馬志鋒，刑漢承，鄭曉妹（2001）基于Rough集的時間序列數據的挖掘策略，討論了時間序列數據中的時序與非時序信息的獲取問題[7]。Agrawal R（1993）等人提出了增量式更新算法[8]，Cheung DW（1995）等人提出了并行發現算法[9]。在數據挖掘方法層面，進行了關聯規則挖掘、多層次數據匯總歸納、決策樹、神經網絡、可視化技術等模式、算法的研究。鄭建國，劉芳，焦李成（2002）在分析人工神經網絡基礎上，將子波與已有的神經網絡模型結合，提出了基于自適應子波神經網絡的數據挖掘方法[10]。Furuta K（1990）提出了剪輯近鄰法[11]。
伴隨著大規模數據的增長，人類社會已經進入大數據時代，與傳統的數據集合相比，大數據通常包含大量的非結構化數據，且大數據需要更多的實時分析。2011年全球數據量為1.82ZB，據估計2020年全球大數據量將達到40ZB?，F有數據庫架構在ZB數據規模量級下呈現出一種無能為力的狀態。圍繞大數據帶來的數據量級規模的變化，國內外專家學者對數據挖掘的研究焦點出現兩個支分支，其一是如何應對大數據挑戰帶來的數據類型多樣，要求及時響應和數據的不確定層面。余偉等（2015）針對web中不同數據源之間數據不一致的問題，基Hadoop MapReduce架構提出了相應的自動發現算法[12]。Rakthanmanon T， Campana B， Mueen A， et al（2013）[13]提出了DTW（Dynamic Time Warping）法來研究大數據集下的時間序列數據挖掘算法，通過實證驗證了可行性。其二，圍繞數據量集增大，將數據之間的因果關系轉向相關關系，進行相關業務模式、應用和策略等的洞察力研究。曾暉（2014）提出了構建大數據挖掘的管理層次和制度結構及相關解決方法，基于房地產工程項目進行了應用研究[14]。
綜合上述文獻可以看出，從技術路線上來看，數據挖掘圍繞著數據規模量級的問題，遵循著解決數據本身的數據結構異同挖掘，再到解決數據挖掘的實時性技術路線。從商業應用來看，研究領域圍繞數據規模問題，從原來的因果關系轉向到相關關系，逐步將技術與行業應用進行融合的研究路線。
2 競爭態勢和“互聯網+”機遇倒逼物流企業從數據中探索機遇
智慧物流更強調物流供應鏈的匹配效率，進而實現供應鏈整體運作最優。匹配意味著雙向配對，無論成員之間的物流服務水平高低與否，在時空效率的約束下，成員的物流服務能力信息必須充分展示在供應鏈合作伙伴之前，才能實現其與物流供應鏈的快速匹配。
對于物流企業而言，在一定的時空約束下，物流服務能力是其從事某種物流作業的內在能力表述。物流服務能力會隨著業務的熟練程度增加而提升其水平，同樣也會隨著業務萎縮而固步自封，或者說降低其水平。
提供同質化服務的物流企業面臨的競爭環境越來越惡劣，越來越多的物流企業希望擺脫這種尷尬局面。長尾理論告訴我們，這些以往忽視的長尾東西恰恰是我們后續進行差異化經營的變局法寶。企業必須充分重視數據挖掘的細分市場變量集，依靠這些充分挖掘出來的市場細分變量集，我們可以將市場進行無限細分，進而進行有效的目標市場定位，然后根據這些細分市場表現出來的特征，改善我們的物流服務能力，從而形成差異化服務。考慮到物流服務的時空限制，數據挖掘必須重視線上和線下的數據源。對于線下實體運作過程中產生的大量與業務相關聯的數據，必須充分納入NOSQL數據庫中進行存儲。對于線上數據信息，必須設定相關的情感主題，以充分挖掘物流服務過程中隱藏在不同數據結構類型中的特征信息，借助相關性的數據挖掘技術，對線上和線下兩種數據進行細分市場變量集合挖掘，找出相關的細分市場變量結合，從而完成后續的細分市場細分工作。
“互聯網+”時代激發越來越多的物流企業將經營目光轉向互聯網領域，目標是獲取更多的經營機會。具體作業時，往往采用“人―機”交互模式進行網上交易信息的檢索和分析，并未充分發揮智慧物流的優勢，通過機器的自動學習方法來獲取和挖掘交易信息。對于網絡上的數據信息而言，分為Deep-web和surface-web兩種模式，對應的數據結構也分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據形態。對于互聯網而言，surface-web模式帶來的數據呈現著爆炸性增長的狀態，而這些數據背后隱藏的信息給相關經營者提供了大量的商機，只不過這些數據往往以文本、視頻、圖片等半結構化和非結構化的數據結構存在著。物流企業可以通過提煉自身物流服務能力作為KEY-VALUE，結合能夠充分挖掘不同數據結構類型的智慧物流數據挖掘算法，在互聯網上進行智慧性的數據挖掘，才能在有限的時間約束范圍內，挖掘出匹配自身物流服務能力的物流業務集合。經營者所要做的是，根據自己的服務成本和盈利目標進行二次篩選，形成滿足客戶需求的信息，主動信息出擊，快速完成與相應供應鏈的對接服務。
3 借用數據挖掘，謀求智慧物流差異化服務創新發展
3.1 以物流服務主題為中心，建立高質量的數據可用性集合
大數據時代的智慧物流運作更強調將數據作為企業的寶貴資源來看待，通過數據挖掘探索出適合自身良性發展的方法和路徑，這就決定了數據可用性成為了智慧物流數據挖掘和物流服務有機互動的基礎。
隨著時間延續，智慧物流運作中的數據量級必然會大幅遞增。Web空間和物理空間（如物聯網）上的數據流，線下具體作業過程中的數據流等，呈現出不能完全滿足數據可用性的特性。一旦數據可用性不足，則數據挖掘結果必然會弱化決策效果。
對于物流企業而言，考慮到目前大數據挖掘技術不成熟的現實約束，必須先將數據可用性這一基礎工作落實，只有這樣才能隨著大數據挖掘技術的突破應用獲得實時效益。數據確認工作十分困難，考慮到具體經營條件約束，物流企業可以采取如下路徑來完善數據可用性工作。首先，分解數據可用性的五個性質，圍繞服務能力，賦予不同的權重，設定相關的弱可用數據指標體系，收集整理弱可用數據集合。其次，以服務相關性為主題，將Web空間上的半結構化和非結構化數據作為收集、整理和存儲的重心，為后續進行深入數據挖掘奠定基礎。第三，將物理世界中的數據和服務作業現場的數據作為輔助支撐，按照數據可用性的完整指標，收集整理出高質量的數據可用性集合。此路徑是一個循環往復的過程，會隨著一項物流服務主題的結束，重新開始下一個循環。
3.2 利用數據挖掘，探尋智慧物流差異化競爭要素―細分市場
物流企業的經營思路著重點在于：首先要解決業務有無的問題，其次是開拓對自身有利的業務。對于技術應用而言，同樣遵循這樣一個規則，那就是無論技術先進與否，如果不能解決上述兩個問題，企業也會棄之不用，遵循業務發展路徑探索智慧物流數據挖掘和物流服務能力的協同路徑會更具研究意義。
“互聯網+”時代給物流企業帶來了大量的業務機會，物流企業需要借助數據挖掘技術，突破時空限制，充分挖掘不同異構網絡平臺提供的各種各樣的商機，尋求適合自己鏈入的供應鏈，完成業務增長任務，這是一種被動性的發展模式。
在被動性發展模式下，如何借助智慧物流數據挖掘，在時間變量約束下，快速找到適合自身物流服務能力的業務顯得尤為重要。在進行智慧物流數據挖掘時，需要借助大數據已有的Hadoop MapReduce架構，完成智慧物流數據挖掘的快捷性布局；其次，以業務相關性為原則，基于Item-Based數據挖掘技術完善算法。即將現有物流服務能力進行提煉，轉化成User特征值，將原有服務成功的物流業務和網上發現的離散物流業務轉換成ITEM數據集，提煉關鍵詞。第三，推測和演化ITEM和ITEM的相似度，構建USER-ITEM矩陣完成后續的智慧物流數據挖掘。在進行數據挖掘和物流服務能力匹配的過程中，不斷訓練和演化算法，以發掘商機為達成目標，可以有效地協助物流企業解決從互聯網上發掘業務有無的問題，盡管這種路徑有一定的意義，但是并不能改善物流企業需要謀求的差異化競爭態勢。
其次，物流企業必須堅持主動性的發展模式，即挖掘出滿意的細分市場之后，必須根據細分市場的需求特征來重構自身的物流服務能力，使供給與需求達到契合，不斷地實踐和磨練自己的物流服務能力，在細分市場形成競爭優勢，從而形成差異性競爭優勢。
構建足夠大細分市場的前提條件在于能夠獲取獨立于競爭對手所知曉的市場細分變量，這些市場細分變量的特征值往往隱藏在不同異構網絡平臺上的非結構化數據中，充分挖掘細分變量數據成為主動發展模式需要破解的難題。在此路徑下，需要采用CONTENT-BASED和ITEM-BASED數據挖掘相結合的方法進行。首先，根據CONTENT-BASED數據挖掘算法，加入業務情感特征向量集，重構CONTENT-BASED的智慧物流數據挖掘算法，對互聯網上的業務進行挖掘，找出業務集（無論是否被競爭對手完成）。其次，結合ITEM-BASED算法，對物流服務能力進行重構，依據時間快捷性和相關性原則，探尋適合的業務集。第三，設定時間段，對服務過的業務結合線下數據進行細分市場變量的可用性數據集進行推敲，將其從弱可用性轉化為高質量的可用性數據集。第四，采用智慧物流提供的可視化技術對市場進行細分，探尋出滿意的細分市場，根據細分市場呈現的需求特征重構自身物流服務能力，進而進入主動發展模式。
對于市場而言，并不是一成不變的，互聯網時代隨著信息日益公開透明，市場的變化速率將會比以往更迅速。對于積極進取的物流企業而言，需要不斷地跟蹤和監控已有市場，積極開拓細分市場，從而形成差異化競爭優勢。
4 總 結
大數據時代已經悄然來臨，數據將成為企業發展中重要的資源，充分借助互聯網和大數據的技術優勢，不斷探尋新的商業模式，可以幫助企業盡快擺脫惡性競爭，形成差異化競爭優勢。本文在收集整理智慧物流和數據挖掘相關文獻的基礎上，研究了競爭態勢和“互聯網+”機遇倒逼物流企業從數據中探索機遇的成因。接下來，論文從基于物流服務主題為中心，建立數據可用性集合，再到利用數據挖掘探尋智慧物流差異化競爭要素―細分市場方面進行了研究，并提出了部分方法。
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智慧物流理念范文3
多層因素，催生智慧物流
2010年，我國社會物流總額達到125萬億元，是“十五”末期的1.26倍。物流業增加值每多一個百分點，就會多10萬個工作崗位。可以說，物流業是國民經濟發展的重要動脈和基礎產業。2009年2月25日，金融危機時，國務院就了《物流業調整和振興規劃》，物流業成為惟一入選的三產行業。
電商網購業務的蓬勃發展，對我國物流業服務效率和服務質量提出了更高的標準和更嚴的要求，然而物流行業相對的落后狀態已成為我國電子商務發展的主要瓶頸之一。據世界銀行的估計，時下我國社會物流成本相當于GDP的17%，美國上世紀就已低于10％。而該比例每降低1個百分點，我國每年就可降低物流成本1000億元以上。市場研究公司 Yankee Group 在一份研究報告中指出，全球消費品和零售行業由于供應鏈效率低下而造成的損失每年約為 400 億美元，相當于其銷售額的 3.5%，只要看看堆滿空集裝箱的世界港口和跑冤枉路的集裝箱卡車就能明白這一點。
此外，低效的物流供應鏈消耗了更多的油料，造成大量的碳排放，污染環境，損傷了產品競爭力。我們知道，汽車、輪船、飛機每天都在陸地、水面和天空留下碳排放的足跡，不但產生油費，還增加了成本。為發展綠色產業，時下英國的零售商會在產品包裝上粘貼一條標簽，標明碳排放量，當產品價格都一樣時，顧客會選擇碳排放量較低的產品。專家認為，也許不久之后，歐美國家會在碳排放標準上設置門檻，如果中國產品碳排放量達不到標準，或將失去出口的資格。為此，歐美零售商、消費者將來會選擇更多來自巴西、墨西哥的產品，因為來自中國的產品運輸路線太長，會產生更多的碳排放，大為增加經營成本。
以上從一個側面反映了推進我國物流產業技術升級和產業結構調整的重要性和緊迫性。因此，在成本降壓、市場需求和技術革新的多層因素的推動下下，催生了智能物流（Intelligent Logistics System， ILS）。智能物流，又被稱作智慧物流，源于IBM提出的“智慧地球”。
2009年，面對金融危機，奧巴馬提出將“智慧的地球”作為美國國家戰略，認為IT產業下一階段的任務是把新一代IT技術充分運用在各行各業之中，具體地說，就是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，并且被普遍連接，形成所謂“物聯網”，然后將“物聯網”與現有的互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合。
在這個整合的網絡當中，存在能力超級強大的中心計算機群，能夠對整合網絡內的人員、機器、設備和基礎設施實施實時的管理和控制，在此基礎上，人類可以以更加精細和動態的方式管理生產和生活，達到“智慧”狀態，以大大提高資源利用率和生產力水平，全面改善人與自然的關系。
“智慧物流”風生水起，應用廣泛成效明顯
目前，不少發達國家許多大型物流企業、制造企業、零售企業的物流系統已經具備了信息化、數字化 網絡化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可視化、自動化等先進技術特征，很多物流系統和網絡采用了最新的紅外、激光、無線、編碼、認址、自動識別、定位、無接觸供電、光纖、數據庫、傳感器、RFID、衛星定位等高新技術，而這種集光、機、電、信息等技術于一體的新技術在物流系統的集成應用就是物聯網技術在物流業應用的體現。
隨著全球技術的日趨進步與廣泛推廣，智能標簽、無線射頻識別（RFID）、電子數據交換（EDI）技術、全球定位系統（GNSS）、地理信息系統（GIS）、智能交通系統（ITS）等亦紛紛進入國內一些企業和公用單位應用領域。我國一些大型企業現代物流系統已經具備了先進物聯網技術特征，打造智慧物流。
時下，國內有越來越多的行業已經開始積極探索物聯網在物流領域應用的新模式，實現智慧物流，以較大地提高資源利用率和經營管理水平。目前在物聯網技術的支持下，智慧物流主要有四大應用：一是產品的智能可追溯網絡系統；二是物流過程的可視化智能管理網絡系統；三是智能化的企業物流配送中心；四是智慧企業供應鏈。
德隆物流公司每輛配送車上都安裝了GPS定位系統，通過網絡與客戶共享物流信息。被德隆物流運載的產品則在包裝中嵌入RFID芯片，芯片具有識別各種產品特性的功能。通過芯片，在物流過程中，不只是物流公司，相關的物流客戶都可以通過網絡隨時了解物流貨物所處的位置和環境。而物流貨物上的芯片，裝卸時會自動收集物流貨物內容的信息，卸貨檢驗后，用嵌有RFID的托盤，經過讀取通道，放置到具有讀取設備的貨架，物品信息就自動記入了信息系統，實現精確定位、入庫，縮短了物流作業時間，提高了物流運營效率，降低了物流成本。
目前，中遠物流包攬了幾乎所有家電企業的物流配送，如海爾、海信、康佳等。以海信為例，中遠在西安、沈陽、天津等都設有制造工廠，如何把每一臺冰箱以最優的路徑、最低的成本、最低的碳排放量，準確無誤地送到全國近八千個銷售商手中，對中遠物流是一個巨大的挑戰。后來中遠采用IBM的智慧物流管理系統，創建先進的自動化物流中心，基本實現了機器人隊碼垛，無人搬運車搬運物料，分揀線上開展自動分揀，計算機控制堆垛機自動完成出入庫，整個物流作業與生產制造實現了自動化、智能化與網絡化系統。通過智慧物流系統，中遠成功將全國分銷配送中心的數量從100個降至40個，分銷成本削減23%，節約了25%的燃料，并減少了10%～15%的碳排放，相當于種植283公頃闊葉林。
食品跟蹤與追溯解決方案也是目前國內智慧物流的一個亮點。如在一個現代超市，各種食品整齊地擺放在貨架上，拿起一只蘋果，再用掃描器對準蘋果的條形碼，瞬間，電腦屏幕上就出現了“運輸”、“果園”、“超市”三個項目。點擊“果園”后，蘋果的生產廠商名稱、生產時間、農藥噴灑時間及數量、采摘入庫時間、裝車出庫等信息都一目了然；再點擊“運輸”，運輸公司名稱、駕駛人及行駛路線等信息便自動展現在記者面前，而那些對溫度有特殊要求的食品，還可以通過點擊運輸過程中的不同地點，輕松獲知溫度、濕度等情況。
而目前，無錫新建的糧食物流中心探索將各種感知技術與糧食倉儲配送相結合，實時了解糧食的溫度、濕度、庫存、配送等信息，打造糧食配送與質量檢測管理的智慧物流體系等。
企業如何創建智慧物流管理系統？
我們離智慧物流或已不遠。先進的企業及其CIO應洞悉未來，先人一步，提前布局，把建設智慧物流迅速上升為企業戰略，搶占先機，全面建設推廣智慧物流，使之成為驅動企業未來發展的強勁增長點。
而未來在引進物聯網、推進智慧物流建設的過程中，企業應如何未雨綢繆，遵循怎樣的推進步伐、建設內容，創建企業智慧物流管理系統？愚以為：
一是建立基礎數據庫。建立內容全面豐富、科學準確、更新及時且能夠實現共享的信息數據庫是企業建立信息化建設和智慧物流的基礎。尤其是數據采集挖掘、商業智能方面，更要做好功課，對數據采集、跟蹤分析進行建模，為智慧物流的關鍵應用打好基礎。
二是推進業務流程優化。目前企業傳統物流業務流程信息傳遞遲緩，運行時間長，部門之間協調性差，組織缺乏柔性，制約了智慧物流建設的步伐。企業尤其是物流企業需要以科學發展觀為指導，堅持以客戶的利益和資源的保護為出發點，運用現代信息技術和最新管理理論對原有業務流程進行優化和再造，包括觀念再造、工作流程優化和再造、無邊界組織建設、工作流程優化（主要指對客戶關系管理、辦公自動化和智能監測等業務流程的優化和再造）。
三是重點創建信息采集跟蹤系統。信息采集跟蹤系統是智慧物流系統的重要組成部分。物流信息采集系統主要由RFID射頻識別系統和Savant（傳感器數據處理中心）系統組成。每當識讀器掃描到一個EPC（電子編碼系統）標簽所承載的物品制品的信息時，收集到的數據將傳遞到整個Savant系統，為企業產品物流跟蹤系統提供數據來源，從而實現物流作業的無紙化。而物流跟蹤系統則以Savant系統作為支撐，主要包括對象名解析服務和實體標記語言，包括產品生產物流跟蹤、產品存儲物流跟蹤、產品運輸物流跟蹤、產品銷售物流跟蹤，以保證產品流通安全，提高物流效率。當然，創建信息采集跟蹤系統，要先做好智慧物流管理系統的選型工作，而其中信息采集跟蹤子系統是重點考察內容。
四是實現車輛人員智能管理。車輛調度：提供送貨派車管理、安檢記錄等功能，對配備車輛實現訂單的靈活裝載；車輛管理：管理員可以新增、修改、刪除、查詢車輛信息，并且隨時掌握每輛車的位置信息，監控車隊的行駛軌跡，可避免車輛遇劫或丟失，并可設置車輛超速告警以及進出特定區域告警；監控司機、外勤人員實時位置信息以及查看歷史軌跡；劃定告警區域，進出相關區域都會有告警信息，并可設置電子簽到，并最終實現物流全過程可視化管理。實現車輛人員智能管理，還要能做到高峰期車輛分流控制系統，避免車輛的閑置。企業尤其是物流企業可以通過預訂分流、送貨分流和返程分流實行三級分流。高峰期車輛分流功能能夠均衡車輛的分布，降低物流對油費、資源、自然的破壞，有效確保客戶單位的滿意度，對提高效率與降低成本的矛盾具有重要意義。車輛人員智能管理也是智慧物流系統的重要組成模式，在選型采購要加以甄別，選好選優。
五是做好智能訂單管理。推廣智慧物流一個重點就是要實現智能訂單管理，一是讓公司呼叫中心員工或系統管理員接到客戶發（?。┴浾埱蠛?，錄入客戶地址和聯系方式等客戶信息，管理員就可查詢、派送該公司的訂單；二是通過GPS/GPSone定位某個區域范圍內的派送員，將訂單任務指派給最合適的派送員，而派送員通過手機短信來接受任務和執行任務；三是系統還要能提供條碼掃描和上傳簽名拍照的功能，提高派送效率。
六是積極推廣戰略聯盟。智慧物流建設的最后成功需要企業尤其是物流企業同科研院校、研究機構、非政府組織、各相關企業、IT公司等通過簽訂協議契約而結成資源共享、優勢互補、風險共擔、要素水平雙向或多向流動的戰略聯盟。戰略聯盟具有節省成本、積聚資源、降低風險、增強物流企業競爭力等優勢，還可以彌補建設“物流企業”所需資金、技術、人才之不足。
七是制定危機管理應對機制。智慧物流的建設不僅要加強企業常態化管理，更應努力提高危機管理水平。企業尤其是物流企業應在物聯網基礎上建設智能監測系統、風險評估系統、應急響應系統和危機決策系統，這樣才能有效應對火災、洪水、極端天氣、地震、泥石流等自然災害和瘟疫、恐怖襲擊等突發事件對智慧物流建設的沖擊，盡力避免或減少對客戶單位、零售終端、消費者和各相關人員的人生和財產造成的傷害和損失，實現物流企業健康有序地發展。
智慧物流理念范文4
物聯網的理念最初基于射頻識別／產品電子代碼（以下簡稱RFID／EPC）技術提出，隨著感知技術與網絡技術的突破而不斷提升和完善。以物聯網為核心的信息技術被譽為第三次信息技術革命，物聯網是從信息自動提取、信息整合、物品局域聯網、局部系統的智能服務與管控等向全網融合逐步深化的過程。
倉儲管理可以簡單概括為8項關鍵內容：追－收－查－儲－揀－發－盤－退，隨著制造環境的改變，產品周期越來越短，訂單式生產、大批量定制的生產模式，對庫存限制的要求越來越高，倉儲管理及精確定位在企業的整個管理流程中起著非常重要的作用，及時準確的進發貨及精準的庫存控制，對企業的競爭能力有著至關重要的影響?；谖锫摼W技術的倉儲系統管理能夠有效地幫助企業實現倉儲精準管理和智能化。
物聯網技術概述
從物聯網本質上看，物聯網是現代信息技術發展到一定階段后出現的一種聚合性應用與技術提升，將各種感知技術、現代網絡技術和人工智能與自動化技術聚合與集成應用，使人與物實現智慧對話。物聯網技術的發展幾乎涉及到了信息技術的方方面面，是一種聚合性，系統性的創新應用與發展，因此被稱為信息技術的第三次革命性創新。
物聯網主要有三層架構，即感知層、網絡層和應用層。結合物聯網基礎架構，物聯網主要分為三大技術體系：一、感知技術體系，二、通信與網絡技術體系，三、智能技術體系。物聯網的本質概括起來，主要體現在三個方面一是互聯網特征，即對需要聯網的物一定要能夠實現互聯互通的互聯網絡；二是識別與通信特征：即納網的“物”一定要具備自動識別與物物通信（M2M）的功能；三是智能化特征：即網絡系統應該具有自動化、自我反饋與智能控制的特點。圍繞三大技術本質，目前物聯網實現多樣化發展感知技術更加豐富，除RFI技術以外，面向所有感知技術開放，凡是能夠起到自動感知的技術體系都可以納入物聯網感知技術體系，目前常用的傳感知技術、RFID技術、GPS衛星定位與識別技術、視頻識別或機器視覺技術等都可納入物聯網終端感知技術體系：網絡方面，互聯網、傳感網、局域網、電視網、電信網也在走向融合，也可納入物聯網網絡技術體系：智能應用則更加廣泛了，從而打開了智能物流發展創新的空間，一個智慧物流的時代正向我們走來。
物聯網技術在倉儲管理中的應用概述
現代倉儲系統內部不僅物品復雜、形態各異、性能各異，而且作業流程復雜，既有存儲，又有移動，既有分揀，也有組合。借助物聯網技術實現的智能倉儲管理系統在物聯網三層架構基礎上，支撐倉儲管理具體業務的實現。一般應用框架如圖所示。
1、智能倉儲感知技術應用
在智能倉儲中，為了對倉儲貨物實現感知、定位、識別、計量、分揀、監控等，一般采用傳感器、RFID，條碼、激光、紅外、藍牙、語音及視頻監控等感知技術。目前在倉儲系統中感知技術應用最為廣泛的是條碼和RFID技術。在物流作業系統，基于RFID技術能夠實現對高附加值產品自動識別與定位，使產品信息自動進入物流管理信息網絡系統，對產品的生產、加工等物流的全過程進行信息追溯和網絡檢索查詢。借助物流運作的單元化技術，以物流單元為終端節點，實現對物流單元的自動感知、定位、追蹤、管理與控制，形成以物流單元為終端節點的物聯網體系，從而實現智慧物流運作與管理。
智能倉儲的網絡與傳輸技術應用
現代物流趨勢之一是實現網絡化和智能化，在制造企業內部，現代倉儲配送中心往往與企業生產系統相融合，倉儲系統作為生產系統的一部分。物流行業為了使移動或存儲中形態各異“物”能夠聯網，最常采用的網絡技術是局域網技術、無線局域網技術、互聯網技術、現場總線技術和無線通信技術。
在區域范圍內的物流管理與運作的信息系統，常采用企業內部局域網直接相連的網絡技術，并留有與互聯網、無線網擴展的接口；在不方便布線的地方，常采用無線局域網技術；
在大范圍物流運輸的管理與調度信息系統，常采用互聯網技術、GPS技術、GIS地理信息系統技術相結合，組建貨運車聯網，實現物流運輸、車輛配貨與調度管理的智能化、可視化與自動化：在以倉儲為核心的物流中心信息系統，常采用現場總線技術、無線局域網技術、局域網技術等網絡技術；在網絡通信方面，常采用無線移動通信技術、3G技術、M2M技術、直接連接網絡通信技術等。
3、智能倉儲作業與管控技術
智能倉儲管理系統，借助物聯網技術與倉庫管理系統（WMS）相結合，實現倉儲業的智能化與自動化。常采用的智能技術有：自動控制技術、智能機器人技術、智能信息管理系統技術、移動計算技術、數據挖掘技術等等。
目前，能夠實現物流全過程智能控制與管理的還不多，物聯網及物流信息化還僅僅停留在對物品進行自動識別、自動感知、自動定位、過程追溯、，在線追蹤、在線調度等一般應用水平上。在專家系統、數據挖掘、網絡融合與信息共享優化、智能調度與線路自動化調整管理等智能管理技術的應用方面還存在很大差距。
未來物聯網在智能倉儲方面的發展趨勢
1、統一標準，共享物流的物聯信息
目前物聯網技術絕大部分的應用還是局部的、局域網絡的應用，系統間難以融合，各自的網絡有各自的標準體系，易形成物聯網信息孤島。盡管目前的物聯網倉儲應用是閉環和相對獨立的，沒必要實現全部的物品互聯到一個統一的網絡體系。但是，在物聯網基礎層面，統一的標準與平臺是必須的。局部的物聯網系統、物聯局域網等都可以在統一的標準體系上建立。
2、互聯互通，融入社會物聯網
物聯網是聚合型的系統創新，必將帶來跨系統、跨行業的網絡建設與應用。隨著標簽與傳感器網絡的普及，物與物的互聯互通，將給企業的物流系統、生產系統、采購系統與銷售系統的智能融合打下基礎，網絡的融合必將產生智慧生產與智慧供應鏈的融合，企業物流完全智慧的融入企業經營之中，打破工序、流程界限，打造智慧企業。
智慧物流理念范文5
目前，對物聯網還沒有一個公認的概念，總體來說它是指利用各種傳感器和互聯網連接起來的一項新技術。物聯網就是利用數據采集設備，如傳感器、二維碼、電子標簽等實現對物體信息的采集，然后組成一個嵌入式網絡，通過異構網絡的融合技術，通過通訊接口實現嵌入式網絡和互聯網的對接，實現對物體的監控。物聯網的核心思想是：利用各種方法和形式對物體、人、設備進行感知，實現無所不在的感知；實現不同網絡接入方式、不同應用系統、不同環境的互聯互通和信息共享，提供人性化、個性化的綜合信息服務，支持信息數據處理和輔助決策實現智能服務。供應鏈管理與物聯網理念一致，通過信息共享，建立協同關系。因此，物聯網對供應鏈的發展有巨大促進作用。首先，物聯網技術幫助物流企業跟蹤貨物，跟蹤運輸設備的狀態。這些信息共享給上下游后，提高上下游的生產效率，降低成本，實現多贏。其次，供應鏈上的所有信息在一個平臺大集中后，可以利用大數據優化運輸路線，優化配載，為物流企業帶來價值。通過與物聯網技術的結合，智慧物流平臺提供感知供應鏈的能力，可以更智能、更有效地管理物流運輸活動的整個過程，幫助企業提高物流過程的可控性，提升物流服務質量。因此，研究物聯網在供應鏈上的應用具有重要的現實意義。
2基于物聯網技術的智慧供應鏈
物聯網技術使整個物流供應鏈管理更精準、高效、智慧、可控、可知及可視。通過物聯網等技術的應用，優化業務流程，提升物流服務水平，強化物流精益管理，提高調度智能決策；通過運用攝像頭、溫濕度和紅外線傳感等技術手段，實現全環節可視監控；通過RFID技術，對批次物料進行標識和不中斷傳遞，實現物料全過程質量監控和回溯；通過生產過程數據自動采集、自動加工，實現智能信息處理與服務決策，實現整個供應鏈全面覆蓋、全面感知、全程控制、全面提升?！皞鞲斜O控網絡”采集捕獲的信息，通過有線網絡、無線網絡、衛星通信、電信網絡、廣電網絡、藍牙等多種傳輸技術和通信網絡，快速準確地上報監控信息智能分析系統，分析系統根據預先定義的關于物移、闖入、徘徊、滯留、超速、越界、溫/濕/火/水/煙等不同環境異常觸控閾值條件，生成不同優先級的警報信息，并以指標、視頻、聲音、時間等不同維度的信息通報用戶。實現對環境、位置、時間三位一體的全方位精細化管理，提高物流倉儲管理的安全可控性。通過這樣的集成，可以方便地實現：在物流中控室隨時檢查某個工作間的溫、濕度傳感標簽，溫、濕度標簽在接收到溫、濕度數據后，可以定期向遠距離閱讀器發送數據，這些數據信息實時傳輸到監控室的顯示屏上。當任何一個監測數據超過事先設置好的警戒線時，就會發出報警提示，監控平臺可以在第一時間確定位置，進行有效處理，實現快速響應。另外，可以將監控系統與移動通信技術相結合。在機房出現異常時，利用短消息、郵件、手機或電話振鈴等方式進行提醒，充分實現無人值守的遠程監控，提高物流現場的管理效率和管理水平。
3智慧供應鏈平臺架構設計
基于物聯網技術的智慧供應鏈平臺的總體架構設計思路，以現代物流與供應鏈管理思想為核心，建立統一的平臺多元數據中間件，基于物聯網和SOA技術，建立流程化的物流管理信息系統（見圖2）結構體系，以整合供應鏈上下游系統資源和數據資源，增強供應鏈的可視性，強化績效管理和成本控制，為供應鏈提供監控調度手段，提升供應鏈整體執行效率，降低供應鏈總體成本，為智能化決策支持提供依據。
4物聯網技術對供應鏈管理的影響
物聯網技術的應用使企業供應鏈管理的方式發生巨大變革，主要體現在以下幾個方面。（1）實現供應鏈的可視化管理，實現產品的質量保障。通過在供應鏈各個環節運應物聯網技術，如RFID、二維碼、電子標簽等，對每個物品的流動信息進行采集，保證物品的可追溯性，實時監測產品的動態信息，利用互聯網實現信息的共享和交換，通過信息平臺可以查詢這些數據信息，實現供應鏈的可視化管理，保證產品質量，提高企業信譽度，實現價值最大化。（2）實現供應鏈的信息共享。信息共享是供應鏈管理的核心思想，信息共享保證信息的同步傳輸，供應鏈各環節的信息同步是供應鏈信息化追求的目標，只有實現各個環節信息的同步化管理，才能有效發揮供應鏈協同化管理的價值。物聯網技術的應用實現了各環節的信息采集，及時發送信息平臺，及時共享，減少數據采集的失真現象。快速有效的數據流動，可以有效應對客戶需求的變化，準確預測市場需求，大大減少庫存量，降低企業成本。（3）實現供應鏈的智慧管理。通過物與物的信息交換，實現自動化控制，減少對人工的依賴，節約成本，減少出錯率。智慧的物流供應鏈系統通過對數據信息的采集和分析，用先進的數據挖掘技術和智能分析技術進行智能化處理，根據提供的信息進行判斷，將結果回傳到設備采集器和節點，實現整個系統的閉環控制。遇到緊急情況，根據這些數據信息，自動啟動防護預案，實現多系統聯動，全面提升災害自動修復水平，從而提高供應鏈的智能化水平，實現真正意義上的智慧管理。
5結論
智慧物流理念范文6
俄亥俄州的首府哥倫布市位于美國內陸中西部偏北的塞奧托河與奧蘭滕吉河的交匯之處，地處俄亥俄州的中心地帶，在全美大城市排名中名列第15位，也是俄亥俄州第一大城市。
《福布斯》雜志曾在2008年將哥倫布市評為全美排名第一的新興科技城市;《商業周刊》也于2012年將哥倫布市列為全美50個最佳居住城市之一;2013年，哥倫布市被全球智慧論壇列入“全球7大智慧城市”之一，是美國唯一入選的城市。
作為信息經濟的發源地，哥倫布究竟何以從眾多的美國城市中脫穎而出，一躍成為“智慧”超群的標桿？剖析其中的關鍵，對把握中國智慧城市建設關鍵必定具有一定的啟示作用。
從數字城市到智慧城市
由于智慧城市從誕生起就在技術和人文之間爭議不斷，因此，有必要先全面了解一下智慧城市的內涵。智慧城市緣于信息技術高度發達，并在IBM提出“智慧地球”后備受關注。因而，在智慧城市早期，以云計算、大數據、物聯網、社交網絡等數字城市的概念占據了主導，甚至有不少城市在推動智慧城市建設的過程中，簡單地將智慧城市與數字城市關聯在一起，直到人文學科介入智慧城市領域后，智慧城市才獲得了更為豐富的內涵。
首先，智慧城市建設的目標在于讓城市獲得解決自身發展困難的能力。其次，信息技術的突破為實現永不堵塞的街道、安全放心的食品、取之有道的能源等城市發展關鍵問題開辟了新的解決路徑。計算機、互聯網、3S、多媒體技術、傳感器將城市信息動態存儲于計算機網絡的虛擬空間，推動相對分割和封閉的信息化碎片邁向智能融合的城市信息架構。
任何的偏頗都無法真正洞悉智慧城市關鍵所在，未來我們可想象的智慧城市應該是有著良好城市生態的可持續發展的城市體系。這種良好生態由高端基礎設施、綠色可持續的經濟發展和開放的創新生態等組成，也是ICF評估智慧城市的關鍵所在。
哥倫布的智慧生態基礎
自1812年建立后，哥倫布市快速發展，大批歐洲移民、亞裔、拉美裔來此定居。漫步哥倫布市，滿眼是仿古建筑與現代大廈交相輝映之美。俯瞰整個城市面貌，仿希臘式的州政府大樓、歐式的老教堂、維克多利亞風格的民居以及玻璃幕墻的商業寫字樓無不訴說著這座城市人口與文化的多樣性。
哥倫布的多樣性還體現在經濟方面，基于教育、保險、時尚、國防、航空、食品、物流、能源、醫學研究、酒店和零售等，哥倫布擁有良好的服務產業生態系統。在這個生態系統中，哥倫布大學頗為引人注目。確切說來，擁有54所大學的哥倫布本身就是一座大學城，包括15萬在校生、2000多家科技研究機構和近5萬科技工作人員。其中，俄亥俄州立大學哥倫布校區是美國最大的大學校區之一。
哥倫布的企業力量也頗為引人注目，2013年，全市共有4家公司入選美國《財富》500強名單，哥倫布還有如摩根大通、歐文斯科寧等的大型雇主，為哥倫布市創造諸多就業機會。此外，哥倫布市還有十分發達的物流業，哥倫布延伸出的鐵路與美國東西海岸各大港口直接相連，卻有較芝加哥和紐約低廉的貨機降落費用和倉庫及分銷中心的租金，使得Gap、飛利浦、卡夫食品都在里奇貝克內陸港設下全球物流中心。
總之，多樣性的文化和豐富的高研院所資源為哥倫布提供了智慧的源泉。憑借深厚的人力資源基礎和商業主體優勢，在多元文化碰撞下，哥倫布才有可能高屋建瓴地投資于城市可持續發展所需的信息基礎和綠色信念，以一種強大的包容力調動各方面的資源，體現出城市整體的智慧，并在進一步的人力資源發展中實現良性循環。
綠色可持續發展
哥倫布市所致力的能源改革最早開始于2005年，政府分析城市釋放的溫室氣體量，并推出了公共教育活動“實現綠色哥倫布”。政府已經意識到，改革節省下來的能源成本和減少污染危險將有助于促進經濟發展并改善居民生活。為實現能源利用的綠色改革，政府展開了包括改造城市建筑物、鋪設清潔能源設備和促進公共交通等諸多舉措。
2006年，哥倫布市積極開發綠色經濟使用住房項目，完成后的建筑有頂尖的保溫功能、室內氣體過濾系統、節能家電等，提高能源效率的同時幫助居民降低生活成本。
2009年，六家哥倫布地區的制造廠商參加了環保局的試點項目――“經濟，能源與環境”（E3項目），政府提供補助及綠色基金，公用事業單位提供技術評估，金融企業為有潛力的廠商提供貸款，多方協作幫助制造商走向綠色生產。2010年，哥倫布政府利用740萬美元的節能津貼啟動了一系列改造，用于減少建筑物中能源浪費。
一直以來，美國都因個人高度消耗能源而備受爭議，作為一個車頂上的國家，哪怕是銀行存取款都設計好汽車通道，以便駕駛員可以不下車就能搞定所有的手續。與美國許多城市取消自行車道和人行道，強化車道形成鮮明對比的是，哥倫布大力修建完善自行車道，以減少機動車輛的使用。
從哥倫布的表現看來，處處都有綠色，行動在于點滴。綠色理念增加了哥倫布城市運作的效率，從而能夠將資源使用在更加面向未來的地方。
開放創新與未來鋪墊
如果說信息基礎為哥倫布提供了高效溝通的可能，無處不在的社會網絡則為高效的交流提供了動力。憑借育成中心、暑期學院、STEM教育計劃、企業產學研項目、校友會等縱橫交錯的合作交流，哥倫布的政府、大學、企業和非營利組織之間存在大量的信息接口。這些信息接口借助暢通的信息高速公路，讓哥倫布成為一個有機的整體。
城市各功能體之間的融合貫通，將具有多元文化背景的主體放入一個大的平臺中，以此發揮集體思考的能力，才有可能激發出持續創新的靈感。這些靈感再借助系統進入到城市各功能體中，以揚長避短、相互配合的方式找到創新落地的方法和載體。對此，ICF在報告中也曾稱贊過哥倫布政府、學術界、企業及非營利組織之間的協作。
