智能物流特点精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇智能物流特点，期待它们能激发您的灵感。

篇1

【关键词】多元智能理论 物流管理教学 具体应用

【中图分类号】G71 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）10-0207-02

多元智能理论主要包括：语言智能与人际交往智能、逻辑数学智能与自我认识智能、身体运动智能与视觉空间智能等，我国部分研究学者将其应用在教育活动中，并且加以深入研究。中职物流教学工作存在着诸多的问题，而应用多元化智能理论，是一种有益的尝试，能够明确与创新人才培养模式，合理设计教学课程体系，进而提高中职物流管理教学效率。

一、多元智能理论在物流管理教学中的具体应用

（一）逻辑数学智能的应用

在物流管理教学中，逻辑数学智能的应用，主要是发挥其数字推理能力，其主要应用于计算机专业，或者是物流专业。但是由于中职学生的专业基础差，尤其是数学学科成绩较差，因此在学习逻辑数学方面，则会存在较大难度，但是部分学生还是具备一定的天赋的，因此在开发学生逻辑智能时，则要合理的设计教学课程，细化并引导智能。除此之外语言智能也被广泛的应用，语言智能指的是：阅读能力、写作能力、语言沟通能力，学生则需要掌握的技巧是“听说读写”能力，同时教师需要注重开发学生潜在的语言能力，有些学生在网络虚拟环境中，其表现出较高的语言天赋，教师要多开发善于使用图像与声音的学生，因为他们可能具备较高的语言天赋。

（二）人际关系智能

在物流管理教学中，多元化智能中人际关系智能的应用，相对而言较为广泛，在物流教学的过程中，需要积极开发学生的人际关系智能，通常情况下人际关系智能，能够和他人开展有效的沟通，培养学生关注他人情绪与动机等能力，进而全面提高学生的交往能力，这需要教师与学生共同参与学习任务，教师在此过程中，可以开发并锻炼学生人际关系智能。

（三）空间智能的应用

随着科学技术的发展，使得越来越多的技术被应用于物流管理中，且是不断发展更新的，因此需要开发学生的空间智能，这项技能在社会发展以及物流行业的发展中，被广泛的应用，且发挥着重要的作用，物流管理工作已经难以离开空间智能，因此需要学生具备较强的空间想象力，因此在教学过程中，要重视开发学生的想象力，拓展学生的的视野。

二、多元智能理论在物流管理教学中应用存在的主要问题

首先，多元教学和物流管理教学实际不符。中职物流管理教学要基于学生智能导向，来实施教学，以此确保学生智能开发的效果，但是由于教学条件的限制，包括多元智能教学资源、教师的素质等，其水平难以达到教学的需求，加之学生的差异性较大，难以确保学生的个性得到全面的发展，多元教学方式采取的是传统的理论教学模式，这样能以开发学生的智能，使得学生的多元智能没有被开发出来，因此中职物流管理教学工作者还需要积极的探索教学模式，将其与情景教学相互结合，并且与中职物流管理教学相互结合。

其次，导向型教学目标与物流教学实际不符。中职物流管理教学，主要培养的是技能型与知识型人才，导向型教学则主要是基于企业需要，对企业岗位人才需要，采取专项培养政策，进而全面的促进学生智能发展，但是目前中职管理物流教学课程体系，受到学科教学模式的限制，其课程结构还处于单科分段式，主要为基础课+实践课，这样的教学目标，难以深入开发学生的多元智能，教学工作者要将制定切合实际的管理目标，提高多元化智能的应用效果。

最后，教学评价不完善。智能指的是：个体解决问题以及创造个人价值与社会价值的能力。如何激发学生智能自我意识的觉醒，则需要教师从学生的智能结构与水平差异入手，加以深入的研究，做好角色的转变。多元智能不是一元的，因此评价标准不能采取语言智能评价标准，或者逻辑数理智能评价标准来衡量，且要重视从学生学习的过程去评价，做好日常学习评价，但是目前中职物流管理智能教学中，其评价机制不完善，还处于语言与逻辑数学智能评价阶段。

三、多元智能理论在物流管理教学中应用策略

（一）确立物流管理元智能教学目标

基于多元智能理论，人工具备八种智能，且这八种智能水平不一致，不同的学生在智能优势方面，存在着优势与弱势，但是这不意味着学生智商存在差异，只能说明学生之间是存在着智能类型或者是学型差异，因此在物流管理教学过程中，教师要重视学生教学共性的问题，不仅要制定相同的教学内容与培养目标，同时还需要结合学生智能差异性，采取针对性教学，基于学生实际情况，尤其是学生的优势智能，体现出学生的个性化特点，譬如：对于逻辑数学智能优势的学生，在物流管理教学中，要基于课程特点，设计转项教学课程，进行智能引导，可以将逻辑数学优势的学生组成兴趣小组，鼓励学生进行自我探究学习，可以为其布置项目任务，由其共同完成，用任务目标的形式，来开发学生的智能。

（二）创新人才培养模式

在多元智能理论中，其认为人类的不同智能，所具有的认知发展过程，以及符号系统是独特的，将其应用在中职物流管理中，要想对教学对象以及教学内容提供，做到因材施教与灵活教学，则需要根据物流管理教学的实际情况，加强教学方法与手段创新，转变人才培养模式。物流管理人才培养模式，要能够辨认学生的各种各样的认知系统，为学生营造良好的学习环境，促进学生智能发展，使其能够成为社会所需要的物流管理人才。在创新教学模式时，也需要运用导向型教学方法，来培养企业岗位需求型人才，专项培养人才，在此过程中开发学生的智能。

（三）设计物流管理多元智能课程体系

基于多元智能理论，中职学校要成为学生物流管理课程的人，这需要教学工作者共同参与到发现学生智能工作中来，并且要积极的推荐与引导学生，帮助其找到自己的智能优势，在物流管理学习中找到适合自己的学习方法，同时教学工作者则需要加强课程研究是，在制定课程目标时，要确保其具有针对性、导向性，情景性等特点，重视物流管理理论知识以及学科系统性，并且课程目标要突出物流管理职业性与实践性特点。除此之外还需要制定科学的评价体系，结合多元智能评价标准，以及物流管理教学评价标准，制定出适合中职物流管理多元智能教学的评价体系，进而确保评价的科学性与合理性，评价要侧重学生日常学习评价。

四、结语

在中职物流管理中，多元智能理论的应用，主要体现在逻辑数学智能应用、语言智能应用、人际关系智能应用、空间智能应用等，因为学生的智能优势存在差异，因此在教学的过程中，教学工作者要善于开发学生智能，制定专门的课程体系与教学目标，以及评价体系，充分的发挥多元智能的指导作用。

参考文献：

[1]林树茂.浅析多元智能理论在中职物流管理教学中的应用[J].知识经济，2013（11）.

[2]李中全，许彤.多元智能理论在高职物流管理教学中的应用[J].教育教学论坛，2012（20）.

[3]黄新谋，许彤.多元智能理论下的物流管理专业项目教学模式[J].教育教学论坛，2012（20）.

[4]李一凡，张银霞，王红，李娜.多元智能理论在高职院校物流管理专业中的应用研究[J].物流技术，2012（13）.

[5]周松青，刘兵，胡建忠.多元智能理论在高校体育专业术科教学中的应用研究――以排球专修课教学为例[J].武汉体育学院学报，2014（12）.

篇2

关键词：物流企业;企业竞争力;商业智能技术

如何有效提高物流企业竞争力，是企业经营者必须面对的重要课题。作为帮助企业决策和有效运用信息的技术，商业智能可帮助物流企业及时、准确地收集和分析客户、市场、销售及整个企业内部的各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效分析，了解不同客户爱好，为客户提供有针对性的产品和服务，从而提升企业竞争能力。

一、商业智能技术在物流企业中的应用

现代物流系统是一个庞大复杂的系统，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等诸多环节，每个环节信息流量十分巨大，产生了巨大的数据流。如何在第一时间里做出正确及时的决策，如何从企业日常业务中生成的大量数据中发掘出潜在的规律，预测未来的市场走向及趋势，帮助管理者实现管理和经营的目的，已成为每家企业急需解决的问题[1]。

商业智能技术主要应用于物流企业的协同合作管理、生产制造管理、产品运输管理、产品储存和客户关系管理等方面，以充分挖掘物流企业各节点的潜力，提高物流产品和服务的创新能力，大大降低流程的运作成本。商业智能技术的出现为企业建立核心竞争力创造了条件，也拓展了企业核心竞争力的延伸空间[3]。笔者认为商业智能技术在物流企业中的作用主要体现在以下几方面：

（一）提高物流决策的有效性，促进物流决策的科学化;

（二）有利于提高物流系统的管理水平，加速管理工作的现代化;

（三）提高物流企业效益并有效降低成本;

（四）增强物流企业快速反应能力，提高服务质量、运作效率和客户满意度。（见表1）

二、物流企业商业智能模型设计

笔者在调查分析物流企业商业智能系统需求特点的基础上，构建了物流企业商业智能系统模型[5]。数据仓库通过一定的数据抽取、转换、清洗和加载工具，通过元数据库保证数据的一致性、准确性、综合性和易用性，且自动生成统一可靠的数据仓库[6]。这些信息能够真实地反映数据的维度特性，帮助分析人员从多角度对数据进行快速、一致、交互的访问和分析，以便管理人员可以对数据了解更深入。OLAP系统功能主要由两部分组成：为客户提供的信息服务和为企业本身提供的统计分析，这也是确定数据仓库主题的依据。（见图1）

三、利用商业智能技术提升物流企业竞争力的途径

在分析现状，需求明确和数据完备的基础之上，从管理和技术的角度设计一个解决方案;根据物流企业的特点，笔者认为，可通过如下途径有效利用商业智能技术，以提高物流企业的竞争能力。

（一）整合内外信息资源，构筑企业核心信息平台

商业智能通过对企业外部环境信息包括政治、经济、政策、科技、金融等，各种市场竞争对手、供求信息、消费者等与企业业务发展有关信息以及企业内部相关信息的收集、整理、分析和处理，抓住那些对企业发展有重大或潜在重大影响的外部环境信息，使企业抓住转瞬即逝的市场机遇，及时调整经营战略，促使企业持续健康地发展。

（二）挖掘信息资源，提高科学决策水平

在决策过程中，企业领导者应需要有准确的信息完成以下几个任务：对决策问题进行科学预测;企业运营过程中的各种信息都是通过数据反映出来的，产生的大量数据通过报表等统计方法，只能得到一般意义上的信息反映;全面、深入信息的缺乏则容易导致企业决策的盲目性。

四、结论

通过利用先进的商业智能技术，如基于WEB的挖掘技术、各种搜索引擎工具、E-mail自动处理工具、基于人工智能的信息内容的自动分类、聚类以及基于深层次自然语言理解的知识检索、问答式知识检索系统等快速地获取危机管理所需要的各种信息，使全体员工能够及时获取危机管理信息和危机最新的进展情况[10]。确定分步实施的阶段重点、信息标准化、业务参与、完善信息流程和体系、提升数据质量等方面[11]。商业智能技术在物流企业的有效运用，能提高物流企业效率，降低企业运营成本，建立良好的客户关系，挖掘出潜在的商机，开发更具竞争力的个性化产品和服务，从而提高物流企业市场竞争力，保持其竞争优势。

参考文献：

[1]牟娌娜，肖生苓.商务智能在物流应用中的探讨[J].森林工程，2007（5）：90-92.

[2]米天胜，黄作明.商业智能与企业竞争力的提升[J].中国管理信息化，2006（7）：14-17.

[3]沈波.基于商业智能构建企业核心竞争力[C]//刘思峰.管理科学与系统科学研究新进展.第8届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集.南京：河海大学出版社，2005：566-569.

篇3

【关键词】移动 应急物流 物流联盟

随着城市化进程的加快，现代城市在国家政治经济生活中地位的提升，公共安全和城市灾害问题日益突出，各种自然灾害、公共卫生事件、重大事故等突发事件，给人类和社会、城市居民的生命和财产安全造成了巨大的伤害和损失。因此，为了建立规范化的城市应急物流管理体系，提高应急物流的运作效率，将应急资源快速、准确地运往目的地，降低突发事件造成的危害，将先进的智能技术、计算机技术和网络技术等运用在应急物流系统领域的研究与应用，已经成为我国城市发展所面临的重大研究课题之一。

1 应急物流与移动

（agent）是指一个软件程序实体，它具有一定的自适应性和人类智能，能在特殊环境下为完成目标工作灵活自主地运行软件程序，提供主动。随着互联网应用的逐步发展，产生了移动（mobile agent MA）的概念，移动（MA）将整个网络虚拟成为一个整体，移动（MA）可自主地移动执行完成用户指定的任务。移动（MA）是一个能在运行过程中自主地从一台主机迁移到另一台主机，并可与其它agent和资源交互的程序。能够跨平台在计算机网络中自主地、有目的地迁移，使程序的执行尽可能地靠近数据源，降低网络的通信开销，并提高完成任务的时效。移动（MA）具有移动性、自主性、协作性、智能性等特点。

应急物流是指当城市面对严重自然灾害、突发性公共卫生事件、公共安全事件及军事冲突等突发事件时，通过先进的现代信息和管理技术整合各种物流相关功能活动，对物资、人员、资金的需求进行紧急保障处理的一种特殊物流活动，通过这个特殊的物流活动，要达到花尽可能少的时间、代价，将灾害损失及不利影响降低到尽可能小的目的。

2 移动智能应急物流系统

2.1系统主要构成要素

应急物流系统由分布在各物流公司、相关部门组成了一个虚拟的、动态的物流联盟，用户通过网络b浏览器与这个物流联盟实现联系完成物流过程。系统的主体工作由多个（agent）协同完成，这些（agent）构成了的系统要素。

（1） 客户（custiom agent CA ）：由web服务器驱动，负责接收客户的物流请求，创建客户agent，将客户的动态页面形式 “发起请求”进行分析后传递给协同agent。

（2）协同（Synergistic agent SA）：是整个应急物流系统的运转中心枢纽，负责维护移动（MA）的列表，在接收到客户（custiom agent CA）的物流请求后，把多个移动（MA）派发到各分布物流联盟成员工作，并反馈给客户（CA）处理结果。

（3） 移动（MA）：被派发到各远端物流联盟成员处的移动（MA），携带要处理的信息，与静态数据库agent进行通信，并将结果反馈给系统。

（4）静态数据库（Static database agent SDA）：静态数据库（SDA）驻留在远程数据库服务器上，始终保持与数据库服务器的连接，移动（MA）携带数据库访问请求，静态数据库（SDA）负责接受移动（MA）带来的物流请求，协助执行这些请求，执行的结果将会被传送给移动（MA），减少本地时间延迟。

（5）智能（Intelligent agent IA）：智能存在于远端物流联盟成员和应用服务器端，负责与客户的交流以及与系统的协同agent间通信。

2.2 关键技术的讨论

2.2.1 异常处理

协同agent接受客户agent传递的物流请求后，派发移动agent，最后反馈结果回到应用服务器，通过协同agent提交给客户agent。若数据服务器出现异常情况而不能提供物流数据服务时，智能agent将异常消息返回应用服务器进行调整工作。

2.2.2 智能化处理

系统在远端Server中增加一个智能agent负责智能化处理，系统按照物流紧急程度为用户预定，首先提示用户可以对物资进行预定，根据一定的用户排队原则，将用户信息存入一个预定队列中。当某一物流联盟成员首先提供物资后，通过本地的智能agent通知服务器端的智能agent，再由服务器端智能agent依次顺序访问各远端物流联盟成员，将已记录对预定队列队首用户的“预定”取消，智能agent通知该用户可以提供物流，智能agent可以定期更新预定表。系统在设计时，将服务器端协同agent与智能agent分开，主要是为了减少协同agent的工作负载问题。

3 结束语

将移动（MA）应用于城市应急物流系统，构建多个移动（MA）协同工作的应急系统，并行派发多个移动（MA），携带请求移动到物流联盟成员所在地执行，减少网络传输的数据量，节约网络带宽，提高系统的处理速度。从而，提高应急物流的运作效率，将应急资源更快速、准确地运往目的地。

参考文献

[1]殷兆麟.移动智能技术[M].中国矿业大学出版社，2006.

[2]胡涛.移动信息的协调机制研究[M].知识产权出版社，2008.

作者简介

夏勇（1970-），男，南京工程学院教师，主要研究方向为计算机信息管理，数据库技术，电子商务应用，企业信息化建设与信息集成等。

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关键词：物流系统；移动机器人；自主控制

中图分类号：F253.9 文献标识码：A

Abstract： On the command of intelligent logistics， applying intelligent robots in modern logistics system is a hot spot of robot applications. To improve the logistics intelligence， robots in the system should be more autonomous. From navigation， communication and decentralized control， the relative technologies for autonomous control are analyzed， the features with logistics application are discussed， and the prospect of enhancing domestic logistics equipment with these technologies is proposed.

Key words： logistics system； mobile robot； autonomous control

0 引 言

智能C器人是一种新型的高科技技术，是涵盖运用了计算机技术、信息化技术、仿生学特征、传动感应技术等多领域学科而形成的新型技术，是当前科技研究的热点方向。2015年5月，我国出台了《中国制造2025》规划，规划中将智能制造列为我国当前的首要目标发展战略，要加快对智能制造的研究进度，使制造过程步入智能化[1]。在这一规划中，智能机器人制造是最具有代表性的领域，成为当前最重要的发展方向。尤其是近些年来我国国民经济发展迅速，人民需求不断提升，促进了仓储物流行业飞速发展，智能化设备在物流运输过程中的重要性日益突出，而智能机器人的出现，不仅降低了企业的生产成本[2]，而且大大提高了物流企业的生产效率。

现有的物流系统机器人大多采用集中式的控制系统，自身的智能性和自主性不足，常用于结构化的相对静态的工作环境中，对于可变环境的适应能力不够，因此只能完成较为简单和固定的物流作业。因此需要将智能化移动机器人与物流系统相结合[3]，依靠智能移动机器人的自主性控制实现物流系统的智能化作业。智能化的移动物流机器人能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据指令和自身认识来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的任务[4]。

本文将针对物流系统中智能移动机器人的自主性控制相关技术，如导航、定位、通信、分布式控制等方面的研究发展进行综述，并分析未来智能物流系统中智能机器人应用的关键问题。

1 物流智能机器人自主性导航技术

若要使移动物流机器人具有特定的智能，首先就需具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，并在作业环境中自主行动。在这其中，导航和定位技术是智能移动机器人所要解决的核心技术。定位和导航功能是自主式移动机器人的一项重要功能，也就是通过这个最核心功能，机器人根据自身的感知系统确定自身的位置，从而根据任务做出正确的行为决策和路径选择。没有这种功能，移动机器人的任何自主运动都是盲目的。因此，物流移动机器人的多种导引方式相继出现。根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，主要分为电磁导航、地面标识导航、惯性导航和激光扫描导航、视觉导航等。而这些导航技术中，移动机器人的同步定位和地图构建（SLAM）方法是该技术的核心难题。

目前SLAM问题的研究方法主要分为两类：一类是基于数学概率统计方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，这是目前研究最广泛的方法，但这类方法大多依赖于对环境的假设，配以昂贵的高精度传感器如激光测距仪来实现。Dissanayake等人在2001年提出了解决SLAM问题的卡尔曼滤波技术[5]，之后针对卡尔曼滤波算法的复杂性和计算量问题，Thrun、Koller和Walter等人提出了稀疏扩展信息滤波的方法[6]。这种方法基于卡尔曼滤波更新方程中信息和逆协方差矩阵的剪裁以及通过对结果矩阵稀疏特性的研究，可使计算的维数降低。极大期望算法是卡尔曼滤波算法的一种补充方法，可解决模糊、循环环境下的机器人地图构建问题。粒子滤波方法是通过一组根据机器人状态先验分布得到的采样数据或者粒子，来表示机器人的实际状态和置信水平，如Thrun、Fox等人提出的蒙特卡洛定位技术，以此为基础，后期很多研究人员提出了相关改进的SLAM算法，如FastSLAM、基于Rao-Blackwelized滤波的SLAM算法。

另一类是基于生物激励的地图构建和导航系统，即通过模拟动物脑神经活动来解决三维空间导航任务。这种基于生物神经激励的导航技术，可以在不采用高精度的传感器和复杂的概率算法的条件下解决SLAM问题，但实际应用性能还不足，但是对同时提升智能自主性和降低成本具有积极意义。诺贝尔奖获得者神经科学家奥基夫（John O' Keefe）和挪威神经科学家莫泽（Moser）夫妇在20世纪70年现了动物大脑内与定位系统相关的细胞――位置细胞（place cell）和网格细胞（grid cell），在此之后更多相关细胞被发现，如速度细胞、边界向量细胞等。这些神经细胞的活动特性为机器人的导航定位控制提供了一个新的思路。位置细胞的特性是，当动物处于环境中某些特定位置时，对应细胞的放电频率会显著增强，而每个位置细胞均可表征动物所处环境的某一部分，众多位置细胞的协同工作，就可在脑内形成一张表征周围空间环境的大脑内部认知地图。网格细胞为大脑提供了一个度量尺，当动物从一个位置出发后，可以不断整合线性距离和空间角度，从而定位自己的坐标，了解自己在环境中的位置。Arleo等人在2001年对动物大脑中发现的与定位和导航相关的位置细胞（Place Cells）和头方向细胞（Head-Direction Cells）进行建模，并将其用于移动机器人的目标导航[7]。Michael等人在2005年，基于Arleo的研究，结合位置细胞和头方向细胞的功能，假想了一种位姿细胞（Pose Cells）结构，并进行建模模拟老鼠的导航，提出了RatSLAM的算法。该算法结合视觉测程技术和模拟啮齿类动物大脑中神经细胞的吸引子神经网络模型，实现了机器人的同步定位和构图。

随着生物神经机理的研究更加深入，将生物的大脑功能进行建模，再结合神经网络的算法，使得机器人具有自我学习的能力。这将使物流机器人在定位和导航方面，具有更好的环境适应性和灵活性。

2 物流智能机器人自主网络通信技术

随着日益多变的生产格局和产品需求以及日益提高的人力成本，促使企业现有生产模式向高度自动化和高度柔性生产模式方向转化。如果没有一个灵活多变的物流自动化系统，即使独立生产单元的自动化程度再高，也不可能实现柔性生产系统。要实现物流系统的灵活性，除了提高物流系统中个体物流机器人的智能自主性以外，还需要让它们能够与周围的环境及其他机器人能相互感知和协作。2003年10月波兰举行的GeoSensor Network Workshop研讨会上，有关专家指出移动机器人和传感器网络结合，会获得价格低廉但性能卓越的混合系统，该系统会在网络维护、环境检测、救援与反恐等领域获得广泛应用。

将物流系统中的每辆输送车辆配置成一个无线传感网络的通信节点，使其成为一个车联无线通信网络中的独立节点[8]。这样输送车辆不仅可以利用无线传感器网络信息感知的功能及时进行运行状态信息的感知，而且可以通过获取邻近车辆的状态信息并将自身的状态信息告知邻近车辆，实现这种分布式系统的通信，如图1所示。

无线传感器网络（WSN）可以延伸物流系统覆盖范围内的智能移动机器人的感知空间，为其提供更大范围的传感信息，智能移动机器人作为具有高度智能和执行能力的单元可以为与其相邻的WSN节点提供智能和执行能力的辅助服务[9]。移动机器人与WSN结合，两者经过相互协作和支持，使得形成的混合的物流系统具备了新的功能和价值。

无线传感器网络在物流系统中的应用，本质上就是将无线传感器网络通信技术与移动机器人相结合的问题。这种结合方式是将无线传感器网络节点配置在移动的物流设备上，无线传感器网络节点就像移动机器人一样具有移动性，且可自组网络，另外除了组网功能外，还具有采集周围信息的功能。系统与静态网络节点相比，工作具有更高的主动性。支持移动性是无线传感网络的一个主要优点，在无线传感网络中主要存在节点移动和事件移动。前者是指搭载无线通信功能的节点在网络中的自由移动，形成网络不断频繁自主的情况，后者是指在事件检测或在特殊的跟踪应用中，事件的诱发源或跟踪目标可能是移动的。这些应用的关键在于要有足够数量的传感器，能够完全覆盖观测目标。工作时，目标周围的传感器被激活进入高度活跃状态，对目标进行观测，工作结束后传感器恢复休眠状态。

采用此类自主网络的物流系统，物流智能机器人可以灵活地加入或退出当前的物流作业系统，且不会对整个物流作业产生影响，这有利于物流系统根据实际作业吞吐量需求，进行相应规模的扩展和缩减。

3 物流智能机器人分布式控制技术

物流系统中的每一个物流机器人随着传感与网络技术的发展，智能化程度得到提高，可视为一个智能化的个体。而整个物流系统则可视为多智能w的协作系统，即整个物流系统按照每台机器人分解成若干个智能体，各个智能体之间相互通讯、彼此协调共同完成大的复杂系统的控制作业任务[10]，而不需要有明确的主控中心进行支配。此类多智能体系统不仅具备一般分布式系统所具有的资源共享、易于扩张、实时性好的特点，而且可以克服随着数目增加，对调度控制中心造成的管理和计算压力，使系统具有很强的鲁棒性稳定性和自组织能力。

针对上述多智能物流机器人系统的特点，必须设计一个良好的集群控制结构。在这个结构基础上，才能完成知识和感知信息的共享，获得协调一致的控制，进而发挥多移动机器人的优势，提高系统的工作效率[11-12]。该集群控制结构采用分布式结构，它不存在中心处理单元，物流机器人之间不存在主控与被控以及层次关系，每个物流机器人均能够通过通信等手段与其他物流机器人进行信息交流与磋商。分布式问题的求解是指在一些不同的处理节点中，通过知识库的分散和松散耦合的集合进行问题的协作解决方案。协作主要有四个重要部分：（1）是一个本地化的处理过程，不涉及集中控制；（2）是一种双向的信息交换；（3）每一个协商群体从自己的角度出发评估信息；（4）通过相互选择达成最终的协议。

例如采用集群控制方式来协调大量的物流机器人车辆的工作，需要解决的问题主要有：（1）任务分配：将物料搬运任务分配给适合的车辆；（2）任务规划：管理各个物料配送站和卸载点的工作车辆，使其处于平衡状态，避免出现过度饱和或工作量不足的情况。

假设一个场内物流的存取货区的集合为D=d ，d ，…，d ，其中d =x ，y ，θ ，而物料卸载点的集合为S =s ，s ，…，s ，s

=x ，y ，…，θ ，同时场内的AGV车辆集合为V=v ，v ，…，v ，v =v ，v ，…，v 。其中x，y，θ分别代表其位置坐标。物料搬运的任务为T =v ，d ，s ，及v ，d 和s 组合的建立，这其中要考虑物流机器人距离货源和卸载点距离的影响，以及物料搬运状态的平衡如排队等。这个问题的解决方式可以从自然界种群活动特征获得启发，即将群智能与物流系统控制应用结合。目前群智能的算法主要有蚁群算法、蜂群算法、细菌觅食算法、粒子群算法等[13]。将物流系统中的智能搬运机器人的运作与这些生物群体活动相结合，采用相应的改进算法，可以使得物流系统实现分布式的控制，减少整体控制的负荷，增强系统的灵活性。

4 小 结

现代物流系统未来的发展趋势是实现物流系统的分布式控制，强调系统中各作业设备的自主与协作，因此将智能机器人的自主性控制技术与物流系统应用相结合，是大势所趋。德国的国际管理咨询公司罗兰贝格在其的报告《物流业中的机器人与人》中分析了物流业大量引入机器人所带来的影响，并指未来智能机器人在物流业中的应用将有飞跃式的发展，预计会取代很多现有的工作岗位，因此发展物流系统智能机器人应用技术，将会显著提升物流系统研发的水平和物流设备的国际竞争力。

参考文献：

[1] 李健. 发展智能机器人产业，提升港口物流行业整体水平[J]. 经营管理者，2015（12）：233.

[2] 林兆花，徐天亮. 机器人技术在物流业中的应用[J]. 物流技术，2012（13）：42-45.

[3] 刘贵生. 基于“互联网+”的机器人在物流作业各环节应用分析[J]. 物流科技，2016（9）：45-46，50.

[4] 深圳大族电机科技有限公司. 大族电机AGV机器人在仓储物流中的应用[J]. 智能机器人，2016（8）：25-27.

[5] G. Dissanayake， et al. A computationally efficient solution to the simultaneous localisation and map building （SLAM） problem[C] // IEEE Intemational Conference on Robotics & Autom， 2000.

[6] M. Dissanayake， P. Newmann， S. Clark， et al. A Solution to the Simultaneous Localisation and Map Building Problem[J]. IEEE Trans. Robot. Autom.， 2001，17（3）：229-257.

[7] A. Arleo， F. Smeraldi， S. Hug， et al. Place Cells and Spatial Navigation based on 2D Feature Extraction， Path Integration， and Reinforcement Learning[J]. Adv. Neural Inf. Process. Syst.， 2001，13（11）：89-95.

[8] 周宇，景博，张拢等. 基于ZigBee无线传感器网络的嵌入式远程监测系统[J]. 仪表技术与传感器，2008（2）：47-49，55.

[9] 司海飞，杨忠，王B. o线传感器网络研究现状与应用[J]. 机电工程，2011（1）：16-20，37.

[10] 经建峰，楼佩煌. 基于智能体的分布式多AGV控制系统设计与实现[J]. 工业控制计算机，2013（9）：37-38，40.

[11] 王辉，楼佩煌. 基于Multi-Agent的多AGV自主控制系统设计与实现[J]. 工业控制计算机，2011（10）：29-31.

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[关键词]现代物流；智能化；应用

[中图分类号]F252 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）44-0017-02

1 发展智能物流的需求

目前国内现代物流还停滞在简单的流程半自动化甚至人工化的原始物流状态，效率低，呈现出信息化应用空白、成本高等特点，这远远满足不了国内生产力的需求，同时也制约着企业的发展。解决现代物流发展瓶颈的方法――物流智能化，即智能物流势在必行。

1.1 宏观环境牵引

我国从2009年“感知中国”把智能应用推向了浪尖，以物联网为代表的智能应用被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，写入《政府工作报告》。2012年中国的第一个物联网“十二五”五年规划颁布，2014年2月全国物联网电话工作会议的召开，不间断的政策支持，代表智能应用在全国范围的全面实验性展开。由此衍生的各行各业的智能化应用产业如硬件生产商、软件开发者越来越多，并且在行业内的比重越来越大。这就催促国内企业在无形的环境中向智能化靠近和转型。

1.2 行业诉求

第一，国外物流对国内物流行业的冲击，目前国外的物流不论是在运输能力，还是在管理方面都领先于国内物流，自动化运用率高，加上国内的人力成本低，所以，像联邦快递、DHL等大的公司都在国内建立了自己的运营中心，从而使得国内现代物流行业形成了紧迫感。第二，国内物流进入门槛低，专业化人才欠缺，由于门槛低的缘故，导致很多进入物流行业的人员不懂专业物流知识，成本居高不下，没有凸显出行业的规模经济效应等等。种种因素都在呼唤新的技术新的模式来颠覆这个行业，智能化正是对该行业诉求的解答，人员可以由机械代替，专业知识可以由计算机来完成，单一竞争可以转变为良性竞争，同时还可以形成规模经济，降低管理成本。

1.3 公司运营需要

首先，现代物流的行为是被动的，是不得不做的工作。如果不是担心货物丢失，可能就不会跟踪车辆信息，如果不是运输能力调配不开，就不会主动分析信息数据来调配其他运输车辆。这会使物流在先、信息流在后，对企业及时地做决策不便，从而带来损失。第二，现代物流的区域分割，目前像中外运、德邦等物流也都是划区而治，给企业管理无形中设立了障碍，同时也增加了企业的管理成本，最主要的是不能有效地实现资源共享。而智能化的应用可以及时地搜集分析信息，做到集中处理、区分对待、资源互补、充分利用。第三，成本的居高不下，人工的操作不仅增加了费用的开支，而且不能凸显出现代物流的规模经济效应。现代物流弥补了这些缺点，进而降低了物流的管理成本。

2 智能物流技术在现实中的应用

2.1 智能物流之物联网

现代物流行业作为物联网业务应用的载体，物联网对其行业的改变主要体现在两方面：动态性和及时性。首先，物联网的应用可以在现代物流中实时实地地采集信息，包括所需要的数据，使接受者可以建立自己的动态信息管理跟踪系统，便于对仓储、运输过程等的管理，这即为动态性。其次，及时性包括信息的集中和开放共享，信息的价值在于加工提炼后的应用，如果信息不集中，在使用和共享的过程中可能产生错误的决策，物联网感知层采集的物流信息，像车辆信息、货物信息、人员信息、环境信息等会传送至云端集中，经云端自行分析处理过后，再开放给其他用户使用，从而大大提高了物流过程的效率和降低了成本。

2.2 智能物流之车联网

车联网是从物联网引申过来的概念，车联网即车与车之间连接的互联网，传统意义上的车联网是以GPS为主导的车与车之间的连接，而真正意义的车联网不光有GPS定位系统与感知技术的结合，是车与车、车与路、车与人之间，依托RFID、GPS、GIS、无线视频技术等来实现运输过程中的定位、感知、监控、管理与智能调度。目前国内分为前装车联网和后装车联网，以宇通客车、金龙客车、陕汽重卡、长安汽车、华为、中国电信为代表的前装车联网，就是在生产的时候已经内置车联网技术了，以星云物流网、德天元、天行健等车联网管理系统为例子的是后装车联网应用。前装车联网+后装车联网=低成本、高效安全的运输过程，并能实时实地地监控、调配、管理。

2.3 智能物流之云物流

云物流，指基于云计算应用模式的物流平台服务，是现代物流利用云计算的强大数据处理分析能力，把用户需求集合在一个平台，用户利用这个平台，简单快捷地实现信息的交换、处理，同时，整合物流的资源，以实现物流效益最大化。物流云计算服务平台划分为：物流公共信息平台、物流管理平台及物流园区管理平台三个部分。云物流是平台开放、资源共享、终端无限。就像一个联盟一样，物流公司都是成员，进行统一管理、统一配发。

2.4 ATM自动取货柜

前面几处说的都是物流信息系统的智能化，下面来说物流系统的智能化自动化。申通计划投资3000余万元在全国范围设立3万个自动提货柜，就像ATM机一样，根据手机收到的信息可以去提货柜自助查询、提货。自动提货柜有以下好处：首先，减少了货物二次运输的过程，减少了货物末端配送的压力；其次降低了物流的成本，减少了终端快递员的需求量；再次，减少了货物的损耗，由于末端不需要人为操作，大大减少了货物的磨损摔碰。所以说ATM自动取货机的设立，是智能物流技术发展的一个标识，是物流过程终端全自动化的里程碑，未来的ATM自动取货柜，一定是和物联网技术综合应用的，在提供方便的同时也能保证安全。

3 智能物流的未来

智能物流发展的首要问题是以解决现代物流所存在的症状为目的，是以降低成本、提高效率、国际化、绿色环保为宗旨，整合资源，信息共享、增加用户体验。因此，要发展智能物流，应从四方面入手：信息系统、物流系统、标准化、环保。

3.1 信息系统智能化

信息是物流业发展的基础，那么信息系统的智能化应用更是物流行业的核心，也是最重要的系统。物联网、车联网的应用就是对信息资源的整合，云计算的使用是对信息的分析处理。下一步智能物流首先要搭建自身的公共信息平台，方便供需用户对接、能快速做出反应。其次是网络层的完善，目前无线方面的传播还不完善，速度达不到，容易受到信号干扰、网络协议端口不一样等，无形中阻碍了信息系统的建设，由3G上升为4G就是进步，未来的网络必须满足信息采集系统、信息跟踪系统的需要。最后，是信息安全方面，智能物流的未来将是无纸化操作，一切都是信息传递，货品、运输数据、支付都转化为数字，这就存在安全隐患，容易被拦截破解，因此，信息安全也是智能物流未来有待解决的问题之一。

3.2 物流作业系统智能化

单实现信息系统的智能化也不行，决策管理上去了，但效率依然会受影响。智能化还包括作业系统的全自动化。目前现代物流行业即使应用物联网、云物流技术，可还是离不开人为作业，还处于半自动化状态，降低了工作效率。未来的智能物流要实现全程自动化操作，智能穿戴技术的成熟为智能物流的发展提供了硬件技术支持，货物搬运可以是无人搬运车，货物码垛可以是机器人，分拣可以是物联网流水线，运输可以是无人驾驶的自动导向车辆，就连决策管理都可以是专家系统和人工智能来完成……只要想得到，就可以实现物流与环境的完全自动化智能化。

3.3 物流标准的统一化、国际化

由于不同地域不同行业的影响，现代物流没有一个统一的标准，所用物流单位不一样、物流容器不统一，物流信息服务的标准也不一样，导致供需双方、竞争对手之间矛盾重重，在操作过程中也提高了转化成本，另外，由于资源不对称的原因，国际化大物流公司已经开始同行业的收购兼并，竞争已从企业间竞争转化为全球供应链之间的竞争。因此，未来的物流标准将会变得统一，否则没有办法接入物联网，进入公共信息平台，也没办法统一管理，终将被淘汰。未来的物流标准也将会变得国际化，由于信息系统的应用，使独立的各物流企业改变为物流供应链中的一分子，使物流企业处于一个整体环境下管理，这就是对企业的一个整合放大，最终由区域性物流转为国际型物流。

3.4 绿色物流

绿色物流（Environmental Logistics）是指在物流过程中抑制物流对环境造成危害的同时，实现对物流环境的净化。与智能物流同时发展的是绿色物流、二者相辅相成。智能物流在运输中产生的尾气、搬运中无人化设备造成的能源污染、仓储中的化学污染，物流过程中的废弃物污染，都会对环境造成影响。未来智能物流要摒弃的就是这些污染问题，将绿色贯穿于整个物流供应链，利用先进的物流技术从绿色包装、绿色运输、绿色仓储、绿色回收抓起。由于未来物流的统一管理，可以实现从终端向生产厂家逆向转移，不是绿色包装不予运输，不符合环保要求也不予运输，从而实现生态经济效益。

参考文献：

[1]李书芳.物流现代化与应用物联网的关系[N/OL].（2010-06-22）.http：//.