大数据助力智慧物流智能化管理体系搭建

一、智慧技术简述

数字技术的自主创新重构产业布局、运营模式、顾客价值，产生全新的经济发展市场竞争格局――由工业发展全方位向数据产业结构升级。人工智能（AI）、大数据（BigData）和云计算技术（CloudComputing），正以“三位一体”的方式高度融合，组成紧密联系的“ABC”数字经济的的技术金三角。三种技术具备自觉性、多样性、不可缺少性。

大数据定义为大小超出基本的数据库工具获得、储存、管理方法和逻辑思维能力的数据集。云计算技术具备高效分配动态性资源、依据客户请求转化成动态性测算与储存等作用，为大数据现状分析与发掘出示优良服务平台。云计算是从资源方面的管理方法到运用方面的管理方法的发展全过程，与大数据的运用正好迎合；大数据则根据云计算技术的数据解决与运用对海量数据展开分布式系统数据发掘，二者在当今的发展趋势中紧密联系。

云计算是一种生成并获得数学计算的新方式。云计算是一种根据互联网技术适用的信息内容应用和传送方式，是一种根据互联网技术出示动态性信息内容的虚拟资源测算。云计算是一个生动的比喻，大家用“云”的品牌形象来表述信息网络的散播。云计算技术的计算能力甚至能够做到每秒钟10万亿次。

选用“云计算”这一专业术语，尽管品牌形象栩栩如生地表述这类技术的特点，有趣也很浪漫、时尚，但非常容易令人难以理解。2007年IBM宣布明确提出“云计算”定义。公认较好的定义是美国国家标准与技术研究院（NIST）明确提出的，“云计算是一种模型，用以完成对可配备云计算服务器（比如，互联网，网络服务器，储存，程序运行和服务项目）的共享资源池的无处不在的、便捷的按需网络访问，这种资源能够根据最少的管理方面迅速配备和发布，或是服务供应商互动交流。该云模型由五个基本特点，三个服务项目实体模型和四个布署实体模型构成。”

云计算是大数据的基础。大数据的开发设计和运用离不了云计算技术的强大支持。云计算技术的发展趋势和大数据的累积是人工智能迅速发展的基础，是完成实际性提升的关键。大数据和人工智能的发展也将扩展云计算应用的深度和广度。

人工智能的创建本质是程序自我训练（学习培训）的结果，是以大数据的高维度数据样版为基础。大数据，是对海量数据的解决、提升和归类，是对各类意义的数据展开专业、系统的解决。大数据又与云计算技术紧密联系，大数据不能由一台电子计算机解决，是连接多台计算机、分布式系统体系结构，大数据便是分布式系统数据发掘。大数据取决于云计算技术的分布式系统数据和解决，及其云计算技术的虚拟化解决技术。

在智慧技术的支撑系统，云计算能力尤为重要，是基础。首先，云计算技术为大数据的收集出示信息内容支撑，是人工智能的关键技术。

二、智慧物流定义

智慧物流的定义，由2010年IBM公布《智慧的未来供应链》调查报告中明确提出，智慧供应链的定义延伸而成。完成智慧物流的关键是技术，而重要技术便是以节提及的ABC技术为关键。

但在智慧物流定义出现以前，还有一个重要的概述，即物联网（IOT，Internetofthings）,“万物相接的互联网技术”，最开始出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，2005年国际电信联盟（ITU）公布《ITU互联网报告2005：物联网》，宣布提出了“物联网”的定义。

智慧物流能够简单地理解为在物流系统软件中选用物联网、大数据、云计算技术和人工智能等优秀技术，促使整个物流系统软件运行好似在人脑指引下一般智能、实时搜集并解决信息内容，作出最佳管理决策、完成最佳合理布局，物流系统软件中各构成模块能完成高品质、高效率、低成本地职责分工、协同、协作。智慧的实质，便是效仿人的智能，应用感知、学习培训、逻辑推理分辨等思维逻辑，使物流系统软件具有自行处理物流中一些难题的工作能力。

智慧物流主要有三大特点：

一是完成信息内容互动与共享资源，合理减少物流成本费、提升物流效率；

二是智能管理决策与实行，向自动化技术与程序化交易方向发展；

三是深层协作与一体化，以智能管理方法为关键提升管理机制，完成以最少的成本费向顾客出示高品质的物流服务项目。

智慧物流实质上是依靠信息内容的实用性、充分性，来仿真模拟人工做出最佳管理决策，进而为顾客创造更多使用价值，为顾客出示更强的服务项目感受。传统式物流方式下，信息内容不充足、落后，只有依靠工作经验展开管理决策。智慧物流实现到一定水平，便是对传统式物流方式的颠覆创新。将对物流产业链的运营模式、经营模式、产业布局和产业链发展模式、产生生态等，造成极大的影响。

大数据情况下的智慧物流具有信息化管理、智能化、数字化、一体化、数据可视化等优秀技术特点，根据大数据对物流信息内容展开解决。智慧物流信息技术主要包含物流信息感知技术、物流信息内容推送技术、物流信息资源管理技术、物流数据统计分析技术、物流信息内容预测分析技术。

三、智慧物流构架

智慧感知技术捕获物流运行全过程中的各类基础数据：液体、流速、流向、总流量及空气质量参数。感知技术让物流的整个过程透明化，是完成物流全线可视性、可控性和可追溯的基础与前提条件；应用优秀的信息内容传输与通讯技术网络搭建传输平台，完成各物流行为主体之间的信息内容和业务流程数据共享；在数据解决与服务中心，根据对信息内容的深层发掘与测算剖析，让物流行为主体与前台接待协作运行，及时获得系统优化决策计划方案，根据云仓储物流、云运输派送等共享资源方法，为顾客出示高质量的物流服务项目。

智慧物流系统软件的管理体系构架包括四层，如下图所示，最下层是感知层，往上是网络传输层，再上边一层是数据存储层，最上层是应用服务层。

（1）数据感知层。包含识别技术、手机定位系统和追踪系统软件。感知技术机器设备（RFID、条码枪、感应器等），融合GPS、追踪定位，来实时、全自动收集物流系统软件模块的信息内容，信息内容再按体系结构和经营逻辑展开解决，可完成对物和其它目标的实时、流程的信息内容把握。

（2）数据传输层。运用各类传输互联网和通讯技术，及时、安全地传输感知机器设备所搜集的信息内容。传输方式包含互联网技术外、移动通信、集群通信技术等。

（3）数据存储层。云存储平台层在网络层和互联网网络层之间，对感知层获得的信息内容展开解决和管理。根据对信息内容的智能解决，能为各种目标（顾客、技术人员、驾驶员等）出示数据服务，常称“仓储云、运输云、资金云”等。

（4）应用服务层。包含数据互换接口、公共文化服务平台和客户运用。直接为客户出示所需信息内容，为其决策出示数据支撑。使用人提供订制化服务项目，减少运用成本费，并能提升解决效率。完成产品追溯、货运单追踪、智能化快递分拣派送、预测分析与预警信息等作用。智能决策支持系统可以制订决策，为派送线路明确提出优化建议，为公司、运送单位和政府机构等提决策参考。

智慧物流的高级形状是人工智能与智能机器设备的深层运用和深层融合。将来伴随着无人驾驶汽车、无人飞机、无人商店等技术集成的完善化，将极大改善目前物流经营模式。以工作更为繁杂的仓储管理系统为例子，智能机器人能够替代人工，库房内的移动线路更有效、职责分工协作运行更便捷、快递分拣速率更快，提升仓储物流使用率。末端的派送，无人驾驶汽车替代人力进行，处理最后一公里难题。