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物联网技术在物流领域的应用

文章来源:物流技术与应用杂志 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/7/4 11:08:16
据市场分析公司Gartner(高德纳)预测,到2020年,全球不包含PC、平板以及智能手机在内的联网设备数量将达到260亿台,物联网市场规模将达到1.9万亿美元。物流行业是物联网最重要的应用领域。物联网作为智慧物流实现的基础,伴随着物流行业的快速发展,正得到越来越广泛的应用,市场空间巨大。 例如,在智能仓储领域,亚马逊、京东、菜鸟、苏宁等不断升级的仓储系统,均是物联网的最佳应用体现;在智能配送及整个供应链上,依靠物联网技术,物流全过程透明可视化、产品的可追溯管理,以及智能配送等成为可能,为智慧供应链、智慧物流的实现奠定了基础。 物联网定义与特征 物联网(IoT,Internet of Things),即“物物相联”的互联网,是通过各类传感装置、RFID技术、视频识别技术、红外感应、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备,按约定的协议,根据需要实现物品互联互通的网络连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的智能网络系统。 物联网的概念于1999年提出,被称为信息技术的第三次革命性创新。2009年8月,温家宝总理提出了“感知中国”理念,表示中国要抓住机遇,大力发展物联网技术。之后,物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一,加快物联网的研发应用写入了政府工作报告,一系列物联网发展相关的产业政策相继出台。2016年,物联网被写进“十三五”规划。可以预见物联网将对经济增长带来巨大影响力。据美国独立市场研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值要比互联网高30倍,物联网将形成下一个上万亿规模的高科技市场。 《物流技术与应用》常务副主编、中国仓储与配送协会副会长王继祥将物联网的本质概括为三大特征: 互联网特征,即对需要联网的“物”一定要能够实现互联互通的互联网络; 识别与通信特征,即纳入物联网的“物”一定要具备自动识别与物物通信(M2M)的功能; 智能化特征,即网络系统应具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。 物联网在物流领域的主要应用范围 物流是物联网技术最重要的应用领域之一,物联网技术是实现智慧物流的基础。物流业作为国民经济发展的支柱性产业,要实现进一步增长,满足越来越高的物流需求,实现智慧物流,必须依赖于物联网技术的全面应用。 商务部下发的《关于智慧物流配送体系建设的实施意见》明确指出,智慧物流配送体系是一种以互联网、物联网、云计算、大数据等先进信息技术为支撑,在仓储、配送、流通加工、信息服务等各个物流环节实现系统感知、全面分析、及时处理和自我调整等功能的现代综合性物流系统,具有自动化、智能化、可视化、网络化、柔性化等特点。 也就是说,要以物联网技术为基础,以信息化、智能化设备为载体,全面推动物流业与制造业、商贸业的融合,物流与商流、信息流、资金流的融合,互联网、移动互联网、物联网与车联网的融合,从而提高效率、降低成本,提升物流业综合服务能力和整体发展水平。 王继祥通过多年对物联网的研究指出,目前物联网在物流行业相对成熟的应用主要集中在以下四个方面: 一是产品的智能可追溯网络系统:在医药、农产品、食品、烟草等行业领域,产品追溯系统发挥着货物追踪、识别、查询、信息采集与管理等方面的巨大作用,基于物联网技术的可追溯系统为保障产品的质量与安全提供了保障。 二是物流过程的可视化智能管理网络系统:基于GPS卫星导航定位技术、RFID技术、传感技术等多种技术,在物流过程中实时实现对车辆定位、运输物品监控、在线调度与配送可视化与管理的系统。目前,物流作业的透明化、可视化管理已经初步实现,全网络化与智能化的可视管理网络还有待发展。 三是智能化的企业物流配送中心:基于传感器、RFID等物联网技术建立物流作业的智能控制、自动化操作的网络,实现物流配送中心的全自动化,实现物流与生产联动,并与商流、信息流、资金流全面协同。 四是企业的智慧供应链:基于物联网技术升级智慧物流和智慧供应链的后勤保障网络系统,满足电商快速发展及智能制造等环境下产生的大量个性化需求与订单,帮助企业准确预测客户需求,实现整个供应链的智慧化。 物联网在物流领域的最新应用 (1)电商+物联网 电商的蓬勃发展推动了物流管理运作水平的提高,进入物流智能化新阶段,而物流系统自动化、信息化能力的提升又反过来促进了电商的进一步发展。电商物流为物联网技术提供了良好的应用环境,未来几年,物联网技术将是解决该行业所面对的人员紧张、信息阻塞、合规问题的最佳途径,成为电商企业进一步抢占市场的重要技术支撑。 如今,电商企业正在积极寻求与物联网企业多维度的合作,力求借助物联网技术实现物流持续升级,强化自身竞争力。例如,2017年1月,京东、斑马技术和神州数码联合宣布成立“物联网+电商物流联合实验室”,聚焦三大场景的改善:提升现有拣选和复核打包的生产效率、托盘和笼车资产可视化智能管理、寻找视觉和数据分析在物流中的应用。 < 1 23>
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