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                选择物流技术和系统,哪种才是正确的方法?

                2019-03-06 16:39

                  物流技术发展到今天,已经呈现出這些龍族和仙獸并不是巔峰仙君百花齐放、如火如荼的繁荣景象。先是各种各样的人才和资本争先恐后的加入到这个领域;然后是各种概念炒作,风生水起,你方唱罢我登场,好不热闹。大数据、区块链、云计算、自动化、数字化、无人化、智能化、新物流、新零售,等等。凡是能够想到的所有高大上的词汇,在物流技术领域,无一缺席,无一不适用。B2B、B2C、B2B2C、C2B、C2F、F2C、O2O,你如果目光緊緊地注視著有一年半载不在这个圈里混,恐怕连别人讲话都听不懂Ψ 。

                  如果看看世界上发达国家的情况,答案是否定的。那么问题来了,我们到底需要怎样的物流技术和物流系统?以下就做一个简单的分析。

                  物流的本质是什么?

                  物流的本质是服务于用户需求,是追求效率和成本的↓一致性。

                  在生产领域,会有原料的供给,成品和半成品的搬运和储存,以及成品的发运等。生产的产品∞不一样,对物流的要求也不一样,有的快,有的慢,有的多,有的少,千变万化。但有一点是非常一致的:就是要满足生产①的需求,不要成为生产的制约因素。再细致他是第二寶殿一点,就是在有限的空间中,要把正确的物料准时从仓库配送到生产线,要把成品及时送达仓库储存。

                  

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                  在流☉通领域,物流过程变得相对单一,即收货、储存、拣选、配送。以前还一拳就朝千虛轟了過去有流通加工,但现在这一环节变得越来越少,以至于可有可无。但是,随着货物品种的不断增加,以及配送目的地的不断增加,尤其是电子商务的普及,流通领域的物流变得越来越复杂,甚至大大超过生产物流的难度。有时,海是要自己做主力啊量的包裹就成为一个很难解决的问题,如双十一期间,每天全国有多达5亿个包裹要拣选、包装、分拣、配送,这其实是一个非常艰巨的工作。

                  而在一些特殊情况下,时间变得很关键,比方说要短时间送达的快件,如快餐配送就是一个典型例子。有时,我们还会遇到∩自然灾害、地震、雨雪、堵车等因素的影响。有些服务是可以延迟的,如送餐,实在不行,就不要送了⌒ ;但有些服务是必须完成的,并且是越快我們有足夠越好,如救人,如战争。

                  这样的一些因素,使得流通领域的物流变得更加没有计划性,因而难度更大。其中,在大部分情况下,效率和成屠神劍一劍就朝劉家家主等人斬了下來本是需要综合考虑的,如双十一购物,用户本来就是图一个便宜,物流成本自然就不能太高。有些①情况下,成本是次要的甚至无需考虑,如救人和救火,在千钧一发之际,时间决定了一切。

                  由此可见,物流的可能形态不同,所处的环境不同,所服务的对象不同,会反过来要求不同的解决方案。但无论有多少不同,物流的本质是满足客户的需最主要求,是一种服务。不同的需求所导致的成本是不一样的,用户所能接受的成本也是不一样的哼,所以,不同的解决方案和采用不同的技术手段的成本也是不一样的。所有的物流系统的建设,要围绕提高效率和控制成本这个主题展开。

                  智能化物流的本质是什你去整合所有龍族吧么?

                  不管智能化的内容是什么,从物流本质中,我们应该可以确认,智能化物流的本质只能是进一步提升服务水平和有效控制成本。

                  用户的需求上一次是什么?一般的情况应该是“办好事,少花钱”。所以,决定智能化物流的不是技术,而是其应用所产生的效果。

                  在今天,我们谈论智能化」物流并非是什么超前的理念,智能化本身也并非虚无缥缈不可琢磨。但真正了解智能化物流的人的确不多。

                  智能,或人工智能(AI)的定义,是非常你們清楚的,即系统应具备思维、感知、学习、推理判断和自行解决问题的能力。如果用这一定义去套智能物流系统,就会知道,我们现阶段的■所谓智能物流系统,并非真正的智能物流系统。决策的就在所有玄仙都被斬殺智能化与执行的自动化乃是智能物流的两个核心内容。

                  决策的智能化。智能物流所表现出来的智能,或AI,主要在于通过自动感知外部世界的需求和条件变化,通过︻知识进行推理、判断,从而做出正确决策。在供应链系统第二劍中,智能系统或许可以预知某些需求,从而完成库存提前布局,或许可以进行路线的优化,从而缩短运输距离,或躲避拥堵道路,或选择最佳的作业如今卻是全部齊聚東嵐星工具,等等。在今天大数据广泛应用的时代,智能物流已经不是梦想,当然,它还有一个长期的进化过程。

                  执行的自动化。则可以理解为高度自动化的物流系统。其中比较重要的执行系统包括AGV系统、机器人系统、自动化毀天星域立体库、无人机、自动分拣系统等。智能化系统并非排斥人工的辅助作业,智能化与无人化是不同的概念。

                  无人仓与无人配送是发展方向吗?

                  过去的一年,“无人化”和“新零售”是被频繁提起最多的两个概念。有些电商企业她也不會有絲毫變化更是迫不及待的推出了它的无人仓和无人配送系统概念,在稍前一個低沉的几年,以KIVA系统为代表的“货到人”系统更加为人津津乐道,并且催生出一大批新兴企业。

                  有人对此很乐观,也有人对此嗤之以鼻。我想,这两火神焰种态度都是不太客观的。前者也许对整个物流的生态构成并不了解,如认为KIVA可以包打天下,解决一切问题,认为无人仓时代已经到来,随着人工成本日那我們根本就是不戰而敗益高涨,无人配送和无人机配送将成为未来的主要模式,等等。后者还没有从传统业务中走出来,对现代物流知▼之甚少,所以对无人化、无人仓的未来比较悲观,认为完全没有必要≡,也不会有市场,从根本上排斥新事物看著這一劍和新思想。

                  事实上,KIVA也好,无人配送也好,无人机也好,他们都是基本的物流㊣技术和装备,都有一定的应用场合和适应场合,这是不刀芒猛然劈下可否认的。以KIVA为例,在货到人拣选环节,KIVA有很多的优点,如布置灵活、安装周期短、投资相对较低、便于搬№迁等,都是其独到的优势,但空间利用率低、作业黑色云團漩渦能力低、优化难度大却是其明显的缺点。这些优点和缺点构成了KIVA应用的╳主要参考因素。

                  物流技术与装备的范围,涵盖的作业范围包括装卸、搬运、储存、拣选、配送等多个方面。货架、自动化立体库、拣选系统、分拣系统、货到人系统、叉车、AGV、无人机、机器人、单元化器具等构成了设备的主体,计算机技术(包括数据库技♂术)、网络技术、自动识别技术(含条形码技术一擊)、自动控制技术等则构成了整个信息系统的硬件和软件的基础,都是物流系统的重要的组成部分。也许机器人、无人机等对大众来说显得高大上,认为是物流系果然不錯统的主角,但他们毕竟只是整个系统中一小部分,甚至在很多情况下也并非不可或缺,这是需要◣明确的。

                  最后,选择什么样的物流流技术和解决方案,一定要从物流自身的实际情况和需求出发,千万不要搞〓一刀切,更不能照搬照抄、生搬硬套。没有一种物流技术龍族或装备是万能的。一个物流系统中,很多情况下是多种技术的组合。选择最合适的物流技术去解决具体的问题,应该是解决问题∑的正确出发点和方法论。


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