机器学习在智能物流研究中的应用进展与展望

机器学习在智能物流研究中的应用进展与展望

杨润农

红塔辽宁烟草有限责任公司营口卷烟厂  辽宁营口  115002

摘要：近十年来，网上购物成为当代年轻人的主要购物方式，其不光便利了人们的日常生活，更是极大地带动了经济发展。伴随着电商的发展，物流业向智能化转型是大势所趋,具有极大的应用价值。自动识别、人工智能、数据挖掘等技术为智能物流的发展提供了强大的驱动力。其中在人工智能的研究中，学习被认为是一个关键的特征，机器学习也成为人工智能的重要分支。通过研究和构建能够学习的系统，可以让机器更加智能。以百度的无人驾驶、京东的无人配送车为例，就是一个很好的证明，通过机器学习，人工智能系统能够达到更高的水平。

关键词：机器学习；智能物流；应用

引言

随着数字化和实体经济的进一步融合，基于人工智能的数字技术正在各行各业蓬勃发展。尽管物流企业面临着人口红利消失和日益激烈的市场竞争，但人工智能技术的应用为物流企业进一步实现高速发展提供了新的可能性。虽然已有研究从经济发展的角度分析了人工智能技术对经济的优劣势，但不同行业特点不同，需要面对的挑战也不同，因此人工智能创新对物流行业生产经营活动的影响与其他行业相比存在差异。因此，研究人工智能创新如何影响物流企业的成长性势在必行。

1智能物流系统的概述

1.1智能物流系统的概念

计算机技术在物流行业的应用即智能物流系统，在计算机基础上，综合系统集成技术、信息管理、流通等技术,使物流系统具有部分人类的学习、思维、推理能力，从而达到高效、安全处理物流系统中面临的复杂问题，最终完成将商品或者货物从商品供应商处移动到购物者手中的流动过程。

1.2智能物流系统的特点

智能技术是智能物流系统的重要支撑，但它们在物流系统中并不是简单的应用。智能技术运用的领域广泛，物流领域是其智能技术运用的主要方向之一。建立智能物流系统需高素质、高质量的计算机技术人员和能力强的智能物流系统经营人才。总而言之，智能物流系统是由网络平台和各模块共同组成的，网络平台可以实现跨区域的实时信息收集、交换以及实现高效率及时的通讯往来。其中，计算机技术在智能物流系统中起了至关重要的作用，任何商品的物流活动都需要迅速收集和交换大量的商品信息以保障物流活动的正常进行，所以保证他们的正常运行就离不开网络通讯的发展。

2机器学习在智能物流研究中的应用

2.1机器学习在智能仓储研究中的应用

2.1.1基于机器学习的智能分拣系统

随着电子商务的发展，中国已经迈入世界超级快递大国。根据全国邮政管理工作会议统计，2022年中国快递业务量累计完成1105.8亿件，平均每天产生3亿件。如何对这些快递进行快速分拣，尤其是在每年的6.18、双11、双12等活动时，成为当今快递业急需解决的问题。目前对快件分拣主要采用手工分拣和机器分拣两种方式。手工分拣效率低下，而且差错率高；同时人工成本也高，直接增加物流成本。利用自动分拣机器人对货物进行分拣已成为目前一种发展趋势。分拣机器人对货物分拣成功与否主要靠三个因素：物体的类别、位置、位姿。分拣机器人通过学习建立自动抓取系统，快速精准抓取货物。

2.1.2基于机器学习的智能仓库规划设计

仓库的规划设计主要包括仓库选址和仓库布局。仓库的选址是一个复杂过程，不仅要考虑地理位置、交通条件，还要考虑整个地区的经济条件、人口密度，而且各个因素还存在交叉的效果。面对众多符合要求的物流网点，选址正确与否直接关系整个物流公司后期的经济效益。另外仓库布局的一个重要工作是确定合理的库存水平，库存合理化直接影响物流企业的仓储成本。随着市场经济的发展，消费者的需求也愈发随机、波动，为了满足消费者的偏好，获取竞争优势，企业不断调整产品特性。企业面临的数据成指数化增长，无法挖掘有效信息，只能保持较高库存量，以避免缺货，结果导致企业物流成本过高。传统的研究方法已不能满足此问题的研究，随着大数据、云计算等信息技术的发展，机器学习逐渐走进人民的生活。机器学习可以快速处理海量数据，做成正确决策。

2.2机器学习在智能运输研究中的应用

2.2.1基于机器学习的交通流预测与分析问题研究

随着城市化进程的加快，居民汽车拥有量不断增加，道路拥堵、交通事故时有发生。交通流量预测和分析作为智能交通领域中最重要的一环，直接决定了智能交通系统的性能表现以及适用范围。一个优秀的预测模型，不仅使出行者合理地安排自己的出行方式，出发到达时间以及路线，节省不必要的时间浪费，提高工作生活效率。而且还可以让政府服务部门及时了解和预测路况信息，对可能发生的道路拥堵和交通事故提早做出预判，节省社会负担，合理配置社会资源。传统的交通流量和出行时间预测模型主要集中在基础统计方法的应用上面。该类方法主要适用于样本数量小以及数据结构简单的传统型数据。然而随着数据采集能力攀升，以及人们对数据科学机器学习领域的不断提升的需求，传统预测方法对于数据量大、复杂度高的大数据问题，其表现会严重受制于数据噪音以及突发事件的影响。针对这些问题黄益德利用机器学习方法的特点，将装袋方法与提升树模型相结合，通过组合若干个复杂度不那么大的模型来降低泛化方差从而提升最终的交通预测效果。

2.2.2基于机器学习的车辆调度问题研究

车辆优化调度问题作为一个典型的NP难题，应用纯粹的数学方法难以求解。随着智能优化技术的发展，越来越多的研究人员利用机器学习方法做出决策和判断，以使运输总费用最低，效益最大。针对物流中的车辆路径优化等问题，学者们根据机器学习的特点，改进传统的求解方法。

2.3机器学习在智能配送研究中的应用

2.3.1基于机器学习的无人机物流

说到无人机物流，很多人可能会认为规模化落地仍比较遥远。但事实上，近年来，顺丰、京东、美团等代表性企业已在多地开展了支线、末端无人机物流配送试点。特别是在医疗样本运输、生鲜配送等业务场景中，部分企业已经开始商业运营。无人机与其他大多数机器不同，它们可以高速穿越极其复杂的环境。某学院的一个工程师团队开发了Neural-Fly，这是一种深度机器学习方法。它跟踪无人机着陆时的位置和速度，并修改其着陆轨迹和旋翼速度，以补偿旋翼从地面的反冲，实现尽可能平稳的着陆。

2.3.2基于机器学习的无人车

无人车即无人驾驶，给车装上各种各样的传感器，让它能够自己理解周围的环境。在遇到障碍物或行人时，它会选择最优路线，自动完成转弯、倒车退让等动作。无人车主要采用了机器学习算法，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合（如激光雷达、雷达、摄像头或物联网），评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。对比传统快递取件，无人车派送快递更具智能化、高效性。目前无人车已经开始应用在人员流动性较大的酒店、写字楼、商场、学校。当无人配送车到达指定地点后，就会给收件人发信息。收件人只需通过手机扫码，就可以打开柜子取件，实现无接触智能配送。

结束语

总体而言，机器学习可以通过数据整合与实时监控、强化预测与决策支持、自动化与智能调度、协同合作与智能交互以及风险管理与智能预警等多方面的综合应用，实现实时洞察、灵活优化和精准预测物流管理。不仅提高了物流管理的效率和准确性，而且能够降低成本，提升客户满意度，保障物流企业在竞争激烈的物流市场中保持竞争优势。

参考文献

[1]李曼媛．中国智慧物流发展趋势与提升路径分析[J]．中国航务周刊，2022(41):39-41.

[2]何黎明．中国智慧物流发展趋势[J]．中国流通经济，2017,31(6):3-7.

[3]乔晓楠，郗艳萍．人工智能与现代化经济体系建设[J]．经济纵横，2018(6):81-91.