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探析基于5G+移动智能模式的物流系统协同策略

摘要:5G通信技术与移动商务智能相结合能够为企业提供更加广阔的商业模式创新空间。本文阐述了"5G+移动智能"模式的场景化概念及特点,基于物流系统协同化视角,从数据协同、功能协同、区域协同和应用协同四个方面分析了该模式的协同化优势,针对物流系统协同现存问题,提出了"5G+移动智能"的解决方案。

  • 关键词:
  • 5G+移动智能
  • 信息化
  • 数据管理
  • 物流移动数据
  • 物流系统
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一、“5G+移动智能”模式概述


(一) “5G+移动智能”模式的应用场景

第五代移动通信技术(5G)具备数据传输效率高、更少投入得到更高的回报、更智能化、能定制更多个性化服务等。在新信息革命下,用户对于物流服务期望也有所提高,想要享受服务质量更好的一体化网络购物,必然要求协同化物流活动参与其中。同时由于移动商务融入社会生产与人们生活的方方面面,物流移动数据会爆发式增长,所以5G模式下的新智能模式会赋予物流行业新的产业调整。

新的应用场景主要有以下四种:基于5G的高速宽带,主要服务场景是增强移动带宽eMBB,具体功能是增强现实的物流应用、物流数据平台的计算以及区块链物流安全平台;基于海量接入,主要服务场景为大规模物联网mMTC,主要功能为物流智能能源供给、物流智能仓储环境、工业级物流监控;基于超低时延,服务场景为超高可靠超低时延通信uRLLC,主要功能是工业级视觉系统以及全自动化物流运输;基于切片服务,任意场景切换,促进形成一体化物流体系(任芳,2019)。

(二) “5G+移动智能”模式的特点

物流信息储存容量骤增。新的模式可以实现比以前单位面积移动数据流量大1000倍,网络吞吐率也可高达25倍,在实际中的应用对比以前,此模式可以使得新一代物流行业中每一个节点都能被中心监控和跟踪,可以提高整体物流服务质量。

物流信息传输的速率增大,覆盖面积广。客观来说5G的极限速度目前还未知,因此为了配合5G的极限速度,通信技术也在不断发展,但是在目前制订的标准中,5G基站的检测峰值要求必须高于20Gb/s。宽带速度高将为“JIT”物流体系建设提供优质基础设施,同时也能够扩大物流信息协同的范围,物流中任何一个节点产生的信息都能迅速扩散到其他物流节点,直至与整个物流体系都能共享数据。

提升物流服务可靠性与灵活度。新模式对于电商物流的公用应用平台、信息共享平台、服务支撑平台的测算能力都要比以往更加的安全和可靠。新模式下频谱资源的利用率会有明显提升,且对于通道的编码和编译方式都有进一步的提升,此模式能够增强新时代下物流行业的灵活度与适用度。


二、“5G+移动智能”模式的协同化优势


(一) 物流数据协同处理力度加强

物流领域是一个对数据要求很高的行业,他无时无刻都产生和需要大量的数据,为企业提供合理的战略决策,推送营销信息发掘潜在客户进行品牌营销等(任芳,2019),以此来提升物流企业在市场中的竞争力。近年来,尽管大数据技术逐渐应用于物流行业,但其还存在着明显的缺陷。例如数据传输速度慢、动态监控水平低等,导致物流行业对于数据的管理没有真正实现高一致性与高准确性,对于数据的整合也比较欠缺,造成无法合理利用数据进行分析研究,故物流行业的智能化管理水平不高。

相比于4G技术,5G要解决的第一个问题就是高速度,高速度的宽带特性是物流通信中突出应用的优点,它包括使物流节点与节点之间的通信、底层硬件设备的数据传输都要提高速度,5G为此提供了高速度数据传播的桥梁,使整个电商物流体系中不论哪个环节产生的信息都能迅速扩散到其他物流节点,直至整个物流体系可以真正实现数据共享。网络泛在能力为更丰富的业务提供服务,使其适应更为复杂的应用场景。网络泛在能力分为广泛覆盖和纵深覆盖两种,广泛覆盖是指5G不仅能够覆盖于日常生活的各个角落,还能覆盖于深山峡谷人烟稀少的地方;纵深覆盖是指在现有的基础上真正实现高品质无死角覆盖,泛在能力在电商物流领域的应用可以弥补物流管理方面很多节点信息的缺失,提高物流运输的安全性。利用数据传输速度高且网络泛在能力强的特点对电商物流进行管理,推动整个产业链智能化变革,通过大数据精准分析提升协同化决策水平。

(二) 智能仓储信息化管理升级

实现高效率的信息管理。实现数据层、应用层、作业层接口之间的双向快速作业指令传递。将无人机、无人仓、智能算法、智能通信等在5G时代被大规模应用的智能设备,投掷于仓储领域进行使用,实现作业的全程托管制度,不但可以避免低效率作业,还可以消除作业与作业之间的等待时间,用算法可以实现最优方案的选择,同时结合5G通信技术设置的数据传出端口以及区块链的不可改动性,在信息传输中会有严格的加密体制,所以此模式对于物流信息安全性管理方面也能满足更高要求。

降低仓储管理成本。传统的仓储行业,很大一部分还是属于劳动密集型行业,需要消耗大量的人工,但若应用“5G+移动智能”模式,引入AR技术以及全自动化物流环境,机器人也可利用AR技术完成部分操作。过去AR技术并未大规模在物流行业适用,主要原因是由于通信技术的宽带无法支撑;新一代的5G移动通信技术具有很高的带宽,且大规模多进多出MIMO(multiple-inmultiple-out)技术可以使得其在通信的数据传输过程中极其稳定,同时5G技术对移动边缘计算的支撑,可以作为AR高能视觉应用的数据通信技术,所以“5G+移动智能”模式会给未来的电商物流AR技术提供带宽以及数据通信的支持。

(三) 区域物流协同互动能力扩大

5G技术和智能通信技术的跨境物流体系是一个基于物联网技术构建的分布式多节点的信息共享链,5G起到帮助信息共享链实现数据流动的媒介作用。从收集到的贸易信息数据来分析,我国目前对于对外贸易信息数据监测力度由于技术原因导致不足,且区域与区域间贸易信息管理与物流信息管理存在相互隔绝的现象,会造成数据丢失、信息传递阻塞、信息共享性低、资源浪费、信息不对称以及成本增加等情况(惠志斌,2019)。结合“5G+移动智能”,利用5G海量链接的特性,使用大量终端智能读取设备进行物流数据的记录,数据中心负责收集汇聚这些信息,通过无线电和云计算大数据技术整合出更全面的货物数据,可以实现货物信息位置的实时获取、货物嵌入RFID标签、移动物流信息的跟踪发布与查询、订单处理、协调管理、推动跨境产业联动发展等实现更好的服务响应。

(四) 物流行业智能化应用增多

目前物流行业虽然能为大多数物流业务提供基本服务,但信息化程度低限制了服务水平的提升。主要体现在:非高度智能化的管理方式存在众多弊端,包括运输批次管理不明确、线路规划不合理,导致物流成本较高;适应不了外界的环境,客户和货主之间的信息交流闭塞;业务环节太多,由于信息闭塞存在不必要的中转环节,企业不能精准掌握商品在途中或者库中的情况等。

就现有的物流发展状况而言,物流企业想要在竞争中脱颖而出,最重要的是要提升物流的信息化水平。结合“5G+移动智能”模式,物流行业将提供多样化智能应用:AI人工智能模块。可实现操作无人化,包括无人仓、无人车、无人运输、无人配送;大数据和云计算模块联合实现运营智能化,包括仓储方面实现仓储智能和自动盘点,运输方面可实现智能引导和路径抉择,配送方面可实现智能选单和路由规划;机器人模块主要实现决策智慧化,包括洞察决策、监控分析、数字化、智慧供应链模式、智慧监控模式。


三、物流系统协同化现存问题


物流数据管理智能化程度低。物流行业的全球性依托于数据化管理,它随时随地都产生大量的数据同时也需要大量数据支撑,物流数据的传递主要以云计算以及大数据技术作为根基,通过移动通信传输功能实现主体与主体、主体与客体之间的物流信息交流,实现行业的动态监控。目前,物流数据管理存在信息传输速度低、数据量庞大、无法保证时效性和准确性等问题,从配送角度,大量快件运送至中转站,无法及时入库、出库,存在堆积现象,人工操作效率低,无法及时将快件信息共享至平台,导致时效性差;从运输角度,快件在运输途中,无法及时共享位置信息,会因运输人员主观问题,造成信息录入或快件分流错误,从而降低准确性。大量数据涌入平台,先前技术无法做到合理计算、精准预测,快递量暴增期间,现有技术无法根据情况计算出合理的仓储运输模式,导致爆仓、丢件等问题,从而降低了可靠性。所以目前我国物流行业还没有做到真正实现对电商物流数据的高度统一、高精准度的智能化管理。

物流运输的自动化程度低。随着自动化技术的深入研究并日趋成熟,对劳动密集型行业的作业自动化升级成为行业发展方向。物流行业自动化场景即将全行业覆盖、无人驾驶、分拨中心无人分拨、快递配送实现机器人等逐渐融入智慧化物流体系。然而多场景下的物流协同仍然没有突破行业与企业发展的束缚,例如在物流运输环节,没有真正实现全程各个环节无人化物流运输,除去相关的法律和行业规则限制外,一方面企业考虑的是成本问题,无人机器人、无人自动化分拣车辆等专业化设备的购置所需成本较高,且大规模使用会产生巨额运营和维护成本。另一方面该方向技术尚未成熟,企业尚无对应模式进行管理,自动化管理需要专业人才和专业的使用环境,普通物流企业很难构建合适的基础环境。

物流数据共享程度低。物流是企业供应链中的关键环节,起到连接上下游物资供应的作用,同时其运作流程、活动进度也为关联企业进行生产计划安排与库存管理等运营活动提供重要信息。因此,物流数据共享程度决定了供应链运营效率。但是由于物流行业涉及到的领域广、应用的场景复杂性强,以及各个终端的使用设备差异性大,因此不能满足数据以及网络通信的要求,企业之间进行数据传输时,不能根据不同的场景进行业务切片化的方式来调整其属性,不能灵活实现各个业务模块之间的互帮互助的业务功能。此外不可以进行高精度的移动边缘性计算,使资源分配调度不具有高合理性,这些情况都阻碍着供应链智能共享性的发展。

物流信息的可追溯性低。知识经济时代企业进行决策的依据是数据,对数据的运营管理成为未来企业必须具备的能力。物流企业更加需要依靠数据提升自身以及关联企业对物流服务水平高标准的要求。其中物流信息的可追溯性将为商业模式提供更多创新机会。对于零售端而言,B2C电商平台服务投诉的焦点集中在物流环节,对于产品信息原产地无法追溯,对物流信息的变化无法及时获取,另外将物品卖出后,如果出现问题并不能很好追查,物流信息追溯体系的可追溯水平较低,一方面影响消费者的购物体验,另一方面也阻碍了企业管理者对问题的定位、监控以及后续的服务改进;对于B2B商业模式,物流信息难以追溯将导致供应链中合作企业无法确定物资流转过程中的瓶颈环节,更难以评估供应链运作管理中的短板与漏洞,对于后续的评估反馈与管理提升更是无从谈起,由此所引发的物流成本浪费是巨大的。


四、基于“5G+移动智能”模式的物流系统协同策略


构建以“5G+物联网+人工智能”为平台的物流体系。充分发挥技术整合优势,借鉴京东物流园区构建的“5G+物联网+人工智能”为底层核心的LoMir技术平台经验,实现物流活动协同。具体可分为三个阶段:第一,升级硬件设施,匹配智能化管理。对于人员、车辆、设备等硬件设施,利用“5G+移动智能”模式,实现高度的智能决策,包括多级权限限制、自动识别等级、人脸识别等。第二,利用5G技术,实现智能化管理。依托5G的定位捕捉技术和移动智能的回传功能,进行无人全域监控、园区分拣、物流车辆入园区自动规划路线以及自动计算匹配车辆最优位置,实现人、车、园区、仓库管理异常预警抓拍和实时动态监控。第三,建立数字化仓储模式。

实现数字化仓储,货物的自动入仓以及出仓等场景利用此模式可以实现更高质量的监控以及数据回传,同时实现包裹的跟踪和监控全程,包括分拣、打包等环节,方便商家、客户随时查询包裹情况,还应设置超时提醒,当一个包裹在其中某处停留时间超过预定时间时,要主动进行预警,可以实现包裹的追踪,保证货物安全。

建立基于人工智能的自动化物流终端配送系统。第一,构建5G无人车到无人车辆道路协同系统。系统本质是一个五维时空(三维空间+时间+环境),主要包括在进行配送时数据采集,保证驾驶区域前后数米内是安全的,车辆自带的遥感系统可识别路障信息以及路况的变化,一旦识别到与以往不同,利用此模式的高传输特性,及时与信息中心取得联系进行驾驶改变。第二,无人化物流终端配送机器人自身应配备大量的传感器。在物流终端设立机器人设施来代替人工作业,在5G技术的支撑下,完成各种配送任务,在过程中可以采集到丰富的立体实时数据,根据传感器本身的触觉、视觉、力觉等优势,加上通信技术保证海量数据回传至后台,由操作人员对其进行合理调度,实现终端智能化无人配送。


五、小结


利用“5G+移动智能”实现物流数据协同的实效性。在“5G+移动智能”模式的支持下,将物流与移动互联网深度融合成为可能,用通信技术可以改善数据回传时效性、共享性问题。首先,构建5G通信技术连接。实现远程物流云架构,针对特定用户要求可查询跟踪式的冷链物流,当配送人员在驾驶过程遇到车辆存储仓出现问题时,即使在地理位置偏僻的地带或通信组网较薄弱的地区,也能迅速与调配中心取得联系,进行后台调控与采取应急措施,通过定位系统找到附近可对货物进行急救的车辆,保证损失最小化。其次,合理利用5G为万物构建的基础设施联合通信能力。实时信息的获取让客户更详细地看到货物的准确位置和状态,提高服务质量;出现新的道路突发情况时,运输中心可针对主要道路运输中的车辆以及驾驶行为调度管理,并将道路问题及时传递给其它物流公司。


参考文献:

[1]任芳.5G全方位推动物流业智慧化发展[J].物流技术与应用,2019,24(7)

[2]汪沁.基于5G技术的物流业智能化转型[J].商业经济研究,2020(8)

[3]刘娜,窦志武.浅谈5G时代下智能物流仓储的信息化发展[J].物流工程与管理,2019,41(6)

[4]惠志斌.5G与数字经济[J].探索与争鸣,2019(9)

[5]刘新全,游明,杨馥瑜.跨境物流文献研究综述[J].商业经济研究,2019(9)

[6]董兴芝,阎志远,王忠峰.高速铁路动车组Wi-Fi与5G融合组网应用研究[J].铁道标准设计,2021(6)

[7]荣长玲.智慧物流与共享物流的耦合机制与实现路径[J].商业经济研究,2019(6)


文章来源:朱青山,邹毅峰.基于“5G+移动智能”模式的物流系统协同策略分析[J].商业经济研究,2021(15):100-102.

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