人工智能在物流领域的应用(人工智能在物流领域的应用800字)

现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用请举例说明

人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，这里我假定提问者想要讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。

为什么制造业需要人工智能？

从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

1、人工智能在生产产线的应用

1.1产线设备维护

人工智能在工厂运维的应用：

比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。

人工智能在预测性维护的应用：

如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。

1.2产线设备参数优化

生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。

2、人工智能在质量检测的应用

现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。

正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。

3、人工智能在仓储物流的应用

仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。

4、人工智能在整体运维的应用

运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。

智能机器人在物流中的应用

智能机器人目前在物流仓储知中最广泛的应用应该是智能拣选/搬运/分拣，通过机器人搬运货架实现自动化仓储作业。从原来的“人到货”转变为现在的“货到人”，是一种非常先进的生产作业方式，大大提高了仓储作业效率，降低了人工成本。

智能拣选和智能搬运的道机器人通常都是使用二维码导航，最近新推出的SLAM导航机器人的运行方式更加灵活，可以实现完全无轨导航，成为柔性的输送带，代替传统的输送线。

目前国内做智能仓储领域的公司不少，但是真正落地项目的还是有限。实力最强的几家，比如极智嘉科技Geek+，海康机器人等等，都已经有非常成熟版的落地项目，无论是技术上还是运营上都有比较完善的体系，未来前景看好。

然而，一些技术障碍仍值得权注意。试点项目中遇到了许多问题，包括混杂货盘的组成、高处堆叠和平放货物的稳定性、抓取不同包装或体积过大的货物。但是，相信这些问题在不久的将来都将得到解决。

大数据与人工智能如何运用在物流场景中

谢谢邀请。

如题，大数据与人工智能如和应用在物流场景下，此场景可以定义为智慧物流，利用人工智能及最优化技术，实现企业物流数字化，降低物流运营成本、提升物流运营效率。涵盖了物流中的仓储、运输、出库、拣货、路径规划等。

1、通过对车辆路径的优化，提高车辆装载率、减少出行次数和运行总里程，控制运输成本

2、提供发货之前的箱单预估；可根据用户的箱单数据，通过优化算法计算最优摆放，减少空间浪费，保证装箱安全。

3、优化仓库出库拣货路径，提高拣货效率，节省成本。

京东物流用了哪些物流信息技术

人工智能技术：目前人工智能在物流行业的应用主要有两类。一类是赋能智能设备代替部分人力，如建设物流无人机、智能卡车AMR等，这一类应用主要可以解决物流成本高的问题，实现有效人工成本减少；一类是通过计算机视觉、机器学习、运筹学等方式辅助物流管理与决策，从管理层面、宏观高度提高物流车队管理、仓储管理等换机的效率。

5G-V2X技术：5G-V2X作为自动驾驶的基础技术，可以充分再造智慧物流的流通环节，凭借高级别的自动驾驶，支持编队行驶实现远距离的干线配送，配送环节的安全性和高效性提高。通过5G-V2X技术在配送流程中的应用，物流配送的效率大大提高，同时在新冠疫情期间，实施“无人配送”也具有重要的战略价值。

区块链技术：由于物流体系中存在众多参与方，区块链可以帮助各方低成本建立信任机制。基于区块链的不可篡改性，解决多主题的信任问题，充分整合物流、数据流、资金流的信息，保障物流链条数据可信度。通过建立信任平台，区块链技术提供的信任机制可以加速物流信息流转，切实解决物流各个具体环节中数字化水平参差不齐的问题。

通过人工智能、5G-V2X和区块链技术的综合应用，物流过程中效率低、成本高和各个环节数字化水平差异较大的问题得到了有效的缓解，物流行业的发展快速推进。