智慧物流的源起與價值

       美國IBM公司在2009年，提出建立一個面向未來的具有先進、互聯和智慧三大特徵的供應鏈，通過感測器、射頻識別技術、全球定位系統和其它設備生成即時資訊的智慧供應鏈，並由此延伸出智慧物流(Intelligent Logistics)的概念。智慧物流就是整合物聯網、傳感網與互聯網，使物流系統各環節能模仿、學習人類的智慧，具有思維、感知、修正、推理判斷和自行解決物流問題的能力，從而提高資源的利用率和生產力，創造更豐富的社會價值。

物流的網絡實體系統

       網絡實體系統(Cyber-Physical System, CPS)或稱虛實整合系統，就是網際網路與實體融合後的系統，其本質就是人、機、物的融合計算，所以又稱為人機物融合系統。物流行業已打造出網路+智慧自動化+實體物流的服務，藉由物聯網、自動化、資通訊、行動化等科技導入物流中心，提高入出庫、存儲、理貨、分揀、包裝、暫存、運輸配送與計價等作業效能、降低成本提高效益；並深化商品於各通路的即時分撥調度服務，包括多通路、存貨點，不必有太多存貨，減少人力物力虛耗，提高人員生產力、作業速度與多樣少量的處理能力。另外，透過連結物聯網從感測到消費市場需求、設計、下單、原料確認、生產、流通、消費等環節，供應鏈上的每個環節都能夠透過網絡實體系統來相互對話，讓企業能夠瞭解狀況並即時因應，連結訂單到交貨，把握每一個商機，避免不必要的浪費、降低存貨及縮短客製化產品的交貨時間，這也是工業 4.0 的概念。

      採用智慧物流自動化的幾個主要目的：

• 預知性維護

       基於即時數據，可以對生產和物流流程，進行事先主動的預測分析，人工智慧演算法可從這些模式中學習，然後預測機器內的零部件在未來可能產生故障的時間點，從而在出現故障前就可以更換它們，提高了物流效率和最大化設備的正常執行時間。這部分在很多自動化相關系統集成商如研華、廣運、耀欣、三方等都已應用在醫療、輸送設備、門業等領域。

• 混合決策支持系統

       通過人工智慧、機器學習和深度學習技術，來自動收集、聚合和預分析，這些混合決策過程比純粹的理性決策過程要好。混合決策支援系統遵循以人為本的發展，因為儘管在生產和物流方面有實現自動化和數位化的潛力，但許多流程仍然依賴於熟練員工，而人在未來也將在行業中發揮重要的作用，我們所能做的就是用認知輔助系統來支援員工，以提高員工的生產力。

• 生產計劃和控制系統

       生產計劃和控制系統的人工智慧應用，運用在生產流程的管理分析方面，包括智慧工廠、協同製造、人機協作的柔性生產系統等，以物聯網平台為中樞，通過大數據分析、人工智慧，對生產流程進行管理分析，解決生產中所遇到的難題，並利用有效的數據，實時觀察工廠使用人工智慧的生產率和產量。人工智慧不斷收集和處理以前未使用的數據，從而解開過去分析過於耗時，並對維護和維修等方面進行改善。

• 改善物流運作流程

       通過智慧科技，可以根本的提升物流作業效益。如：機器人可以用來優化智慧倉庫效率, 聲音定位系統可以提高識別和跟蹤的效率, 以AI為基礎的演算法，可以精準對自動化倉儲設備可能產生故障的偵測，蟻群演算法可以提升物流的分揀效率等。倉庫自動化中的人工智慧被用於預測特定產品的需求，基於此數據可以修改訂單，並事先將需求中的商品交付到需要的倉庫，這種對需求的預測和對物流的提前規劃意味著更低的運輸成本。

自主移動機器人AMR的飛速發展

       當美國超級電商亞馬遜物流中心的全自動化機器人小車KIVA公開亮相後，立即引起世界極大的震撼，黑科技橫空出世，讓產業界訝異於大數據的應用與縱橫無人的搬運模式。它能徹底改變揀貨模式；它能成為工廠搬運AGV(Automatic Guided Vehicle)；它能成為貨運場分揀機；它還能成為停車場設備；它還有很多想像不到的應用。在世界各大物流展覽中，近年來最受世界矚目的自動化物流設備，當屬自主移動機器人AMR(Automated Mobile Robot)。

AGV 和 AMR 區別

       AGV 和 AMR兩者都可以實現物料運輸，但其相似性也僅止於此，AMR和AGV的主要區別在於，AMR本身具備強大的計算能力，它可以通過感測器感知周圍環境並作出相應的決策；而AGV只是一個無人搬運車，一舉一動都依賴於中央控制系統的調度。

       AMR的技術創新，主要還是集中體現在導航技術的先進性。隨著電腦技術、感測器技術、伺服控制等硬體越來越進步，再加上這幾年優秀控制及軟體人才不斷湧現，在AMR導航演算法上，不斷取得突破。研發一款智慧移動機器人，通過影像技術、雷射感測器等硬體支援，通過全新導航控制演算法，構建機器人周圍環境的三維地圖，使機器人佈置路徑更加靈活，調試更加容易。

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