亚马逊十大物流技术是什么以及它们的特点

1、亚马逊的智能机器人Kiva技术
机器人作业颠覆传统电商物流中心作业“人找货、人找货位”模式，通过作业计划调动机器人，实现“货找人、货位找人”的模式，整个物流中心库区无人化，各个库位在Kiva机器人驱动下自动排序到作业岗位。
2、无人机送货
顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客。　
3、订单与客户服务中的大数据应用
电商完整端到端的服务可分为五大类，即浏览、购物、仓配、送货和客户服务等。
1）用户浏览：亚马逊有一套基于大数据分析的技术来帮助精准分析客户的需求。具体方法是，后台系统会记录客户的浏览历史，后台会随之把顾客感兴趣的库存放在离他们最近的运营中心，这样方便客户下单。
2）购物便捷下单：在这方面可以帮助客户不管在哪个角落，都可以快速下单，也可以很快知道他们的喜欢的选品。
3）仓储运营：大数据驱动的仓储订单运营非常高效，在中国亚马逊运营中心最快可以在30分钟之内完成整个订单处理，也就是下单之后30分钟内可以把订单处理完出库，从订单处理、快速拣选、快速包装、分拣等一切都由大数据驱动，且全程可视化。由于亚马逊后台的系统分析能力非常强大，因此能够实现快速分解和处理订单。
4）配送：精准送达是对于当前电商物流来说，绝对是一个技术活，电商物流的快物流不是本事，真正高技术的电商物流服务，是精准的物流配送，亚马逊的物流体系会根据客户的具体需求时间进行科学配载，调整配送计划，实现用户定义的时间范围的精准送达，美国亚马逊还可以根据大数据的预测，提前发货，实现与线下零售PK赢得绝对的竞争力。
5）CRM客服：大数据驱动的亚马逊客户服务，据悉亚马逊中国提供的是7X24小时不间断的客户服务，首次创建了技术系统识别和预测客户需求，根据用户的浏览记录、订单信息、来电问题，定制化地向用户推送不同的自助服务工具，大数据可以保证客户可以随时随地电话联系对应的客户服务团队。
4、智能入库管理技术　
1）在入库方面：采用独特的采购入库监控策略，亚马逊基于自己过去的经验和所有历史数据的收集，了解什么样的品类容易坏，坏在哪里，然后给他进行预包装。这都是在收货环节提供的增值服务。
2）商品测量：亚马逊的Cubi Scan仪器会对新入库的中小体积商品测量长宽高和体积，根据这些商品信息优化入库。例如鞋服类、百货，新的爆款等等，都可以直接送过来通过Cubi 测量直接入库。
这给供应商提供了很大方便。客户不需要自己测量新品，这样能够大大提升他的新品上升速度；同时有了这个尺寸之后，亚马逊数据库可以存储下这些数据，在全国范围内共享，这样其他库房就可以直接利用这些后台数据，再把这些数据放到合适的货物里就可以收集信息，有利于后续的优化、设计和区域规划。
5、大数据驱动的智能拣货和智能算法
1）智能算法驱动物流作业，保障最优路径：在亚马逊的运营中心，不管是什么时间点，基本上在任何一个区域、任何一个通道里面，你不太会看到很多人围在一起，为什么？因为亚马逊的后台有一套数据算法，它会给每个人随机地优化他的拣货路径。拣货的员工直接朝前走，不要走回头路。系统会给推荐下一个要拣的货在哪儿，永远不要走回头路。而且确保全部拣选完了之后，路径最少，通过这种智能的计算和智能的推荐，可以把传统作业模式的拣货行走路径减少至少60%。
实现方式：拣货的时候，系统会告诉员工，拿着扫描q，下一个应该去到哪个货位去检，走的路是最少的，效率最高。
2）图书仓的复杂的作业方法：图书仓采用的是加强版监控，会限制那些相似品尽量不要放在同一个货位。图书穿插摆放，批量的图书，它的进货量很大，因为它的需求很大。所以这样一来，亚马逊通过数据的分析发现，这样穿插摆放，就可以保证每个员工出去拣货的任务比较平均。
3）畅销品的运营策略：比如奶粉，有些是放在货架上的，有些是放在托拍位上的。像这些离的发货区会比较近，亚马逊根据后台的大数据，知道它的需求量也比较高，所以它进来的时候都是整批整批的进，然后就会把它放在离发货区比较近的地方，这样可以减少员工的负重行走路程。
6、随机存储
1）随机存储的运营原则：随机存储是亚马逊运营的重要技术，但要说明的是，亚马逊的随机存储不是随便存储，是有一定的原则性的，特别是畅销商品与非畅销商品，要考虑先进先出的原则，同时随机存储还与最佳路径也有重要关系。
2）随机存储与系统管理：亚马逊的随机存储核心是系统Bin，将货品、货位、数量绑定关系发挥极致。收货：把订单看成一个货位，运货车是另一个货位，收货即货位移动；上架：Bin绑定货位与货品后随意存放；盘点：与Bin同步，不影响作业；拣货：Bin生成批次，指定库位,给出作业路径；出货：订单生成包裹。
3）随机存储运营特色：亚马逊的运营中心有两大特色，第一个特色就是随机上架，实现的是见缝插针的最佳存储方式。看似杂乱，实则乱中有序。实际上这个乱不是真正的乱，乱就是说可以打品类和品类之间的界线，可以把它放在一起。有序是说，库位的标签就是它的GPS，然后这个货位里面所有的商品其实在系统里面都是各就其位，非常精准地被记录在它所在的区域。
7、智能分仓和智能调拨
亚马逊作为全球大云仓平台 ，智能分仓和智能调拨拥有独特的技术含量。在亚马逊中国，全国10多个平行仓的调拨完全是在精准的供应链计划的驱动下进行的。
1）通过亚马逊独特的供应链智能大数据管理体系，亚马逊实现了智能分仓、就近备货和预测式调拨。这不仅仅是用在自营电商平台，在开放的“亚马逊物流+”平台中应用的更加有效果。
2）智能化调拨库存：全国各个省市包括各大运营中心之间有干线的运输调配，以确保库存已经提前调拨到离客户最近的运营中心。以整个智能化全国调拨运输网络很好地支持了平行仓的概念，全国范围内只要有货就可以下单购买，这是大数据体系支持全国运输调拨网络的充分表现。
8、精准预测、二维码精准定位技术
1）精准的库存信息：亚马逊的智能仓储管理技术能够实现连续动态盘点，库存精准率达到9999%。
2）精准预测库存，分配库存：在业务高峰期，亚马逊通过大数据分析可以做到对库存需求精准预测，从配货规划、运力调配，以及末端配送等方面做好准备，平衡了订单运营能力，大大降低爆仓的风险。
3）亚马逊全球运营中心中，每一个库位都一个独特的编码：二维码是每一个货位的身份z，就是一个GPS，可以在系统里查出商品定位，亚马逊的精准的库位管理可以实现全球库存精准定位。
9、可视化订单作业、包裹追踪
跨境电商方面：
从今年8月13日亚马逊发布了海外购闪购，这是依托保税区/自贸区发货的创新模式。亚马逊海外购的商品非常有价格优势，同质同价。
1）全球云仓库存共享：在中国就能看到来自大洋彼岸库存，亚马逊实现全球百货，直供中国，这是全球电商供应链可视化中，亚马逊独特的运营能力。在中国独一无二地实现了全球可视化的供应链管理。
国内运作方面：
亚马逊平台可以让消费者、合作商和亚马逊的工作人员全程监控货物、包裹位置和订单状态。比如：昆山运营中心品类包罗万象，任何客户的订单执行，从前端的预约到收货；内部存储管理、库存调拨，拣货、包装；以及配送发货，送到客户手中，整个过程环环相扣，每个流程都有数据的支持，并通过系统实现全订单的可视化管理。
10、亚马逊独特发货拣货技术
作业人员像八爪鱼，像千手观音一样。会根据客户的送货地址，然后设计出来不同的送货路线。不同时间点经过不同的线路，分配到不同的流水线方向。在八爪鱼这边的作业台 *** 作的员工，主要是负责把在前面已经运作完的货品，分配到专门的路由上去。
这种运营模式一个员工站在分拣线的末端就可以非常高效地将所有包裹通过八爪鱼工作台分配到各个路由上面，八爪鱼是非常高效的，据说这是亚马逊员工自己设计的。站在中间那个位置，一个人可以眼观六路，这个作业可以通达八方，非常的高效，没有人员的冗余。而且，八爪鱼上全部是滚珠式的琉璃架，没有任何的板台，员工的作业很轻松。
其他重要的技术应用
1）物联网技术：在亚马逊的运营中心， 安全标准设定很高，人和车物要分开，所以会有镜子帮助工作人员了解周围路况，有人就停下来。
另外，司机有安全带，员工有安全帽，安全帽里有芯片，如果探测到一定范围内有人，也会停下来，镜子的用途即是同理。
2）双库联动模式：亚马逊昆山运营中心有一个类似于天桥的传送带，全封闭式，其作用是完成不同品类的合单，可以通过传送带将一个库的货物转到另一个库中，这个又叫双库联动。而这里又是超大库，在两个超大库之间进行双库联动对效率有非常高的要求，对时间点的把控也很严格。

自从2013年底AWS亚马逊云宣布中国区域云计算平台服务开始有限预览服务以来，业界一直都很关注亚马逊云在中国的进展。在亚马逊AWS正式推出商用服务之前，业界普遍认为这个真空期是其它云服务厂商在中国发展的绝佳窗口期。看起来过去的两年中，亚马逊云在中国市场似乎没太多作为，事实是这样的么？
掘金中国企业“走出去”大市场
在深圳的TCL通讯科技控股有限公司移动互联网新兴业务中心总经理李友林说，TCL要在海外选云服务供应商，选来选去没的选，只有选亚马逊云。为什么呢？
先说TCL如何在海外用AWS亚马逊云服务。首先，TCL与AWS亚马逊在海外市场属于深度合作，特别是在FOTA（Firmware Over-the-Air ，移动终端空中下载软件升级技术）方面。TCL向海外用户推送手机的固件更新就是使用AWS的云服务及其技术架构，每年通过FOTA更新的海外用户约在1000万量级以上。其次，TCL的海外移动增值服务也依托于AWS的云服务及其CloudFront内容分发CDN服务，目前TCL海外手机应用商店的月APP下载量已经突破1000万，每个月的下载量以20%的速度增长。第三，TCL根据不同的国家为用户免费提供2G到5G不等的存储空间，也是通过AWS云服务方式实现的。个人云业务刚刚开始，将很快会达到很高的量级。目前TCL采用了亚马逊云在亚太两个服务节点、北美两个服务节点、欧洲一个服务节点以及在南美和澳洲各设有一个CDN节点。
那么，为什么TCL要在海外市场选AWS亚马逊云服务呢？一个最重要的原因在于AWS亚马逊云的销售模式和技术服务模式。负责TCL客户的AWS客户经理介绍说，AWS亚马逊云在中国的客户经理同时负责中国云服务和海外云服务的服务，并面向客户同时负责中国与海外的技术支持服务。其他的国际云服务厂商都是各个国家市场分开来单独承担销售任务，各个国家市场独立核算。AWS对于中国客户，无论是国际还是中国的服务需求，中国的客户一个电话打到中国的客户经理那就能解决问题。
很多中国企业在“走出去”的过程中，向海外云服务公司采购了当地的云服务。可一旦涉及到当地的云服务技术支持，或者语言不通或者文化上不理解等，造成中国企业海外上“云”的极大困难。而AWS亚马逊云从基因上就解决了这些问题，这就是李友林说的“选来选去没的选”的重要原因，实际上很多中国企业走出去的过程中选择亚马逊云，都是因为同样的原因。
让中国创业者裂变式增长
来自广州的Mobvista是一家成立于2013年的创业公司，从成立到现在主要有两块业务，一是全球移动网络广告分发，二是海外游戏发行。在过去两年多的时间中，该创业公司可以说是经历了裂变式的发展：从一开始的4个人到现在250人以上，在香港、广州、北京以及美国都设有办公室，还准备在东南亚和印度开设办公室。Mobvista目前服务的广告主包括了百度、阿里巴巴、360、91助手等在内的国内互联网公司以及各类游戏公司等。
Mobvista联合创始人、CTO 黄伟坚表示，选用AWS亚马逊云要的原因是随着业务的发展，整个系统架构越来越复杂，针对每一次比较大的技术架构升级，AWS亚马逊云都能提供相应的解决方案。以Mobvista的移动广告业务为例，其流量覆盖了全球236个国家和地区，每天的移动广告展现量为100亿次左右，点击量在1亿次到2亿次，通过转化流程每天激活量在百万级别。自公司成立以来，Mobvista经历了三次大的系统架构升级，分别对应系统承载点击量达到100万次、1000万次和1亿次三个节点。
每一次系统架构升级的时候，一方面Mobvista自己会去研究、组合、调研和测试云服务，另外一方面AWS亚马逊云也给出了专业性的建议，能根据业务场景相应建议如何搭建业务架构。Mobvista曾想尝试用机器学习，AWS亚马逊云专门派了一个机器学习专家做了两场介绍，后续还不停地邮件沟通。“这是我们选择AWS亚马逊云一个非常重要的原因，每一次业务架构的升级，AWS丰富的产品线都能满足我们在技术上的诉求。此外，AWS后台自动化程度很高、技术文档做得很全、技术支持也做得挺不错，整个云服务用起来非常顺畅。”
AWS亚马逊云让Mobvista的广告延迟性维持在非常低的水平。广告本身是一个点击和跳转的行为，用户点了广告后就会跳转到Mobvista的服务器，再跳转到真正要去的页面或者是购买页面。无论用户在世界哪个地区，Mobvista都可以把用户从点击一个广告到跳转到服务器的用时控制在200毫秒以内，这与AWS亚马逊的全球部署紧密相关。”对创业公司来说是一个非常快的起步过程，前提是云服务能提供非常稳定可靠的支持才行，到了我们这个量级对系统的稳定性、可靠性要求非常高。”
借势物联网、中外一把抓
物联网应用通常会产生海量数据存储，因为不论是设备端现有的诸多传感器，还是传感器在控制过程中，都会产生海量数据。在大数据的时代，很多设备造商会把数据存储交给云服务，之后再做数据分析。“AWS亚马逊云提供了相当稳定的IO效果。我们在其他平台上也试用过，当流量增长之后数据库的品质就大幅度下滑了，下滑的部分主要是因为系统的IO效果不足，所以导致在响应和体验方面都很差的效果。”艾拉物联中国区技术总监杨闽钟如是说。
实际上物联网是一个万物互联的基础设施，物联网更需要全球化的部署及高稳定、高可靠、高可用性。艾拉物联于2010年成立于美国硅谷，2014年5月份在中国深圳成立了办事处，艾拉物联是AWS亚马逊云中国有限预览版的用户之一。公司联合创始人之一Adrian Caceres，曾在亚马逊126实验室工作过，是四代Kindle的架构团队成员之一。另外一位联合创始人Tom Lee是斯坦福教授，在斯坦福任教22年并主导开设了世界上第一门物联网IoT课程。
杨闽钟表示，艾拉物联是一个有着全球化战略的公司，在美国和中国都有自己的团队。很多美国大品牌生产的产品其实都是针对中国市场的，当这些美国品牌公司听说艾拉物联能在中国提供本地的云服务，都非常高兴，这是因为这些产品在真正上市之前都需要做测试。反过来，很多中国厂商想做OEM产品再卖给国外的客户，通过艾拉物联的品牌及其在全球的支持网络，很容易扩张海外的业务。现在艾拉物联除了在中国和美国外，还将在欧洲搭建平台。AWS亚马逊云为艾拉物联提供IaaS层，艾拉物联在此基础上向客户提供自己的PaaS开发层。
“我们预计未来物联网上有500亿的设备，很多平台都面临着如何形成一个系统而不是碎片化的状态。把设备联上网了，后续将产生很多问题。新功能如何更新？产品设计出来后，需求发生了变化怎么办？我们经常说在IoT行业里没有水晶球，没有人会知道在一年后或者是3年、5年后整个市场会变成什么样。一个灵活的平台可以让自身随着需求变化而迅速改变。”当AWS亚马逊云在中国开放有限预览后，艾拉物联迅速加入。
AWS亚马逊云中国华南区、西南区团队负责人黄皓介绍说，AWS亚马逊云在全球除中国外是一个统一的账户，用户无论在哪个国家使用了云服务，都是通过一个统一的账户进行管理。而中国相对独立，单独设置了一个账户进行区分。因此，AWS亚马逊云的全球化管理相当简单、灵活。
上述三个企业的经历表明了AWS亚马逊过去两年在中国市场的积极布局与推进，其中AWS中文支持服务的推出极大推进了AWS亚马逊云针对中国企业的销售。2014年底，AWS亚马逊云面向中国市场的有限预览客户推出了中文技术支持（AWS Support）服务，提供快速响应客户需求的专业服务团队，实现全球覆盖、全时区、24x7x365 全年无休的客户服务。客户使用AWS Support服务，无需签订长期的合同，而是按照实际使用时间付费，而且所有级别的 AWS Support 均为供不限次数的案例支持。
AWS的人士告诉记者，现在AWS亚马逊云在中国有几百人的技术销售团队，专门负责针对中国企业的全球化云服务需求及中文技术支持。可见在过去的两年中，AWS亚马逊云在中国也没闲着，而是积极拓展业务，曲线进入中国市场。随着与宁夏政府合作数据中心工程的推进， AWS亚马逊云全面进入中国市场已经指日可待，届时将给中国云计算市场带来多大冲击？套用贵州大数据的一句推广语：“人在干，云在算”！

亚马逊云科技在中国发展得当然很不错，它从2013年起就进入中国了，并致力于在中国长期投资和发展。2016年，由光环新网运营的亚马逊云科技中国（北京）区域正式商用。2017年，由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域正式上线。2019年，亚马逊云科技中国（香港）区域正式上线。目前，中国是亚马逊云科技在全球除美国以外唯一的拥有3个区域的国家。此外，它还建立了上海人工智能研究院、深圳及台北物联网实验室。更多内容可以百度一下。

2021年12月1日，亚马逊云 科技 在2021 re:Invent全球大会上宣布推出Amazon IoT TwinMaker，可以让开发人员更加轻松、快捷地创建现实世界的数字孪生，如楼宇、工厂、工业设备和生产线。

数字孪生是物理系统的虚拟映射，可根据其所代表的现实世界对象的结构、状态和行为定期更新。Amazon IoT TwinMaker让开发人员可以轻松汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对现实世界环境进行建模。客户可以通过Amazon IoT TwinMaker，使用数字孪生来构建反映现实世界的应用程序，提高运营效率并减少停机时间。使用Amazon IoT TwinMaker无需预付费用，客户只需为使用的服务付费。

开发人员可以将Amazon IoT TwinMaker连接到设备传感器、视频源和业务应用程序等数据源，快速开始构建设备、装置和流程的数字孪生。为方便从各种数据源收集数据，Amazon IoT TwinMaker包含适用于Amazon IoT SiteWise、Amazon Kinesis Video Streams和Amazon S3的内置连接器（客户也可以为Amazon Timestream或Snowflake等数据源添加自己的连接器）。

Amazon IoT TwinMaker会自动创建一个知识图谱，整合并理解所连接数据源的关系，因此它可以使用被映射系统的实时信息更新数字孪生。客户可以将现有的3D模型（例如CAD和BIM文件、点云扫描等）直接导入Amazon IoT TwinMaker，轻松创建物理系统（例如楼宇、工厂、设备、生产线等）的3D视图，并将知识图谱中的数据叠加到3D视图上，创建数字孪生。

数字孪生创建完毕后，开发人员就可以使用适用于Amazon Managed Grafana的Amazon IoT TwinMaker插件创建基于Web的应用程序，在工厂 *** 作员和维护工程师用于监控和检查设施和工业系统的设备上，即可显示该应用程序的数字孪生。例如，开发人员可以通过将来自工厂设备传感器的数据与运行中的各种机器的实时视频以及这些机器的维护 历史 相关联，创建金属加工厂的虚拟映射。然后，开发人员可以设置规则，在检测到工厂熔炉中的异常情况（例如温度已超过阈值）时向工厂 *** 作员发出警报，并在工厂 3D 模型的熔炉实时视频中显示这些异常，这可以帮助 *** 作员在熔炉发生故障之前快速做出预测性维护决策。

亚马逊云 科技 IoT总经理Michael MacKenzie表示：“客户对有机会使用数字孪生来改善其运营和流程感到兴奋，但为不同使用场景创建数字孪生和自定义应用程序所涉及的工作复杂且昂贵，令大多数企业望而却步。Amazon IoT TwinMaker包括大多数客户构建数字孪生模型所需的内置功能，例如连接不同来源的数据，建模物理环境，以及可视化具有空间维度的数据。Amazon IoT TwinMaker的推出让更多客户可以全面了解他们的工业设备、设施和流程，实时监控和优化其运营的各个环节。”

Amazon IoT TwinMaker现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、亚太地区（新加坡）和欧洲（爱尔兰）区域提供预览，其他区域也将很快推出。

目前，已有一些企业使用了Amazon IoT TwinMaker进行数字化升级。

开利（Carrier Global）是一家建筑与冷链解决方案提供商。“通过我们的Abound平台，我们可以从各种系统和传感器中汇总楼宇性能数据，让客户实时了解其互联空间。为物业主和运营商提供数字孪生以增强该平台一直是我们的首要任务。”开利数字化和云高级总监Dan Levine表示：“然而，内部开发这一能力并非易事，面临着成本高昂、进展缓慢等一系列问题。通过Amazon IoT TwinMaker，我们发现了可以显著加快Abound平台技术战略的关键推动力。Amazon IoT TwinMaker将帮助我们的开发团队专注于快速创建差异化的客户成果，既不用将大量精力投入到繁重的数字孪生数据抽象工作中，也无需向我们的解决方案添加3D可视化。”

另一个典型案例是埃森哲。制造业的数字化转型对埃森哲的客户而言是一个巨大的机会，但他们经常会面临零散、孤立和非结构化工业数据的挑战，导致许多概念验证无法扩展。埃森哲Industry X行业数字制造与运营全球技术主管Maikel van Verseveld认为：“我客户希望在开始并扩展他们的数字化制造之旅时，拥有能够快速应对这些挑战的工具。通过Amazon IoT TwinMaker，他们现在可以轻松地创建数字孪生，从不同的 IT 和 OT 系统中获得更加情境化、数据驱动和实时的制造运营视图，从而让最终用户可以做出更好的决策并优化运营。通过埃森哲与亚马逊云 科技 紧密协作的团队，我们已经能够开始借助Amazon IoT TwinMaker为客户带来价值。”

关于亚马逊云 科技

超过15年以来，亚马逊云 科技 （Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云 科技 一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载，目前提供超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及25个地理区域的81个可用区（AZ），并已公布计划在澳大利亚、加拿大、印度、印度尼西亚、以色列、新西兰、西班牙、瑞士和阿联酋新建9个区域、27个可用区。

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