生活中的人工智能之物流行业运用

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 (sohucom)

嵌牛导读

近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。

本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为159亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。

人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。

目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。

嵌牛鼻子人工智能运用于物流行业。

嵌牛提问人工智能在物流行业有什么运用呢？

嵌牛正文

物流业的核心痛点

成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢

尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为105%，比收入增速高07个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到146万亿元，占GDP比率为147%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。

物流业与人工智能的契合之处

AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台

物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。

人工智能+物流概念界定

关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用

本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。

人工智能+物流发展环境

利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能

近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。

人工智能+物流的核心技术

计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地

目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。

人工智能+物流产业链分析

产业链尚不成熟，角色界限比较模糊

人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。

人工智能+物流产业图谱

人工智能+物流市场规模

现有市场规模159亿元，仓储与运输环节的应用占比较高

AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为159亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。

智能运输中的人工智能应用

人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理

运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为61亿元，预计到2025年超过30亿元。

智能运输丨无人卡车

无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日

近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。

智能运输丨车队管理系统

实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆

无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。

智能仓储中的人工智能应用

目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中

物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。

智能仓储丨仓储现场管理

仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险

人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。

智能仓储丨AMR

仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达367%

尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为68亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。

智能仓储丨设备调度系统

基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度

随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。

智能配送中的人工智能应用

理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育

配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达3987万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为19亿元，预计到2024年超过10亿元。

智能配送丨无人配送

无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。

配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限

无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。

智能配送丨订单分配系统

以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配

鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了317%。

智能客服

2025年物流领域智能客服业务规模有望突破77亿元

物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为11亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为77亿元，年复合增长率为391%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。

人工智能+物流应用总体评价

人工智能+物流发展策略——物流企业

厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备

对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。

人工智能+物流发展策略——AI企业

多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用

作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。

仓储就是指：通过仓库对商品与物品的储存与保管

仓储是集中反映工厂物资活动状况的综合场所，是连接生产、供应、销售的中转站，对促进生产提高效率起着重要的辅助作用。

仓储是产品生产、流通过程中因订单前置或市场预测前置而使产品、物品暂时存放。它是集中反映工厂物资活动状况的综合场所，是连接生产、供应、销售的中转站，对促进生产提高效率起着重要的辅助作用。同时，围绕着仓储实体活动，清晰准确的报表、单据帐目、会计部门核算的准确信息也同时进行着，因此仓储是物流、信息流、单证流的合一。

配送是指在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动。 配送是物流中一种特殊的、综合的活动形式，是商流与物流紧密结合，包含了商流活动和物流活动，也包含了物流中若干功能要素的一种形式。
从物流来讲，配送几乎包括了所有的物流功能要素，是物流的一个缩影或在某小范围中物流全部活动的体现。一般的配送集装卸、包装、保管、运输于一身，通过这一系列活动完成将货物送达的目的。特殊的配送则还要以加工活动为支撑，所以包括的方面更广。但是，配送的主体活动与一般物流却有不同，一般物流是运输及保管，而配送则是运输及分拣配货，分拣配货是配送的独特要求，也是配送中有特点的活动，以送货为目的的运输则是最后实现配送的主要手段，从这一主要手段出发，常常将配送简化地看成运输中之一种。

主要区别是，性质不同、作用与意义不同、特点不同，具体如下：

一、性质不同

1、配送

配送是根据需求把货送到指定地点的过程。

2、运输

运输是指用特定的设备和工具，将物品从一个地点向另一个地点运送的物流活动。

3、仓储

仓储是指通过仓库对物资及其相关设施设备进行物品的入库、储存、出库的活动。

二、作用与意义不同

1、配送

①、配送提供的是物流服务，因此满足顾客对物流服务的需求是配送的前提。由于在买方市场条件下，顾客的需求是灵活多变的，消费特点是多品种、小批量的，因此从这个意义上说，配送活动绝不是简单的送货活动，而应该是建立在市场营销策划基础上的企业经营活动。

②、由于在买方市场条件下，顾客的需求是灵活多变的，消费特点是多品种、小批量的，因此单一的送货功能，无法较好地满足广大顾客对物流服务的需求，因此配送活动是多项物流活动的统一体。

2、运输

是在不同地域范围内，以改变物的空间位置为目的对物进行的空间位移。通过这种位移创造商品的空间效益，实现其使用价值，满足社会的不同需要。

3、仓储

仓储是产品生产、流通过程中因订单前置或市场预测前置而使产品、物品暂时存放。它是集中反映工厂物资活动状况的综合场所，是连接生产、供应、销售的中转站，对促进生产的提高效率起着重要的辅助作用。

三、特点不同

1、配送

配送是物流活动中一种非单一的业务形式，它与商流、物流、资金流紧密结合，并且主要包括了商流活动、物流活动和资金流活动，可以说他是包括了物流活动中大多数必要因素的一种业务形式。从物流来讲，配送几乎包括了所有的物流功能要素，是物流的一个缩影或在某小范围中物流全部活动的体现。一般的配送集装卸、包装、保管、运输于一身，通过这一系列活动完成。

2、运输

各种运输方式之间可以相互补充。

3、仓储

仓储是物流、信息流、单证流的合一。仓储是商品流通的重要环节之一，也是物流活动的重要支柱。

参考资料来源：百度百科-配送

参考资料来源：百度百科-运输

参考资料来源：百度百科-仓储

一　仓储在物流系统中的作用
物流系统是指在一定的时间和空间里，由所需转移的物资、包装设备、装卸搬运机械、运输工具、仓储设施、人员和通讯联系等若干相互制约的动态要素所构成的具有特定功能的有机整体。具体来讲，物流系统包括包装、运输、储存、装卸搬运、流通加工、配送、信息处理等活动。而仓储是物流系统中的一部分，其作用可表现在以下几方面：
（一）运输整合和配载
基于运输的费用率随着运量的增大而减少的规模经济现象，尽可能大批量的运输是节省运费的有效手段。将连续不断产出的产品集中成大批量提交运输，或者将众多供应商所提供的产品整合成一票运输等运输整合需要通过仓储来进行。在运输整合中还可以对商品进行成组、托盘化等作业，使运输作业效率提高。
（二）分拣和产品整合
仓储可以用来配合组织生产，进行产品整合，企业可以根据客户要求，在仓库中根据商品流向、时间的不同进行分拣、配套、组合、打包，分别配载到不同的运输工具，然后运往各地客户。
（三）流通加工
流通加工是将产品加工工序从生产环节转移到流通环节。由于仓储中物品处于停滞状态，适合于在仓储中进行流通加工，又不影响商品的流通速度，同时又能满足用户的需要。
（四）调节供应和需求
由于生产和消费之间或多或少存在时间或空间上的差异，仓储可以提高产品的时间效用，调整均衡生产和集中消费或均衡消费和集中生产在时间上的矛盾。

仓储与配送管理课程是一门理论与实践相结合的课程,在提倡应用型人才培养模式的形势下,传统的纯理论教学已经不能满足社会对人才的需要。下面是我为大家整理的仓储与配送管理论文，供大家参考。

仓储与配送管理论文 范文 一：仓储与配送管理课程教学改革探析

摘 要本文主要是对高职院校物流仓储与配送管理教学的改革方向进行探讨，对于高职院校物流仓储与配送管理教学体系以及教学模式上的缺陷进行侧重讨论。寻找高职院校物流仓储与配送管理教学中存在的不足之处，简单的阐述高职院校物流仓储与配送管理教学在后期改革方面的各项办法，教学模式的多元化是重中之重，基于案例教学、任务式教学、项目教学等等，对于高职院校物流仓储与配送管理教学的多元化进行强化，才是高职院校物流仓储与配送管理教学改革深化的基础论调。

关键词高职院校;仓储与配送;教学管理;课程改革

随着我国高等 教育 改革不断的深入，现代高职院校物流仓储与配送管理教学中出现了很多的弊端，特别是关于高职院校物流仓储与配送管理教学体系和教学模式中的不完善方面，对于当代高职院校物流仓储与配送管理专业的教学发展起到了的制约。进而，随着改革的大力增加，对于高职院校物流仓储与配送管理专业的课程设计要不断的深入和优化，才是此专业的发展原则。在实践改革过程中，确立好改革的方向，基于案例教学、任务式教学、项目教学等等，都是深化改革的重点，是高职院校物流仓储与配送管理专业课程改革的重点。

一、高职院校物流仓储与配送管理专业的教学现状

高职院校物流仓储与配送管理专业是物流专业的重要课程之一，在实践教学活动过程中有很多的问题，特别是在国家推出新课标改革的大势之下，高职院校物流仓储与配送管理专业无论是在目标培养和教学模式以及教学体系之下都有很多的弊端，对于当代高职院校物流仓储与配送管理专业的教学发展起到了的制约。

(一)高职院校物流仓储与配送管理专业教学体系的不完善。

现代高职院校教育的重点主要是职业性和针对性，特别是依靠定向教学，来培养学生的职业道德素质。现代高职院校物流仓储与配送管理专业课程的设计中，主线的设计是书本知识，没有相对应的课程渗透职业培养的元素，导致高职院校物流仓储与配送管理专业和实践教学产生脱离，致使学生学不到全面的课程体系。学生的学习和练习都是被动的。

(二)高职院校物流仓储与配送管理专业教学模式较为单一。

现代的高职院校物流仓储与配送管理专业课程教学，应该是开展实践教学模式，特别是依靠于完善的实践课程教学，培养学生的实践能力。高职院校物流仓储与配送管理专业在开展教学模式时，大多是传统教学模式，过于填鸭式的教学导致教师教学非常累，学生学习的非常枯燥，还没有教学效果。缺乏很多的实践教学，学生对于物流仓储与配送管理专业的理解大都是处于理论知识的粗浅界面，严重限制了学生增强综合能力。高职院校物流仓储与配送管理专业教师主导型较高，学生只是盲目的接受知识，没有实践 *** 作，导致教学效果每况日下。

(三)高职院校物流仓储与配送管理专业培养的目标定位非常模糊。

现代高职院校物流仓储与配送管理专业实用型人才为主要培养目标，以物流仓储与配送管理为主要学习方向，侧重培养学生的实践能力。高职院校物流仓储与配送管理在设计课程中，实用性不足，课程教学内容陈旧。进而，为了培养物流人才，要依赖于市场上的需求，要对所培养的目标进行科学的定位。但是现代高职院校物流仓储与配送管理专业对于培养目标的定位上，和实际中的市场产生了悖论，特别是市场的变化和培养的方向存在极大的偏差，导致高职院校物流仓储与配送管理专业陷于窘境之中。

二、高职院校物流仓储与配送管理专业教学方向的改革

在国家推出新课标改革的大势之下，高职院校物流仓储与配送管理专业进行教学改革，才是顺应国家新课标的科学 措施 。进而，寻找高职院校物流仓储与配送管理专业中所存在的实际教学弊端，采取科学的有效 方法 ，教学模式要多元化，完善课程体系，才是高职院校物流仓储与配送管理专业教学改革的方向。依靠于改革，丰富实践教学内容，培养学生的综合能力。

(一)定位好教学的角色，教师起铺助，学生为主导的 教学方法 。

高职院校物流仓储与配送管理专业具有较强的课程实践性，教学角色的定位明确是其关键之处，过于填鸭式的教学导致教师教学非常累，学生学习的非常枯燥，还没有教学效果。缺乏很多的实践教学，学生对于物流仓储与配送管理专业的理解大都是处于理论知识的粗浅界面，严重限制了学生增强综合能力。教师在实践的教学活动中，教师为铺助，学生为主导，设计新颖的教学内容和教学情景，将传统的学生被动学习改变为学生主动学习。教师要起到指导性价值，激励学生的学习兴趣，提高学生的动手 *** 作能力，将单调、枯燥的理论教学以学生为主体转变为教师和学生相互促进学习的一种教学模式，开展多元化教学模式，奠定一个好的基础。

(二)培养好教学明确目标。

高职院校物流仓储与配送管理专业关注培养学生的职业素质。进而，在实际的教学活动中，教学的指导方向是职业能力，得以开展教学活动。培养学生的职业能力才是教学活动的主体目标。实际的市场需求和教学任务两相结合，将培养职业素养，融入到课程的实际教学中去，开展实践教学的同时，培养学生的实践能力，才是培养学生的职业素养，才可以为学生创造一个良好的学习氛围。

(三)教学模式要多元化。

高职院校物流仓储与配送管理专业教学模式的改革，才是深化教学的改革基础。高职院校物流仓储与配送管理专业教学模式的多元化，以实践教学为主体，多元化演变教学模式。教学模式改革的主要内容主要有案例教学模式、任务驱动式、项目教学模式。教学模式多元化，教学也就变的充裕起来。

1项目教学模式。

老师起指导性作用，学生为独立或者是一个团队的方式，形成一个完善的实践工作，就是项目式教学，项目教学模式侧重体现学生的实践教学，摆脱传统教学模式的禁锢，以实践性教学方式，来展开教学活动。

2任务驱动式教学模式。

任务驱动式教学模式提出注重体现学生的主体地位，以任务方式，强调实践教学。老师在实际的教学活动中，依靠于课程的内容，来设计多元化的任务方式，学生自我进行解决任务，老师起指导作用，强化学习理论知识，注重培养学生的实践能力。 3案例教学模式。

案例教学模式的实体是实践教学，依靠案列进行实践教学，将传统的实践教学模式进行转变，加强学生为主体的一种教学原则。教师将案列和实践教学两相结合，从而达到了科学的教学活动。学生基于真实的案例，可以更加科学的增强职业技能。

高职院校物流仓储与配送管理专业具有较强的课程实践性，教学角色的定位明确是其关键之处，过于填鸭式的教学导致教师教学非常累，学生学习的非常枯燥，还没有教学效果。缺乏很多的实践教学，学生对于物流仓储与配送管理专业的理解大都是处于理论知识的粗浅界面，严重限制了学生增强综合能力。教师在实践的教学活动中，教师为铺助，学生为主导，设计新颖的教学内容和教学案例，将传统的学生被动学习改变为学生主动学习。教师要起到指导性价值，激励学生的学习兴趣，提高学生的动手 *** 作能力，将单调、枯燥的理论教学以学生为主体转变为教师和学生相互促进学习的一种教学模式，开展多元化教学模式，奠定一个好的基础。

三、结语

现代高职院校物流仓储与配送管理专业是物流专业的重要课程之一，高职院校物流仓储与配送管理专业教学改革是教学发展的基础，更加是为了适应教学需求的实际措施之一。在高职院校物流仓储与配送管理专业教学改革的过程中，确立好教学的目标，完善教学的课程体系，依靠多元化的教学模式，对于目标培养和教学模式以及教学体系之下存在的弊端，特别是教学体系的极度不完善，进行改革和优化，才可以实现更高的改革作用。

参考文献：

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[2]谢翠梅仓储与配送管理课程改革探索[J]中国物流与采购，2011，32(5)：117-12O

[3]乔麓高职《仓储与配送管理》课程教学体系设计[J]中国东盟博览，2012：11(05)235-240

[4]江成城高职仓储与配送管理项目化教学模式研究[J]物流工程与管理，2010，35 (1 2)：172-174

[5]杨燕玲案例教学法在《仓储与配送管理务实》课程教学中的应用[J]科技信息，2011，40(2O)：149-152

仓储与配送管理论文范文二：浅谈物流配送下的仓储管理

摘 要本文以物流仓储管理作为研究对象，所涉及的内容包括物流仓储管理的重要性、仓储管理的作用、仓储管理的功能及成本分析等，重点介绍了物流配送体制下的仓储管理，同时介绍了仓储的实际运作和发展方向。

关键词物流配送;仓储管理

一、现代物流的概念和仓储意义

现代物流是在广泛采用计算机信息技术和现代化物流技术基础上，实现物品从供应地向接收地的实体流动过程。根据实际需要，运用系统观念，将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理、客户服务等基本功能实施有机结合，而配送作为流通领域的一种新形式，经过不断发展和完善，事实证明已经构筑了一条更为畅通的流通 渠道 。配送不仅是一种“门到门”的服务，更是一种现代化送货方式，是大生产、专业化分工在流通领域的反映，它完善了整个物流系统，将支线运输和搬运统一起来，使运输得以优化，提高末端物流的经济效益，同时，配送中心使分散库存得以集中，加强调控能力，实现企业低库存或零库存，最大限度地满足企业生产或商品流通的需要。

20世纪80年代以来零库存(JIT)、联盟及物流供应链理论的出现，使仓库扮演的战略角色转变为以较短周转时间、较低存活率、较低的成本和较好的顾客为内容的物流目标。如今的仓库不再是长期储存货物的设施，其主要体现了“蓄水池”作用，调节供需，即销售一头与生产一头的连通协调;二是起保管养护作用，防止损耗，提高储存效益;三是起检验作用，有利于保证商品在品种、规格、质量、数量、包装等方面符合要求。仓库的运作大大加快了，人们把注意力放到了产品在企业内流动的速度上。

二、仓储库存管理在物流成本中的重要性

仓储作为物流的重要环节，其成本占物流成本的比重仅次于运输成本，从成本构成看，持有成本和缺货成本是相互矛盾的，库存越多，持有成本越大，缺货风险越小;库存越少，持有成本越小，缺货风险越大。另外库存周转速度也是重要的影响因素，它涉及到资金的时间价值。仓储成本涉及因素较多，库存水平存在较大的空间，因此，仓储成本也是降低物流成本潜力最大的部分。从物流发达国家的资料分析也可以证实这一点;美国物流的运输成本近20年来在GDP中的比例大体保持不变，而库存费用则由过去接近5%下降到不足4%。据有关资料显示，目前我国生产企业成品库存约15天，原材料库存约30天，商业销售库存约35天，而国外一些企业的产品库存的时间不超过10天。生产企业、商业企业在物流运营过程中的平均货损率略高于2%，货损率带来的成本仍然是物流成本的主要组成部分，每年因包装问题造成的损失达150亿元，保管不善的损失达30亿元。因此对库存良好的管理，严格掌握库存物品的数量、品种、进出情况可以减少资金占用，降低库存成本;严格的保管制度，可以减少物品的损耗、丢失、霉变等，从而降低物流成本;完善的质量管理体系，可以减少废品、次品的回收和退货费用，从而降低物流成本。仅以一煤矿为例，2009年该矿1-11月份办理物资入库34993166470元，较2008年1-11月份30051633479元多入4941532991元;累计消耗34289558087元，与去年同期2577842351元相比多出库8511134577元;1-11月份储备资金平均占用1202307929万元，与2008年1-11月份平均占用1543915456元相比降低341607527元，使库存资金平均周转率达到了26252%，与去年同期14534%相比加快了11718%。物资周转率的提高不仅及时的保障了矿井生产，而且降低了库存资金的占用。

三、物流配送模式下仓储的功能

由于物流的概念与实践的不断发展，现代仓储的功能与传统仓储的功能相比已发生了很大的变化，仓储管理是现代物流管理的主要内容之一。搞好仓储管理，对于降低物流成本、确保货物质量完好、数量准确，提高服务质量有着十分重要的意义。仓储活动除以商品入库验收、储存保管和出库供应为主外，另外还包括包装、流通加工、分拣、配送和发运等。在顾客需求个性化和企业批量客户化生产的条件下，仓储部门面临着销售计划的多变、产品品种数量的增加和批量的减少及仓储条件的有限性等方面的挑战。如何根据不同行业、不同企业的生产经营特点，搞好仓储管理、提高服务水平和对客户需求的快速反应、不断降低运作成本，是仓储工作者迫切要解决的问题。

四、现代仓储在物流系统中的作用

1仓储是现代物流的不可缺少的重要环节

从供应链的角度看，物流过程是由一系列的”供给”和”需求”组成，当供给和需求节奏不一致，也就是两个过程不能够很好的衔接，出现生产的产品不能即时消费或者存在需求却没有产品满足，在这个时候，就需要建立产品的储备，将不能即时消费的产品储存起来以备满足后来的需求。供给和需求之间既存在实物的”流动”，同时也存在实物的”静止”，静止状态即是将实物进行储存，实物处于静止是为了更好的衔接供给和需求这两个动态的过程。

2仓储能对货物进入下一个环节前的质量起保证作用

在货物仓储环节对产品质量进行检验能够有效的防止伪劣产品流入市场，保护了消费者权益，也在一定程度上保护了生产厂家的信誉。通过仓储来保证产品质量主要要进行两个环节：一是在货物入库时进行质量检验看货物是否符合仓储要求，严禁不合格产品混入库场，二是在货物的储存期间内，要尽量使产品不发生物理以及化学变化，尽量减少库存货物的损失。

3仓储是保证社会再生产过程顺利进行的必要条件

货物的仓储过程不仅是商品流通过程顺利进行的必要保证，也是社会在生产过程得以进行的保证。

4仓储是加快商品流通，节约流通费用的重要手段

虽然货物在仓库中进行储存时，是处于静止的状态，会带来时间成本和财务成本的增加，但事实上从整体上而言，它不仅不会带来时间的损耗和财务成本的增加，相反它能够帮助加快流通，并且节约运营成本，从而带来总成本的降低。

5仓储能够为货物进入市场作好准备

仓储能够在货物进入市场前完成整理、包装、质检、分拣等程序，这样就可以缩短后续环节的工作时间，加快货物的流通速度。

五、现代仓储管理与传统仓储管理有较大的区别

传统的仓储管理以管好库存商品为目标，是静态的管理活动，现代仓储管理作为物流管理的重要组成部分，是以客户需求的快速反应、降低成本和高质量的服务为宗旨，是动态的管理活动。现代仓储与传统仓储相比，在管理范围、理念和手段上发生了巨大的变化。

总之，相对于发达国家的物流产业而言，中国的物流产业下的仓储管理尚处于起步发展阶段，企业内部物流管理模式下的仓储管理还没有引起重视; 传统储运企业在向现代物流转型时，现在的仓储、运输、配送、包装、流通加工等业务都是物流服务的组成部分，而且现有的业务优势同样是开展物流服务时依托的特色;在物流各个部门即物流系统的物流结点中，不管是传统的仓库，还是现代流行的配送中心、物流中心、流能中心，仓库的信息化与流程重组是重中之重。通过以上的分析，我们可以得出以下一些结论：因为除了运输之外，在物流作业过程之中，有70%的作业任务是在仓库里完成的，如理货、盘点、流通加工、配货等。所以一个企业物流作业水平的提高仓储管理和信息是关键。

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