仓储物流的技术不断向前发展

仓储物流的技术不断向前发展，亚马逊、菜鸟、京东等公司的物流技术不断的引入各种黑科技，以达到提高效率的目的。而国内规模较大的快递物流公司也不甘落后，顺丰和四通一达等公司先后引入了自动化分拣流水线、AGV自动搬运机器人等技术，形成了各家在技术上你追我赶的局面。目前，物流企业在货物的全面信息化改造完成之后，面临着全要素的整合的难题，所谓的全要素，就是包括企业的人员、货物、仓库、运输车辆等各种生产要素，物流全要素的全面整合是物流企业下一步的发力的重点，是真正意义上的工业4.0的物流体系的重塑和再造，是流程化管理中的离散化程序的引入，最终实现全脉动式的仓储。

仓储物流技术应用

物流企业的流程再造，大数据是基础中的基础，所有的抽象的结构都需要数据进行建模和拟合，最后确定模型的正确性和量化的偏移率。因此，基于四维时空的基础数据的采集是所有工作的前提，目前的WMS系统是基于RFID或者条码技术的，主要的目的是将货物进行标准化和信息化，以追求流转过程中的高效。而目前所有企业的智能化流水线分解、AGV自动搬运都是基于这个前提来开展的。

在物流企业的工业4.0改造过程中，需要对全要素的数据进行采集，需要在基础技术的引入上获得突破才行，以往的RFID只能提供一维信息，无法胜任四维时空坐标的信息收集，所以需要引入全新的技术，而UWB技术能够提供厘米级别的高精度要求，能够按照目标个体的三维空间坐标外加时间戳进行采集，生成四维空间数据。突破了以往仓储系统的二维平面化作业，形成了四个维度上做的作业系统。

仓储物流引入UWB系统，需要在整个区域内部署UWB定位基站，如果需要将库区外部的信息也引入系统，可能还需要增加GPS或北斗的室外定位功能。而库区内部的所有要素，包括人员、叉车、货物、托盘等都需要佩戴UWB定位标签，所有的定位数据都回被输送到定位引擎通过外部接口提供给WMS仓储管理系统进行进一步整合。而WMS系统将进一步升级，引入大数据分析、建模、拟合和优化系统，对资源的使用状况在一定的时间尺度下进行计算，通过各种仿真和模拟测算系统的最优解，以达到进一步挖掘系统全能，在空间尺度、时间尺度上再增加一个数学尺度，达到进一步提升效率的目的。

最后，小编认为现在的物流仓储技术的发展相当快速，我相信在不就的将来仓储物流管理实现全面AI智能管理都将成为现实。