专家为你解读最新物流趋势

越来越多的消费者采用“永远在线，始终连接”的生活方式，互联生活这一关键的新兴趋势给物流业带来了的巨大机遇。

拥有智能锁的家庭正在使用像Amazon Key这样的新型服务，即使家里没人，递送人员也可送货到家！安装了Alexa、Siri等语音助手的智能冰箱置有自动补货模式，将自动订购冰箱内缺少的食材。事实上，据估计，到2020年约有超过50%的商品可通过家庭联网自动补货。

新一代无线网络的发展将进一步助长消费者的这种行为。虽然物联网并不是一个新趋势，但最近无线技术与无线网络的突破使得它的应用更加广泛。新型网络，如5G网和低功耗广域网，可实现室内和室外应用的无缝连接。例如，低能耗的NB-IoT和Sigfox等应用程序，提高了电池寿命，扩大了区域覆盖范围。由于设备电池寿命在物联网部署中起着关键作用，物流资产监测以及全球范围内的跟踪、状况监测能力都将得到改善。

着眼于用户设计、模拟和评估物流环境的需求，虚拟现实与数字双胞胎应用得到进一步的发展。数字双胞胎，即通过物联网以数字化的方式拷贝一个物理对象。从可视化整个虚拟城市，到制造供应链和工厂流程的双胞胎，数字双胞胎在新加坡得到了广泛运用。有了这对双胞胎，不论是工厂产能、周期时间还是库存管理和吞吐量，操作团队都能透明化监测全程。

很快，供应链将能够发现、应对现实世界中数字双胞胎所发现的问题。

从维护到监测包裹状态，供应链在数字双胞胎的帮助下会更加快速、敏捷。

像低成本传感器解决方案这样的趋势与解决方案的关联度日益紧密，从快速高效货运测量的尺寸标注，到智能可穿戴设备跟踪工人健康和安全，这两者正在实施以改进今后的操作。通过自动化质量检验与单项周期计数，先进的计算机视觉和深度学习将进一步提高操作的准确性。

人工智能的影响已远远超出了后台程序的简单自动化。人工智能不仅支持预测操作(例如使用线上商店的数据来预测业务量顶峰期以制定需求计划)，而且给客户带来了全新的体验。比如说，使用Amazon Echo智能音箱的客户可以询问DHL他们的包裹在哪儿，并可即使获得物流更新。

大数据分析在未来5年内至关重要。事实上，DHL的分析实验室正在测试机器学习和智能分析，开发供应链预测解决方案；与此同时，实验室也在规划库存计划的需求模式，预测基于温度漂移的车道风险。

该实验室最近制造了一个可帮助制造商获得其供应链数据的分析模型，以更好地描述和预测需求。该模型使用机器学习来预测客户订购特定产品的时间和数量。初步结果表明，此模型可提高了成交率与客户满意度。分析在供应链数据中的应用也可以适用于温敏货物的运输。药品等商品温度控制不善可能会危及生命。我们的团队甚至已经成功地众包了分析解决方案，这些方案可以预测何时运输路线上会存在运输风险。

智能集装箱化和智能包装解决方案也在不断涌现。标准集装箱已经改变了全球航运，但是模块化的、灵活的、连接的新型格式将使其更加敏捷高效。即使是城市物流，也需要标准集装箱来满足不断增长的需求，因为要打包包裹以便在城市内送货和退货。随着集装箱成为最后的运输方式（例如Swift Box或试用模型），它们也可以重新装载出站货件或退货包裹，从而产生新的包装概念。随着货物数量增加，智能集装箱和智能包装对于高效供应链和废弃物管理是必不可少的。