智能物流

由浅入深，知识覆盖全面。从智能物流基本概念、发展现状入手，并介绍相关技术，附以应用实例，方便读者更好地理解智能物流。

实用性强，理论和应用相结合。既有概念方法，又有实例论证和案例分析，相得益彰。

内容新颖，引领科研和实践方向。介绍智能物流的最新发展动态及前沿的应用，同时分析存在的问题和应对策略。

前 言

现代物流业是国民经济发展的动脉和基础产业，被喻为促进经济增长的“加速器”和“第三利润源泉”。智能物流是现代物流业发展方向，是指在货物从供应方向需求方移动过程中，利用先进的信息采集、信息处理、信息流通、信息管理、智能分析技术，实现智能运输、智能仓储、智能配送、智能包装、智能装卸及智能加工，使货物能够快速、高效地从供应方送达给需求方，为供应方提供最大化利润，为需求方提供最快捷服务。

智能物流作为物联网重点领域应用示范工程，旨在实现货物监控的智能化，企业内、外部数据传递的智能化，物流作业的智能化以及企业物流决策的智能化。在全球经济一体化不断深入和电子商务广泛应用的今天，发展智能物流是大势所趋。本着介绍并推广智能物流的宗旨，作者编写了此书。本书力求体现以下特点：

第一，由浅入深，知识覆盖全面。本书从智能物流基本概念、发展现状入手，并介绍相关技术，附以应用实例，方便读者更好地理解智能物流。

第二，实用性强，理论和应用相结合。既有概念方法，又有实例论证和案例分析，相得益彰。

第三，内容新颖，引领科研和实践方向。介绍智能物流的最新发展动态及前沿的应用，同时分析存在的问题和应对策略。

本书的作者具有丰富的物流研究或应用经验。全书共分9章。

第1章首先阐述了智能物流的起源、发展背景、定义及主要特点，接着介绍了智能物流的核心技术。最后针对智能物流与物联网的关系、物联网在智能物流中的应用以及智能物流发展所面临的机遇与挑战进行了深入分析。

第2章介绍了智能物流技术。内容包括：感知层的RFID技术、传感技术、GPS技术；通信层的近距离通信、无线网络、3G无线通信技术；应用层的云计算、智能分析与控制技术、移动计算技术等。

第3章从智能物流系统的概念切入，详细地分析了系统的结构及功能。对系统的构建和实施提出了要求及建议，并阐述了智能物流系统的发展、应用现状。

第4章主要介绍商业智能技术。内容包括：数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘技术、展示技术和仿真技术，分析了商业智能在智能物流中的应用趋势。

第5章介绍了智能物流在国内外的发展现状，我国智能物流发展的途径及所面临的机遇与挑战。

第6～9章分别介绍了智能物流在烟草行业、医药行业、制造行业和快递行业的应用。从行业内物流的特征出发，介绍了各行业的智能物流应用现状，并深入分析了行业内智能物流的发展对策。

本书由张翼英博士、张茜博士、西莎博士、朱丽晶博士共同负责撰写。其中，张翼英、张茜博士负责全书的组织，张翼英博士对全书进行了审校并参与部分章节编写；第1、2、5、6、7章由张茜博士编写；第3、9章由朱丽晶博士编写；第4、8章由西莎博士编写。张翼飞、兰芸参加部分章节的编写、课后习题整理及图表处理。

在本书的编写过程中，韩国高丽大学贾琼博士给予编者极大的支持和帮助，并参与部分章节编写，在此表示由衷感谢。同时，感谢山东大学孙丰金博士对本书提出的宝贵评审意见并参与多个章节的编写工作，使我们受益匪浅。

智能物流方兴未艾，本书抛砖引玉，希望能够为读者提供一些参考，共同促进物流业的发展。由于本书涉及知识面宽，而编者水平有限，书中难免有不当或错误之处，恳请各位专家和读者批评指正。

作 者

2012年4月

前言

第1章 物联网与智能物流 1
1.1 物联网的概念 1
1.1.1 起源与发展 1
1.1.2 定义和主要特点 3
1.1.3 核心技术 6
1.1.4 应用前景 6
1.2 智能物流定义及其发展 6
1.2.1 起源与发展 7
1.2.2 定义和主要特点 10
1.3 核心技术的组成 11
1.4 物联网的智能物流应用 14
1.4.1 物联网推动智能物流的发展 14
1.4.2 物联网在智能物流中的应用 15
1.4.3 智能物流提出的新挑战 15
1.5 小结 18
思考题 18
参考文献 18
第2章 智能物流技术 20
2.1 智能物流的技术构架 20
2.1.1 智能物流感知层 22
2.1.2 智能物流通信层 23
2.1.3 智能物流应用层 23
2.2 物联网感知识别技术 24
2.2.1 产品电子代码及RFID 24
2.2.2 传感技术与传感网 26
2.2.3 GPS技术与无线定位技术 28
2.3 物联网通信与网络技术 30
2.3.1 近距离通信 30
2.3.2 无线网络 33
2.3.3 3G无线通信 34
2.3.4 全IP方式（IPv6） 36
2.4 物联网智能技术 37
2.4.1 云计算 38
2.4.2 智能分析与控制技术 39
2.4.3 移动计算技术 41
2.5 小结 42
思考题 43
参考文献 43
第3章 智能物流系统 44
3.1 智能物流系统概述 44
3.1.1 定义 45
3.1.2 系统的特征 48
3.1.3 系统的目标 50
3.2 智能物流系统的设计 51
3.2.1 系统的结构 52
3.2.2 系统的关键技术 57
3.2.3 系统的构建原则 64
3.2.4 建立智能物流系统 65
3.3 智能物流系统的实施 67
3.3.1 系统的应用 67
3.3.2 系统对企业的影响 72
3.4 小结 72
思考题 73
参考文献 73
第4章 商业智能 75
4.1 商业智能概念 76
4.1.1 商业智能的定义 76
4.1.2 商业智能的背景和主要特点 77
4.1.3 商业智能对智能物流的完善 79
4.2 商业智能系统 81
4.2.1 系统的构成及运作 82
4.2.2 系统对象和系统优势 84
4.3 商业智能决策分析技术 87
4.3.1 数据仓库技术 87
4.3.2 联机分析处理技术 89
4.3.3 数据挖掘技术 91
4.3.4 展示技术 94
4.3.5 仿真技术 94
4.4 商业智能的智能物流应用 96
4.4.1 商业智能与物联网 96
4.4.2 商业智能与智能物流中其他技术
的结合 97
4.4.3 商业智能在智能物流中的应用趋势 98
4.5 小结 102
思考题 103
参考文献 103
第5章 智能物流展望 105
5.1 智能物流在中国的发展现状 105
5.1.1 发展现状 106
5.1.2 机遇与挑战 109
5.2 智能物流在国外的发展现状 112
5.2.1 发展现状 112
5.2.2 经验借鉴 115
5.3 智能物流在中国的发展途径 120
5.3.1 产业环境建设 120
5.3.2 商业模式转变 121
5.3.3 高新技术开发和应用 122
5.4 小结 123
思考题 123
参考文献 123
第6章 烟草智能物流 125
6.1 烟草物流概述 125
6.1.1 行业概况 125
6.1.2 行业模式 127
6.1.3 行业趋势 129
6.2 烟草智能物流框架 130
6.2.1 应用需求 130
6.2.2 框架构成 133
6.2.3 核心功能框架 134
6.2.4 实施步骤 137
6.3 烟草智能物流展望 137
6.3.1 存在问题 137
6.3.2 发展趋势 138
6.3.3 对策建议 140
6.4 案例分析 141
6.5 小结 144
思考题 144
参考文献 144
第7章 医药智能物流 145
7.1 医药物流概述 145
7.1.1 行业概况 146
7.1.2 物流模式 147
7.1.3 行业趋势 149
7.2 医药智能物流框架 150
7.2.1 应用需求 150
7.2.2 框架构成 151
7.2.3 核心功能框架 153
7.2.4 系统意义 155
7.3 医药智能物流展望 156
7.3.1 存在问题 156
7.3.2 发展趋势 157
7.3.3 对策建议 158
7.4 案例分析 160
7.5 小结 161
思考题 162
参考文献 162
第8章 制造业的智能物流 163
8.1 制造业物流概述 163
8.1.1 行业现状 164
8.1.2 行业运作模式 168
8.1.3 行业问题 169
8.1.4 行业特征及发展趋势 170
8.2 制造业智能物流框架 172
8.2.1 技术需求 172
8.2.2 构建实施 178
8.3 准时制生产与智能供应链管理 182
8.3.1 准时制生产 182
8.3.2 智能供应链管理 186
8.4 制造业智能物流展望 188
8.4.1 存在问题 189
8.4.2 发展趋势 190
8.4.3 对策建议 191
8.5 案例分析 192
8.6 小结 194
思考题 195
参考文献 195
第9章 快递业的智能物流 196
9.1 快递业概述 196
9.1.1 行业界定 196
9.1.2 行业特点 198
9.1.3 行业发展现状 199
9.1.4 行业存在的问题 203
9.2 快递业的智能物流 205
9.2.1 物联网与智能快递 205
9.2.2 自动识别技术应用 206
9.2.3 货物跟踪系统 211
9.3 快递业智能物流展望 215
9.3.1 存在问题 215
9.3.2 对策建议 216
9.4 案例分析 217
9.5 小结 221
思考题 222
参考文献 222

1. 嵌入式人工智能技术应用（数字教材） [主编 胡娜 杨国勇 晏廷荣]
2. Java Web项目化设计实践教程 [邱云 曾陈萍]
3. 人工智能开发框架应用 [主编 王明超 芦娅云]
4. 民航客舱服务实用英语教程 [主编 田静 徐亚玲]
5. Python数据分析 [主编　冯志辉　赵磊　李放]
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