智能物流系统的核心是信息传递，借助于先进的物流、信息、自动化以及系统集成等技术，尤其是一些人工智能技术，可以实现整个物流过程的优化管理，高效的信息集成带动了物流过程中信息、活动、资源的集成，从而使之形成一个十分规范、合理的物流体系。智能物流系统可以快速提升企业的市场应变能力和竞争能力，提供更加高效、优质的客户服务（刘志硕，2007）。
1．智能物流关键技术
要实现物流的智能化，下面几项关键技术是基本前提：①信息采集技术，包括传感器技术、数据处理技术、电子标签读写等；②移动通信技术，主要用来对物流系统进行快捷追踪；③物理数据的管理技术，能够应对物流运输中大量信息数据的产生，更好地对物流运输系统进行调度与优化，并对物流基础数据进行管理；④智能交通技术，能够在货物运输过程中降低运输成本，缩短收货时间，并且及时了解货物运输情况。此外，还有一部分技术也较为关键，例如电子商务技术、人工智能技术、相关的供应链管理技术以及智能商业决策支持技术等（岳建明等，2012）。
2．智能物流系统设计框架
智能物流系统的设计要能够体现客户个性化、多样化和信息化的需求。智能物流系统必须依据下述需求进行设计：①实现客户信息的实时追踪，并及时了解客户需求的变化，提高服务水平；②实现物流业务功能整合，支撑各种综合物流服务和增值服务，同时根据客户需求，快速配置、实现客户的各种个性化需求；③实现信息整合，与其他物流企业信息关联，构建服务网络，通过信息平台提供综合网络化服务；④实现财务整合，加强财务对物流业务的监控管理能力，确保最终财务目标的达成（赵园园，2014）。智能物流系统的框架如图5.3所示。
图5.3 智能物流系统框架
现代物流企业的智能商务系统设计方案如图5.4所示。最底层是原始数据处理层。该层拥有大量的系统数据，既包含了企业已有的ERP、CRM、SCM等系统中的数据，也有分析过程中所需的第三方数据。数据来源本身可能是分布的，也可能是异构的。从下往上第二层是数据仓库层。该层存储了大量可进行数据分析的数据信息，通过从原始数据处理层获取数据，进而建立面向主体的数据仓库和数据集市。从下往上第三层是数据存储层。借用数据仓库管理器，数据管理员可以对多个数据源进行快捷访问，同时创建出更多的数据仓库，以便于数据提取、过程转化，以及对数据进行查询分析和提取调整。从下往上第四层是分析技术层。利用智能分析系统以及数据挖掘工具，可以为现代物流管理过程提供所需的各种技术和应用方案。最上层是数据展现和应用层。基于图形用户接口，可以实现用户与系统的交互。当用户提出具体的分析需求时，系统将根据用户的需求对算法模型和数据进行选择，最终通过简明直观的图表、图形以及报表等形式将分析结果呈现给用户。
图5.4 现代物流企业的智能商务系统设计方案
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