基于物联网技术的智慧物流管理方法研究

1.智慧物流管理与物联网技术概述

1.1 智慧物流管理的内涵

智慧物流管理即运用现代信息技术，对物流全流程进行智能化管控的过程，其核心目标是通过数据驱动决策，减少物流环节中的冗余操作，提升物流运作效率，降低综合成本，同时增强物流服务的精准性与可靠性，满足现代市场对物流服务的高效化、个性化需求。智慧物流管理涵盖物流信息的实时采集、处理与分析，以及仓储、运输、配送等环节的智能化调度、监控和优化。

1.2 物联网技术在物流中的应用基础

物联网技术的核心组成包括射频识别（RFID）、各类传感器、无线通信网络及云计算平台，为智慧物流管理提供了关键技术支撑。其中，RFID技术通过电子标签与读写器的无线通信，可实现对货物身份信息的快速识别与批量读取，无需人工干预即可完成信息采集[1]。如温湿度传感器、振动传感器等这类传感器能够实时感知货物所处环境的物理参数及自身状态，为货物安全监控提供数据支持。无线通信网络，如 4G/5G、LoRa 等承担数据传输功能，将感知层采集的信息实时传输至数据处理中心，保障信息的时效性。云计算平台则具备强大的存储与计算能力，可对海量物流数据进行集中处理与深度分析，为智能化决策提供依据。

2.基于物联网技术的智慧物流管理体系构建

2.1 信息感知层设计

2.1.1 感知设备部署

将 RFID 标签粘贴在货物包装上，用于标记货物名称、规格、目的地等基础信息；在运输车辆上安装 GPS 定位器，实时获取车辆位置信息；在仓储货架及作业区域部署温湿度传感器、红外传感器，监测仓储环境及货物存取动态。需要注意的是，在仓储环境中，应将 RFID 读写器部署在所有货架区域，避免信号盲区影响信息采集。

2.1.2 数据采集标准制定

制定统一的数据采集标准，明确各类信息的采集内容、格式及频率。货物基础信息需包含唯一标识编码、生产信息、物流节点信息等，采用 XML格式进行标准化存储；对温湿度、振动值等这类环境参数的采集，要根据货物特性确定采集频率，易损货物的振动数据采集间隔应短于普通货物。

2.2 网络传输层构建

2.2.1 通信网络选择

根据物流场景的特点选择适宜的通信技术：在仓储园区内部，可采用Wi-Fi 技术或蓝牙实现高带宽、短距离的数据传输，满足设备间的实时通信需求；跨区域运输，可借助4G/5G 网络的广覆盖、高速度优势，保障车辆定位信息及货物状态数据的实时上传；对于偏远地区的物流节点，LoRa 技术因低功耗、长距离传输特性，可降低网络部署成本并延长设备续航时间。

2.2.2 数据传输安全机制

建立多层安全防护机制，确保物流信息的安全传输。对此，需采用 AES加密算法对传输数据进行加密处理，防止数据被非法截取后泄露信息。同时，引入身份认证技术，对参与数据传输的传感器、服务器等这类设备进行身份验证，阻止未授权设备接入网络[2]。

2.3 数据处理与应用层开发

2.3.1 云计算平台搭建

搭建基于云计算技术的物流数据处理平台，借助平台的数据清洗、转换、聚合等功能，对原始数据进行预处理，剔除噪声数据并实现多源信息整合。在此基础之上，利用分布式计算框架深度分析处理后的数据信息，挖掘物流环节中的规律与潜在问题，为路径优化提供依据。

2.3.2 智能管理系统开发

为确保物流全流程的可视化与智能化操作，需开发集成化的智能物流管理系统。系统包括信息查询模块，用户可通过货物唯一标识编码查询实时位置、状态及历史轨迹；智能调度模块基于数据处理平台的分析结果，自动生成仓储作业计划、车辆运输路线等；异常预警模块通过设定阈值，当货物状态、运输时间等参数超出正常范围时，自动发出预警信号，提醒管理人员及时处理[3]。

3.基于物联网技术的智慧物流管理优化方法

3.1 仓储管理优化

3.1.1 智能库存监控

运用物联网技术建立全方位的库存监控系统，借助 RFID 标签与货架读写器的实时通信功能，可精准获取货物的数量与位置信息。系统根据历史销售数据及当前库存水平，自动计算安全库存阈值，当库存低于或高于阈值时，立即发出补货或清库存预警。

3.1.2 自动化存取调度

RFID 技术与智能机器人的协同作用，可自动存取货物。当系统接收到存取指令时，RFID 读写器识别货物标签信息，确定货物位置并发送给智能机器人；机器人根据预设路径规划，自主行驶至目标位置完成货物存取操作，无需人工干预。对仓储空间的布局，基于货物存取频率数据，能够优化货位分配，将高频存取货物放置在便于机器人操作的区域，缩短机器人作业路径，提高仓储作业效率。

3.2 运输管理优化

3.2.1 动态路径规划

结合GPS 定位技术，并通过物联网获取的道路拥堵数据，利用智能算法对运输路径进行动态规划。系统在车辆行驶过程中，能够实时获取交通状况更新信息，一旦发现前方路段拥堵时，自动重新计算最优路径并推送至车载终端，引导车辆避开拥堵区域。需要注意的是，路径规划应综合考虑车辆载重限制、货物时效性要求等因素，以达到缩短运输时间，降低车辆能耗与运输成本的目的。

3.2.2 车辆状态监控

在运输车辆上部署多种传感器，实时监测车辆的速度、加速度、发动机转速、轮胎压力以及油耗等各类信息。传感器数据通过无线通信网络传输至管理平台，平台对数据进行分析，当发现车辆存在超速、轮胎气压异常等情况时，立即向驾驶员发出警示，预防交通事故发生。同时，基于车辆机械性能数据，预测设备故障风险，提前安排维护保养，减少车辆故障导致的运输延误。

3.3 物流协同管理优化

3.3.1 跨节点信息共享

科学合理运用物联网技术建立物流信息共享平台，打通供应商、制造商、仓储中心、配送站点等供应链各节点的信息壁垒，实现货物状态、库存水平、运输进度等各类数据的即时共享与同步更新[4]。例如，供应商可通过平台获取零售商的库存数据，提前安排生产与发货；仓储中心根据运输车辆的实时位置信息，提前做好货物接收准备，减少货物等待时间。

3.3.2 全流程协同调度

利用智能管理系统对物流全流程进行统一调度，协调仓储、运输、配送等环节的作业衔接。系统根据订单信息，自动生成一体化作业计划：在仓储环节，提前备好待出库货物；在运输环节，合理安排车辆装载与运输路线，确保货物按时送达；在配送环节，结合末端配送点的订单密度，优化配送顺序。各环节的协同运作，从整体上提升了物流效率。

结束语：

总之，基于物联网技术的智慧物流管理，通过建立完善的管理体系与优化方法，实现了物流全流程的智能化管控。未来，随着物联网技术与人工智能、边缘计算等技术的进一步融合，智慧物流管理将向更精准、更高效的方向发展，为物流行业的转型升级提供持续动力。

参考文献：

[1]赵婉君.物联网技术背景下崇左市智慧社区建设发展路径研究[J].中国宽带,2024,20(07):67-69.

[2]刘治军.物联网在智慧物流管理中的应用及优化[J].中国航务周刊,2024,(21):63-65.

[3]杨霞,田申,龙婷.物联网技术在智慧物流中的应用研究[J].物流科技,2024,47(08):39-42.

[4] 单杰, 劳飞. 物联网技术在智慧城市中的应用[J]. 集成电路应用,2024,41(03):132-133.