AI+冷链物流课程教学创新

摘要：本文探讨了人工智能（AI）在冷链物流课程教学创新中的应用现状、优势、面临的挑战以及相应的发展策略。通过分析AI技术如智能仓储管理系统、运输路线优化算法、温度监控与预测技术等在冷链物流课程各教学环节的具体应用，阐述了其对提升教学质量、培养学生实践能力和创新思维的重要作用。同时，针对应用过程中存在的技术融合困难、教师AI素养不足、教学资源配套不完善等问题，提出了针对性的解决建议，旨在促进AI与冷链物流课程教学的深度融合，推动冷链物流专业人才培养模式的创新发展。

关键词：人工智能；冷链物流课程；教学创新；人才培养

一、引言

随着经济的发展和人们生活水平的提高，冷链物流行业日益壮大，对专业人才的需求也急剧增加。冷链物流涉及到制冷技术、物流管理、食品安全等多个领域的知识和技能，传统的课程教学模式在培养适应新时代需求的冷链物流人才方面逐渐显现出局限性。人工智能（AI）作为当今最具影响力的新兴技术之一，为冷链物流课程教学创新带来了新的机遇。将AI技术融入冷链物流课程教学，有望打破传统教学的束缚，提升教学效果，更好地满足冷链物流行业对高素质人才的需求。

冷链物流作为保障易腐货物品质、确保食品安全的关键环节，在现代经济生活中扮演着愈发重要的角色。随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到冷链物流领域，为其带来了诸多变革。与此同时，冷链物流课程教学也面临着如何与时俱进，培养出具备AI应用能力的专业人才的新挑战。因此，探索AI在冷链物流课程教学中的创新应用具有重要的现实意义。

二、AI在冷链物流课程教学中的应用现状

（一）智能仓储管理系统在课程教学中的应用

在冷链物流课程的仓储管理教学环节，智能仓储管理系统已开始得到应用。这些系统利用AI技术实现了仓储空间的智能规划、库存的实时监控与自动补货等功能。教师可以通过模拟软件或实际案例向学生展示智能仓储管理系统的工作原理和操作流程，让学生了解如何利用AI优化仓储布局，提高仓储空间利用率，以及确保冷链货物在仓储过程中的质量安全。例如，某冷链物流企业采用的智能仓储管理系统能够根据货物的种类、出入库频率等因素自动调整货架布局，同时实时监测库存水平，当库存低于设定阈值时自动触发补货指令。在冷链物流课程的仓储教学部分，智能仓储管理系统借助AI技术实现了诸多功能。例如，利用机器学习算法对仓储货物的出入库数据进行分析，可精准预测货物的库存需求，实现自动补货。同时，通过智能规划算法，能根据货物的尺寸、重量、温度要求等因素，对仓储空间进行最优布局，提高空间利用率。教师在教学过程中，可通过展示相关软件的操作界面和实际案例，让学生直观了解智能仓储管理系统的工作原理和应用效果。

（二）运输路线优化算法在课程教学中的应用

运输是冷链物流的重要环节，运输路线的优化对于降低成本、保证货物质量至关重要。在课程教学中，教师引入运输路线优化算法，如遗传算法、蚁群算法等AI技术，向学生讲解如何利用这些算法对冷链运输路线进行动态优化。通过实际案例分析，学生可以学习到如何根据不同的客户需求、交通状况、温度要求等因素，确定最优运输路线，以实现冷链货物的高效、安全运输。例如，某物流公司利用蚁群算法对其冷链运输路线进行优化后，运输成本降低了15%，货物延误率也显著降低。

AI中的遗传算法、蚁群算法等在冷链物流运输路线优化教学中得到应用。教师可以通过模拟软件，让学生输入不同的起点、终点、货物重量、温度要求等参数，然后观察算法如何根据这些条件计算出最优运输路线。这有助于学生理解如何在满足冷链要求的前提下，通过AI技术降低运输成本、提高运输效率。

（三）温度监控与预测技术在课程教学中的应用

冷链物流的核心在于对温度的严格控制，以确保货物的品质不受影响。温度监控与预测技术是AI在冷链物流课程教学中的重要应用领域。教师可以借助相关的监控设备和软件，向学生展示如何利用AI实现对冷链货物运输和仓储过程中温度的实时监控、异常报警以及温度趋势的预测。例如，一些先进的温度监控系统能够利用机器学习算法对历史温度数据进行分析，预测未来一段时间内的温度变化，提前采取措施应对可能出现的温度异常情况，保障冷链货物的质量。借助AI驱动的物联网设备，可对冷链运输车辆进行实时监控。教师可向学生介绍如何通过监控系统获取车辆的位置、速度、车厢内温度等信息，并利用AI算法对这些数据进行分析，以便在出现异常情况时（如温度波动超出允许范围）及时进行调度，调整运输路线或采取其他补救措施。

AI技术可基于历史温度数据和实时气象数据，运用机器学习算法对冷链物流过程中的温度变化进行预测。在教学中，教师可以展示如何利用这些预测结果提前采取措施，如调整制冷设备的运行参数，以确保货物始终处于适宜的温度环境中。

通过对冷链货物在运输和仓储过程中的各种数据（如温度、湿度、振动等）进行收集和分析，AI可以对货物的质量状况进行评估。教师可引导学生了解如何利用这种质量评估机制，在实践中及时发现可能影响货物质量的因素，并采取相应的措施加以预防。

三、AI在冷链物流课程教学中的优势

（一）提升学生实践能力

传统冷链物流课程教学往往侧重于理论知识的传授，学生实践机会相对较少。AI技术的应用可以为学生提供更多贴近实际的实践场景，如通过模拟智能仓储管理系统、运输路线优化软件等让学生进行实际操作，熟悉冷链物流业务流程，提高学生在实际工作中的动手能力和解决问题的能力。传统冷链物流课程教学往往理论与实践脱节，学生缺乏足够的实践机会。AI技术的应用为学生提供了大量模拟真实场景的实践平台，如智能仓储模拟系统、运输路线优化模拟软件等。学生可以在这些平台上进行实际操作，亲身体验冷链物流各环节的运作流程，从而有效提升实践动手能力和解决实际问题的能力。

（二）培养学生创新思维

AI本身就是一个充满创新的领域，将其融入冷链物流课程教学能够激发学生的创新思维。学生在学习和使用AI技术解决冷链物流问题的过程中，会不断思考如何更好地利用AI进行业务创新，如探索新的仓储布局模式、优化运输路线的新方法等，从而培养学生的创新意识和创新能力。AI本身是一个不断创新发展的领域，其在冷链物流课程中的应用能够激发学生的创新思维。学生在接触和使用AI技术解决冷链物流问题的过程中，会思考如何进一步改进现有的应用方式，探索新的算法或模型来优化冷链物流业务流程，如开发更精准的温度预测模型、设计更高效的运输路线优化算法等，从而培养学生的创新意识和创新能力。

结论

AI在冷链物流课程教学创新中具有重要的应用价值，它能够提升学生实践能力、培养创新思维、增强教学趣味性、促进教学资源整合等。然而，在应用过程中也面临着技术融合困难、教师AI素养不足、教学资源配套不完善、学生接受程度差异等挑战。通过加强技术融合培训、提升教师AI素养、完善教学资源配套、关注学生个体差异等发展策略的实施，可以有效促进AI在冷链物流课程教学中的深度融合，推动冷链物流专业人才培养模式的创新发展，为冷链物流行业输送更多高素质的专业人才。

在未来，随着AI技术的不断发展和完善，其在冷链物流课程教学中的应用将会更加深入和广泛，我们应积极拥抱这一新技术，充分利用其优势，克服其挑战，为冷链物流教育事业的发展贡献力量。

参考文献：

1.王宏智;刘兆俐.冷链物流课程思政助推物流管理专业创新创业能力培养研究.现代商贸工业.2023.10

2.段李杰;吴丹.基于CIDO模式物流专业学生创新能力培养的探讨——以冷链物流运营课程为例.湖北经济学院学报（人文社会科学版）.2021.10.

3.宋娟娟;孟翠翠.冷链物流管理全方位“混合式”课程建设实践.中国储运.2023.06.

课题：2024丽水职业技术学院2024年度校级教学改革（编号：LZYJG202425）。