智能工厂物流运营管理的五个基本导向
原创：李志强
来源：上海天睿物流咨询
说明：转发只为分享，不代表本号立场
一、智能工厂物流运营管理强调企业应具备供应链思维和物流思维
供应链思维和物流思维是从价值链角度出发，跳出岗位、部门甚至企业的边界，在整个经营过程中树立和贯彻以物为本、加速流通、提高交付的价值导向。不仅仅是指物流部门或者生产部门需要具备这种思维，更重要的是，整个企业、高层管理者在战略层面就应该具备这种思维。虽然从工厂运营的角度，依然强调物流为生产服务，但在产品的整个生命周期中，只有不超过5%的时间是增值或者辅助增值的，另外95%的时间都在停滞、等待或无效作业，这些过程是不增值的，而这 95%的不增值时间，就包含在整个端到端的物流过程中，存在于采购物流、生产物流、成品物流、回收物流的各个流程节点中，只有在一体化、系统化的物流管理体系下，才能够不断缩短不增值时间、提高价值链过程增值率，达到系统效率的持续优化和相对最优。
二、智能工厂物流运营管理应致力于管理、流程和信息的整合、拉通与集成
传统工厂运营中，计划、采购、生产、仓库、品质、工艺等往往明确分工，业务、信息、流程、绩效等均是各司其职、分而治之，容易造成部门壁垒，作为贯穿始终的物流，被分散在各个职能、部门之中。在企业中常常见到的“怪”现象是，一个物料的异常、交付出现问题、仓库爆仓或物料呆滞，可能的责任部门有供应商、采购、物流公司、计划、品质、研发、生产、工艺、仓库、配送等，问题沟通、追溯过程异常复杂，甚至找不到责任人，看似谁都有责任，实际谁也没有责任，经过反复的“折腾”，最后问题还是没有得到有效的解决，时间久了，就导致整个组织的“救火”文化，有什么问题就处理什么问题，“头痛医头、脚痛医脚”。因此， 对物流的整合势在必行，主要体现在三个方面：
（1）组织、职能上的拉通与整合：将物流相关的职能整合成一个物流组织（甚至更大范围内整合成为供应链组织），对物流规划、物流布局、物流计划、物料供应、订单交付、库存周转、各类物料异常、物流的持续改善、相关信息系统的导入等进行归口管理和负责。
（2）绩效指标上的拉通与整合：避免指标过度分解导致部门目标和总体目标产生背离，最后出现“各部门指标都很好，但总体指标却没有达成”的尴尬， 比如物料齐套率、库存周转率、缺料（货）率、包装标准化率、物流人均产出等指标，应该由物流（组织或职能）统一归口，相应的，对应的问题产生以后，即便问题与很多部分相关，也由物流进行“一站式”的响应和闭环。
（3）流程和信息上的拉通与集成：做到“该有的流程和节点都有，不该有的流程和节点就没有”，跳出部门隔阂，站在价值链的角度来梳理流程和信息，既有利于流程之间的衔接和信息的透明，又有利于提升流程效率（消灭不必要的节点）、增加信息价值（信息被共同使用）。 供应链环境下，物流运营管理的关键，需要实现从预测-订单-计划-物料供应-生产-交付整个过程的计划协同、数据互通。比如：在供应商送货的过程，要实现物流计划、物料包装、数量、车辆、时间、地方等信息上的互通，避免物料出现“该到的没到、不该到的到了”，以及到厂后要重新贴标签、切换包装、多点卸货等问题； 在工厂内部物流运作过程中，考虑物料、标签、包装和器具载体的通用化、标准化，以及车间和线体之间的互通，避免人员从一条产线下线、装箱、码垛，再到另外一个车间拆托、切换包装再上线的“倒腾”浪费。因此， 智能工厂物流运营管理要从全供应链角度出发，结合计划、采购、生产、交付等业务，进行整体规划和整合，实现各环节之间实物流、信息流的互联互通。
三、智能工厂物流运营管理以有效运营为目的，而不是以“智能”为目的
在工厂进行智能化规划或改造的过程中，需要充分考虑智能物流系统的差异化配置。一方面，在智能化程度迭代上，可以次第展开、并行推进、实事求是的选择经济、合理、有效的物流设施、软件和系统；另一方面，结合不同供应商、不同物料、不同客户、不同产品、不同产线、不同车间等，可以按照多种物流场景进行物流规划和管理方案的匹配，比如某家电企业在其最新建成的智能工厂物流运营体系中，就有超过50个物流场景，从1.0-4.0的水平同时存在。智能物流系统的建设应围绕有效交付、减少断点、提高效率、降低库存（供应链总库存）、供需协同等经营指标来进行规划建设，那么，衡量“智能”与否的关键不在于减了多少人、自动化率达到了多少、人机料互联覆盖了多少等这些指标，而是看这个智能化的过程是否带来供应链运营管理能力的提升，是否能够支撑企业获得行业内的竞争优势。
四、不同企业物流运营管理应结合物料和产品的不同流转规律，进行物流运作策略的差异化定义
智能工厂需要响应客户的个性化、定制化需求，属于小批量、多品种生产，物流模式需要采用节拍精准、移动灵活、数据互联互通、实时可视、实时监控的输送策略，使之既要满足大批量生产需求，又要满足小批量生产需求。智能工厂需要通过精益化和柔性化的生产、模块化物流配套保证，以支持生产计划和物流作业计划的有效性。
在智能物流的初始阶段，绝大多数工厂愿意采用一台或者多台AGV代替叉车负责拉动式精益物流配送到工位，遵循的是高级排程中的配送时区和拉动计划倒排节点；此后AGV变得更加智能，起到了衔接各个组装、部装等前置工位，以及联动总装的作用； 对于周转率高、流量大的物料和产品，比如家电、手机、服装、家居产品等， 可以采用连续输送（智能输送机、智能悬挂链等）到工位，形成多点对多点的智能配送模式，减少了过程中的在制品暂存、等待、包装、中转、交接、信息二次采集等断点，从而使得制造和物流浑然一体。对于离散型制造特点相对明显、产品体积相对庞大、生产节拍相对缓慢的制造（比如电机、发动机、坦克、飞机、轨道交通产品等），可以直接采用专用的智能流转设施（如大型AGV），如图1所示，此时工厂里见不到传统的组装流水线，取而代之的是一个个AGV移动工作台，沿着工艺路线自动行走，且能够携带产品在装配过程中的重要信息穿梭于工厂，这些信息在工人实际操作时可以有效避免人为出错。随着产品产量的增加，可以有越来越多的AGV环绕在装配线周围，协助物料的智能搬运，不再有传统流水线的刚性束缚，大大提升了生产的柔性和响应速度。
图1：专用的智能流转设施（来源：SEW的AGV系统解决方案）
智能工厂中的智能物流系统能够高效、准确、稳定地完成重复性工作，保证过程品质一致均衡。随着人与机器在产品装配过程中的交互更加紧密，不同的生产环节可通过操作人员（或者人工智能控制的机器人）按照定制产品的需要来使装配流程做出改变。更可以通过系统仿真，针对每个订单、每个物料、每个工位验证生产和物流的工艺流程，从虚拟连接现实世界，具体运作过程中可以是通过一个虚拟订单，看到工厂里的各种设备，通过仿真发现瓶颈并反馈信息，进行实时调节；当实际订单运行时，协同不同的工厂模块，就可以反馈到监控/优化软件模块。
五、物流运营管理“自免疫”能力建设
图2：物流“自免疫”体系建设框架
首先，建立物流标准化流程体系。将物流各环节核心流程进行梳理、优化和固化，建立流程框架，形成流程文件，编制各环节的操作指导书、作业路线图、指示图、指令表单等，“有人操作的地方就有标准可依”。相关的标准流程文件比如：《物流各环节操作指导书》、《物流各环节质量检验标准》、《极限样件手册》、《物流路线图》《物资交接单据》、《各环节点检表单》等。
图3：工厂物流控制塔示例
在供应链的环境下，并不是意味着整个供应链全部都是智能的，未来很长一段时间内，端到端的物流过程很难实现全面的智能化，无论在哪一个行业，众多的供应商和客户管理还相对原始、粗放。因此， 对于供应链上所有的企业而言，比追求智能化更重要的是，必须重点关注和强化运营管理的提升，以确保过程的运作质量，从而实现对供应链条上智能工厂（比如链主企业）的有效运营。物流自免疫体系一方面依靠系统的支撑，另一方面，也需要依靠物流人员对系统的理解和执行，需要从员工层面和班组层面加强对基层物流人员的技能培训和管理。
（2）班组层面：首先，班组层面要对员工的整体操作水平进行控制和跟踪，并将员工培训及素质矩阵进行目视，让所有人员清晰本班人员的整体状态。 其次，为确保班组所有物流过程的设备运行稳定， 需要以班组为单位进行定期维护保养，对异常设备要进行维修和跟踪，建立班组设备维护保养目视板，让所有班级人员及管理者清晰班组设备运行状况。 第三、为确保物流运营过程稳定， 须对物流过程的问题建立分类记录和跟踪，同时根据解决问题的难易程度建立逐级上报的机制和跟进措施，由班长和相关专业人员进行解决和跟进，并对问题解决后再发生的频率进行更新，直至问题得到根本性的改变位置。 第四，安全管理是班组的首要任务， 对物流过程、危险源、安全隐患、消防、历史事故清单等需明确管理规则和标准，通过培训和目视化实现全员共识和全员掌握。过去，工厂往往偏重于生产线班组的管理，而忽略了对物流班组的管理。在未来的智能物流信息系统中，针对上述物流班组管理的四个方面，需要 有相应的管理模块或APP对应，实现管理的数字化、实时化和透明化，且相关的信息展示都将通过在作业现场设置的终端显示器展示和查询。
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文
王继祥
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公众号 王继祥
在智慧物流研究领域，我们常常常遇到信息化、数字化、大数据、智能化、数智化、智慧化等重要概念，对这些概念，我们看起来好像很懂，但细究起来又感觉说不清楚，常常一头雾水。 不知道这些概念到底是什么意思？之间有什么联系，本质上有什么区别？
由于这些名词都与智慧物流有很大关系，人们也常说物流信息化、数字物流、智能物流、数智化物流等等，如果我们不搞清楚这些名词，也影响我们对与这些概念相关的物流概念的理解。
基于上述原因，老王今天根据自己的学习理解，对这些概念进行解析分析，欢迎朋友们批评指正。
一、信息化
1、信息化概念
信息化的概念起源于60年代的日本，首先是由日本学者梅棹忠夫提出来的，而后被译成英文传播到西方。按梅棹忠夫提出的定义，信息化是指：“通讯现代化、计算机化和行为合理化的总称”。
其中通讯现代化是指社会活动中的信息交流基于现代通信技术基础上进行的过程；计算机化是社会组织和组织间信息的产生、存储、处理(或控制)、传递等广泛采用先进计算机技术和设备管理的过程，而现代通信技术是在计算机控制与管理下实现的；行为合理化是指人类按公认的合理准则与规范进行。因此，社会计算机化的程度是衡量社会是否进入信息化的一个重要标志。
信息化代表了一种信息技术被高度应用，信息资源被高度共享，从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥，个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的，不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。
2、信息化技术本质：
在运用IT技术实现通讯现代化，用IT技术改造传统经济社会时，首先需要对现实物理世界存在事物符号化和数据化，其中最主要的是通过数据化手段实现。即信息化是指将现实物理存在的事物，通过数据化手段，借助01二进制编码，通过电子终端呈现，便于信息的传播与沟通。这个过程的数据产生主要是通过人工手段进行数据录入，进行信息传递，实现现代化通信。
3、信息化推动物流变革：
物流之魂在于系统，物流信息系统是现代物流发展的驱动力，引领着物流的不断变革。
物流理念第一次变革：信息连通催生现代物流：过去本没有物流，只有运输、仓储等割裂的物流功能性作业。随着信息技术发展，当物流全流程信息通过数据化手段处理，通过现代通讯技术沟通，物流系统的仓储、运输、配送等各环节的信息可以互联互通，我们就可以依据信息把物流原来割裂的各功能性作业进行综合考虑与系统运筹时，就催生了现代物流理念，推动了物流理念的第一次变革，诞生了现代物流。
物流理念第二次变革：信息化深入推动一体化物流：20世纪80年代以来，随着信息化发展的深入，我们可以对物流上游生产制造信息与物流下游消费者需求信息进行综合考虑，使得原料、在制品、制成品从供应到消费地的运动和储存的相关活动信息都可以全面连通共享、一体化运作时，就带来了一体化物流（logistics）的时代变革。
物流理念第三次变革：信息融合推动供应链与物流发展：信息化的发展，资金流信息可以数据化、商流信息可以数据化、物流信息可以数据化，而物流、商流、信息流、资金四流通过数据化可以进行融合，实现四流合一，进行综合分析与优化运筹。这种四流合一的数据化纽带，连接企业上下游供需体系，形成功能性网链结构，产生以核心企业为主体的高效协同组织形态，现代物流发展就进入了供应链管理阶段，物流成为供应链的一部分。
但是，在信息化阶段，大部分物流信息、资金流信息、商流信息等，基本上还都是依靠人为因素，数据源头还需要需要人工录入数据。再借助现代通信技术进行信息传输与综合运筹和测算分析。
二、数字化
1、数字化概念：
数字化与信息化的重要区别在于数据源头非人工负责，而是自动化采集；最主要的数据采集手段就是利用物联网感知技术，实现感知（采集）-呈现-分析同时完成，也因此产生了大数据。
数字化通过数据实时采集，分析由机器完成，实现物理世界的在线化。是否人工录入数据，是区别信息化和数字化的标志。
凡是数据采集和录入由机器完成，在人工预设的规则下才能触发的自动化工作，都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了，此时真正吓人的是数据量，当海量数据产生，需要海量技术存储、处理、分析是，就产生了大数据，当数据需要云管端协同的时候，云计算的优势就显现了。以上，我们只能说是数字化！还不是智能化！
2、数字化本质：
数字化的本质就是通过对信息的数字化，是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这个数字化的基本过程反映了数字化本质。
物联网技术是实现数字化的前提，现在你的手机每天记录你走了多少步，手环记录的心跳和运动数据，这些数据不是人工完成的，而是自动化采集，采集-呈现-分析几乎同时完成，不但工作效率大大提高，节约了人工，更重要的是产生了大数据。
数字化可以通过数字世界在线映射真实的物理世界，依据是香农证明的采样定理，即在一定条件下，用离散的序列可以完全代表一个连续函数。采样定理为数字化技术模拟在现现实世界，建立虚实一体、互相映射、模拟仿真奠定了重要基础。
3、数字化对物流的影响：
通过仿真和虚拟现实、计算智能、计算机网络、数据库、多媒体和信息等技术支撑，对物流所涉及的对象和活动进行表达、处理和控制，让物流系统可以具有信息化、网络化、智能化、集成化和可视化等特征，可以推动物流智能化发展，向智能物流进化。
物流数字化技术涉及到计算机硬件、软件、信息存储、通信协议、周边设备和互联网络等技术手段；需要以信息离散化表述、扫描、处理、存储、传递、传感、执行、物化、支持、集成和联网等领域的科学技术集合。
数字物流是对物流的整个过程进行数字化的描述，从而使物流系统更高效、可靠的处理复杂问题，为人们提供方便、快捷的物流服务，籍此表现物流体系的精确，及时和高效特征，进而达到“物流操作数字化，物流商务电子化，物流经营网络化”。
数字物流需要物流全链条数据打通，实现一切流程数字化，一切数字流程化，推动物流系统全链条数字化运筹与优化，提升物流效率。
数字物流还不是智能物流，数字物流与智能物流的本质区别在于最终决策谁来做？能够实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环，机器做决策并执行，才实现了智能化；
三、大数据
1、大数据概念分析：
数字化必然带来海量数据，此时海量数据已经无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式，即大数据处理模式。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中指出，大数据不是用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
IBM提出，大数据具有5V特点，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据”需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我认为对数字化带来的海量数据存储、运算与处理的新处理模式就是大数据。
麦肯锡认为大数据的获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
有了海量的数据，数据也能实时处理和分析，呈现出好看的数据图表，还可以通过业务大屏一目了然了，这就是智能化了吗？应该说大数据的计算、分析和运用都不是智能化，还是数字化，因为最后的依赖数据分析结果做出决策的还是人，至少大部分场景下还是人，而不是机器。
2、大数据本质：
大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，其本质在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理海量的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
3、大数据与物流
随着物联网技术在物流领域应用，在运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中实现物流状态的实时感知与数据的实时采集，必然带来海量物流数据，对物流涉及的数据信息挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。
大数据可以提高物流的智能化水平。通过对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
物流市场有很强的动态性和随机性，通过大数据即使实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用，可以降低物流成本，提高物流服务水平，提升物流运作效率。如通过大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位、实时跟踪定位物流流程等。
四、智能化
1、智能化概念分析：
智能化是指在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，系统具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力。
数字化与智能化的本质区别是最终决策谁来做？在数字化产生大数据基础上，再有机器系统做决策与执行，就实现了智能化，即系统知道了感知信息，知道了如何分析，并根据分析结果知道了如何执行。
智能化系统是聪明的系统，但这个系统还是程控化的自动执行系统，也就是由程序来控制与主导的系统运作，其状态感知是依靠物联网感知技术，实时分析依靠信号实时传输技术，大数据的计算分析，决策程序依靠的是软件，执行系统依靠的是命令实时传输和设备的自动执行。
2、智能化的本质：
智能化的本质是系统具有感知、分析、决策和执行的能力。数字化与智能化的区别在于最终决策谁来做。
3、智能物流
在物流系统中，智能化物流是由自动化物流发展而来，当一个自动化系统的知晓能力上升到状态感知、实时分析、科学决策、精准执行层面，就可以讲这个物流系统具有了智能，智能化物流可以做到无人化，也可以有人，人也可以成为智能物流执行系统的一部分。
智能物流是物流系统向智慧物流进化的重要阶段，但是智能物流不等于智慧物流，智能物流的能力聚焦于“知晓”，聚焦于系统的感知、分析、判断、执行形成的闭环，重点体现出来的还是执行的能力，系统只知其然，不知其所以然，还不具备智慧能力。
智能物流的进化重点主要是决策能力、执行能力与感知能力，执行能力体现的是智能硬件与智能硬件的系统集成。感知能力是指物联网技术的全面感知能力。
智能物流由智能物流单元、智能物流系统组成。智能物流单元由智能硬件或人组成的具有不可分割性的智能物流系统最小单元，可以是一个部件，或一个产品。物流智能硬件通过“一硬”和“一软”可构成“感知-分析-决策-执行”的数据闭环，具备了可感知、可计算、可交互、可延展、可决策的功能，例如：AGV、物流机器人、配送机器人、无人叉车等；智能物流系统是由智能硬件通过感知联网组成的智能智能系统，是“一硬、一软、一网”有机组合，是多个最小单元通过网络实现更大范围、更宽领域的数据自动流动，实现了多个单元级物流智能硬件的互联、互通和互操作。系统级的智能硬件基于多个单元级最小单元的状态感知、信息交互、实时分析，实现了局部自组织、自配置、自决策。智能硬件的感知能力极为重要，智能硬件通过感知系统接收信息，也通过感知系统传送信息。
五、数智化
1、 数智化概念分析：
数智化是2015年北京大学 “知本财团”课题组提出的概念，是对“数字智商”的阐释，最初的定义是：数字智慧化与智慧数字化的合成。
这个定义有三层含义：
一是“数字智慧化”，即在大数据中加入人的智慧，使数据增值增进，提高大数据的效用；
二是“智慧数字化”，即运用数字技术，把人的智慧管理起来，相当于从“人工”到“智能”的提升；
三是把这两个过程结合起来，构成人机的深度对话和互相的深度学习。即以智慧为纽带，人在机器中，机器在人中，形成人机一体的新生态。
随着数字技术的发展，应用程度的快速提高，“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。数字技术与产品结合，使产品更聪明，这是最初阶段；
将数字技术用于企业管理，使企业更聪明，这是“数智化”的第二阶段；
数据上云之后，不同来源的数据形成聚合，人机协同的领域日益扩展，让平台系统更聪明，这是“数智化”的第三阶段；
人与人之间的“思维互联”，人与物思维互联，天人合一、万物一体、智慧协同是数智化发展最后阶段，即智慧世界阶段。
2、数智化本质：
数智化本质就是通过数字化实现智能化。一是通过对系统数字化，借助大数据、云计算、人工智能等技术，让具有实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力；二是借助数字化模拟在现人类智能，让智能数字化，进而应用于系统决策与运筹。更多情况是数智融合，推动系统智慧生成。
3、 数智物流
物流数智化是2019年阿里巴巴提出物流数智化概念，在2019年5月全球智慧物流峰会上，阿里巴巴集团CEO、菜鸟网络董事长张勇畅想了他眼中的智慧物流前景，认为未来的物流一定是从数字化到数智化，数智世界将是我们共同面临的时代。这表明数智化物流是对智慧物流发展阶段的一种解析。
数智化物流概括智慧物流趋势，在物联网技术和互联网+思维的影响下，智慧物流已经从理念走向了应用。智慧物流是「数智化」的典型体现，目前智慧物流正处于从数字化、网络化走向智能化阶段，通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。创新物流要素，促进物流业转型与升级，实现高质量发展。
数智化物流是阶段性概念：数智化物流是智慧物流的发展阶段，是一个阶段性概念，现代物流是一个大系统，国家对物流业战略定位已经把物流网络作为基础设施，提出了加快国家现代物流体系建设的方针。
六、智慧化
1、智慧化概念解析：
要知道智慧化含义，首先要知道什么是智慧。那么什么是智慧呢？智慧一词来源于佛教，佛经《大乘义章》中讲：照见曰智，解了称慧。佛学认为智与慧都是认知意识，但不是一个层次，大体而言，知解事相（现象、表象）叫做智；了解事理（真实因果及本原）叫做慧，既能了解现象也能洞悉因果关系，叫做智慧。也就是说智慧系统不仅具备了“智”的能力，还要知道这种能力如何产生的，进而可以学习提升，不断进化，迭代升级。
2、智慧化的本质：
智慧化与智能化的本质区别在于系统能否可以自我学习提升、不断进化和迭代升级。智慧化的本质是系统具有自我学习与提升能力。
3、 智慧物流
智慧物流是我提出的，智慧物流的发展必须要求物流系统知其然也要知其所以然，概括来讲，就是智慧物流的定义了：智慧物流，指的是基于物联网技术应用，实现互联网向物理世界延伸，互联网与物流实体网络融合创新，实现物流系统的状态感知、实时分析、科学决策与精准执行，进一步达到自主决策和学习提升，拥有一定智慧能力的现代物流体系。相对智能物流而言，智慧物流多了一项自主决策和学习提升的能力。 返回搜狐，查看更多
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