课程背景：

随着德国工业 4.0、美国先进制造、中国制造 2025、英国工业 2050 等在内的一个个国家级战略部署正在加快推动新的一轮产业革命，而这场革命的核心是 “智能制造”这一新的战略制高点。物流与供应链管理作为企业运营管理的重要组成，在企业中的作用正在由“配角”逐步转向“主角”，在企业数字化工作中需要与各部门的各自管理信息系统交换数据并对接工作流程，其工作内容涵盖了销售、市场、产品、生产、采购和财务等各方面的内容，并将各职能部门的工作结果有机的整合起来。因此，供应链与物流的数字化与智能化是整个企业智能化的最佳起点与切入点。

本培训以供应链和物流的业务需求为出发点，介绍物联网和人工智能的基本概念，基础理论，与传统运营管理模式的关系与区别，以及相关的运行效率和智能制造的收益。  经过培训的学员能够正确的认识何为物联网与人工智能；如何开展自己本行业的知识工程等专业工作；并能够为各自行业或企业构建智能化物流和供应链系统的一般性解决方案。而经过更加专业化培训的学员则能够赋能其他部门的智能化建设或参与整个企业的以物联网为基础的智能化总体规划设计工作。

培训目标：

根据目前企业仓储部门面临客户需求周期短、生产计划多变，仓储条件有限，作业效率不高和业务管理处于被动地位等问题，通过培训使学员初步掌握如何使用自动化技术、物联网技术、区块链技术和人工智能优化仓储配送管理的水平，使学员获得以下收获：

1、使用物联网追溯系统实现物料全过程管理与物流服务功能转化；

2．如何综合使用物联网、软件系统加强仓储与物料管理跨部门协作；

3、使用人工智能（AI）有效控制库存，加快库存周转；

4、使用RFID技术与区块链技术，实现仓储操作全过程的可追溯、效期和批次管理等；

5、使用人工智能进行库区、库位科学规划，提高仓库利用率；

6、使用RFID技术解决借料、退换料业务中操作不规范问题，确保帐物相符

8、使用物联网与人工智能发现和防范仓储业务中的舞弊行为，确保仓储物资的安全

7、使用RFID技术与区块链技术实现物料配送的全过程管理和强化在线物料管理

课程大纲：

第一部分 物流与仓储自动化与信息化背景知识

物流与仓储自动化的定义

物流与仓储自动化发展历程

物流与仓储自动化主要建设目标

物流与仓储自动化的意义

物流与仓储自动化技术（适用场景、优缺点、无人仓储案例分析等）

包括运输、装卸、包装、分拣、识别等作业过程，自动识别系统、自动检测系统、自动分拣系统、自动存取系统、自动跟踪系统等。

IoT条码自动识别系统、RFID系统、自动导向车系统（AGV）、机械臂、机器人、货物自动跟踪系统（如UWB）等。

信息引导系统；自动分检系统；条码自动识别系统；语音自动识别系统；射频自动识别系统；自动存取系统；货物自动跟踪系统。

物流自动化IoT相关工具与上下位软件系统（如：仿真系统、ERP，WMS，WCS，IOT等）。

案例分析（视频）：利丰自动化智能化仓储项目介绍（RFID、 AGV、 穿梭车、立体库、 机器人分拣等）。

第二部分 物流与仓储智能化

何为物流与仓储智能化

智能化物流与仓储的价值与内涵

物流与仓储自动化与智能化对比分析

衡量企业物流与仓储智能化水平的评估方法

智能制造能力成熟度——仓储与配送

智能制造能力成熟度——物流管理

智能制造能力成熟度——物流设备管理

第三部分 物流与仓储智能化建设准备工作

物流与仓储智能化建设准备工作——业务树分析模型

物流与仓储的业务分类与常规业务分析

物流与仓储业务数字画像

物流与仓储智能化系统技术构成

物流与仓储智能化建设相关理论范畴

物流与仓储智能化管理相关理论与工具

排队理论应用领域（简介）

存储理论

对策理论

决策理论（确定型决策、风险型决策、不确定型决策）

控制论简介

物流与仓储系统的行为和目的

物流与仓储的反馈

物流与仓储的简单对比实例

第四部分 人工智能（AI）在物流与仓储管理中的应用

基于神经元网络的智能控制系统

什么是人工神经网络（Artificial Neural Network）

神经元是构成神经网络的最基本单元（构件）

神经元网络的基本原理和结构

神经元的数学模型

神经元的工作过程

神经元网络的基本原理和结构

神经元的一般模型框架

第五部分 物联网基础知识

物联网定义

物联网的三大特征

物联网的层次结构

物联网感知层关键技术

物联网中间件技术

物联网中间件的定义

物联网中间件作用

物联网中间件特点

中间件分类

第六部分  智能物流与仓储综合案例集——（机器人技术、信息技术、物联网与人工智能）

案例介绍：物流与仓储的智能化调度与计划

人工智能参与指定计划制定——APS（高级计划排程）

APS 简介——无限与有限排程

供应链APS的应用场景

供应链APS软件5个主要的模块组成

高级计划排程

案例分析：使用物联网追溯系统实现物流与仓储全过程管理；

使用RFID与区块链技术实现物流与仓储的全过程管理强化在线物料管理；

案例分析：合使用物联网、AI软件系统加强仓储与管理跨部门协作；

案例分析：使用人工智能（AI）有效控制库存，加快库存周转；

达老师 （Roger，Da）

高级工业软件架构工程师、

中科院上海高研院工业物联网专家

工业智能化（人工智能）专家；

应邀回国参与华为全球物流智能化规划与实施；

10年海外（7年北美）物联网与智能化项目实施与

管理经验，例如本田汽车、索尼、加拿大航空等

众多全球500强企业；

培训特点：

强调学以致用，以理论知识为基础，指导大家参与对实际问题的分析与解决方案的规划与设计。（配合的真实案例分享与失败经验总结）