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智能仓储的迭代升级是为了助力供应链的数字化成功转型。随着业务特点的变化，对物流硬件装备进行适度的升级或导入变得必要。智能仓储的基本骨架包括高架立体仓库、高速分拣系统和输送带系统等。各种自动化设备和系统，如无人叉车、AGV（自动导航车辆）、自动拆码垛机器人、穿梭车、拣选机器人、货到机器人、RFID自动采集、3D视觉识别和自动测量称重打包机等，也被引入到智能仓储中。此外，智能识别系统，如智能摄像头、人脸识别和车牌识别，也被应用于仓储管理中。

仓储内部的物品复杂、形态各异、性能各异，作业流程也复杂多样，涉及存储、移动、分拣和组合等环节。因此，在智能仓储的实践应用中，采用了自动控制技术、智能机器人堆码垛技术、智能信息管理技术、移动计算技术和数据挖掘技术等智能技术，以提高整体物流效率，降低差错率和物流成本。场景应用方面包括自动收货、仓储存储和入库分拣等。

实施智能仓储解决方案能带来多项收益。在仓储运营方面，仓储成本可降低47%，人员需求可减少50%，仓库占地面积可减少70%，同时空间利用率提升3倍。在运营效率和质量方面，出入库效率可提升3倍，操作准确度可达到100%。在节能减排方面，年均可节省1千吨纸张和9百吨碳排放。

这些需求背景说明了智能仓储的应用对供应链数字化转型具有重要意义。它能够提高物流效率、降低成本，并在环境保护方面做出贡献。

自动化控制技术：实现智能仓储需要精确的自动化控制系统，能够准确地控制和协调各种设备和机器人的运行。这包括实时监控、路径规划、动作协调和错误处理等方面的技术挑战。

智能机器人堆码垛技术：智能堆码垛机器人需要具备高度的感知和定位能力，以准确地识别、抓取和垛放不同形态和性能的货物。这涉及到计算机视觉、机器人动作控制和物体识别等关键技术。

智能信息管理技术：智能仓储需要实时、准确地获取和处理大量的物流信息，包括库存管理、订单跟踪、货物状态监测等。这需要建立高效的信息管理系统，包括数据采集、存储、处理和分析等方面的技术支持。

移动计算技术：智能仓储中的设备和机器人需要具备移动能力，能够在仓库内自由移动和进行任务执行。这涉及到定位导航、避障与路径规划等技术，以实现设备的高效协同工作。

数据挖掘技术：智能仓储中产生的大量数据需要进行挖掘和分析，以提取有价值的信息和洞察。这包括数据的清洗、整合、模式识别和预测分析等技术，以支持优化仓储运营和决策。

功能性：评估系统是否能够满足业务需求和功能要求，包括货物存储、搬运、堆码垛、库存管理、订单跟踪等功能的实现程度。

性能：评估系统的性能指标，如物流处理能力、作业效率、响应时间、吞吐量等。这些指标反映了系统在实际运行中的效率和性能水平。

可靠性：评估系统的可靠性和稳定性，包括系统的故障率、可用性、容错能力等。一个可靠的系统应能够保证长时间的稳定运行，并在出现故障时能够及时恢复。

可扩展性：评估系统的可扩展性，即系统能否支持业务的扩展和变化。这包括硬件设备的扩展性、软件系统的可拓展性以及对新业务需求的适应能力。

安全性：评估系统的安全性能，包括数据的保护、用户身份认证、访问控制、防止网络攻击等方面。一个安全的系统应能够保护敏感数据和系统免受未经授权的访问或损害。

成本效益：评估系统的成本效益，包括投资成本、运维成本、人力资源等方面。系统应在合理的成本范围内实现业务目标，并能够带来显著的效益和回报。

用户友好性：评估系统的用户界面和用户体验，系统应易于使用、操作和理解，提供直观的操作界面和友好的用户交互方式。

可维护性：评估系统的可维护性，包括系统的易于维护性、可管理性、系统文档的完备性等。一个易于维护的系统能够降低维护成本，减少系统故障和停机时间。