課程大綱： 人工智能與物聯網時代下的智能化倉儲及物流管理培訓
第一部分 物流與倉儲自動化與信息化背景知識
一、物流與倉儲自動化的定義
二、物流與倉儲自動化發展歷程
三、物流與倉儲自動化主要建設目標
四、物流與倉儲自動化的意義
五、物流與倉儲自動化技術（適用場景、優缺點、無人倉儲案例分析等）
1、包括運輸、裝卸、包裝、分揀、識別等作業過程，自動識別系統、自動檢測系統、自動分揀系統、自動存取系統、自動跟蹤系統等。
2、IoT條碼自動識別系統、RFID系統、自動導向車系統（AGV）、機械臂、機器人、貨物自動跟蹤系統（如UWB）等。
3、信息引導系統；自動分檢系統；條碼自動識別系統；語音自動識別系統；射頻自動識別系統；自動存取系統；貨物自動跟蹤系統。
4、物流自動化IoT相關工具與上下位軟件系統（如：仿真系統、ERP，WMS，WCS，IOT等）。
六、案例分析（視頻）：利豐自動化智能化倉儲項目介紹（RFID、 AGV、 穿梭車、立體庫、 機器人分揀等）。
第二部分 物流與倉儲智能化
一、何為物流與倉儲智能化
二、智能化物流與倉儲的價值與內涵
三、物流與倉儲自動化與智能化對比分析
四、衡量企業物流與倉儲智能化水平的評估方法
1、智能制造能力成熟度——倉儲與配送
2、智能制造能力成熟度——物流管理
3、智能制造能力成熟度——物流設備管理
第三部分 物流與倉儲智能化建設準備工作
一、物流與倉儲智能化建設準備工作——業務樹分析模型
二、物流與倉儲的業務分類與常規業務分析
三、物流與倉儲業務數字畫像
四、物流與倉儲智能化系統技術構成
五、物流與倉儲智能化建設相關理論范疇
六、物流與倉儲智能化管理相關理論與工具
1、排隊理論應用領域（簡介）
2、存儲理論
3、對策理論
4、決策理論（確定型決策、風險型決策、不確定型決策）
5、控制論簡介
a)物流與倉儲系統的行為和目的
b)物流與倉儲的反饋
c)物流與倉儲的簡單對比實例
第四部分 人工智能（AI）在物流與倉儲管理中的應用
一、基于神經元網絡的智能控制系統
二、什么是人工神經網絡（Artificial Neural Network）
三、神經元是構成神經網絡的基本單元（構件）
四、神經元網絡的基本原理和結構
五、神經元的數學模型
六、神經元的工作過程
七、神經元網絡的基本原理和結構
八、神經元的一般模型框架
第五部分 物聯網基礎知識
一、物聯網定義
二、物聯網的三大特征
三、物聯網的層次結構
四、物聯網感知層關鍵技術
五、物聯網中間件技術
1、物聯網中間件的定義
2、物聯網中間件作用
3、物聯網中間件特點
4、中間件分類
第六部分 智能物流與倉儲綜合案例集——（機器人技術、信息技術、物聯網與人工智能）
一、案例介紹：物流與倉儲的智能化調度與計劃
1、人工智能參與指定計劃制定——APS（高級計劃排程）
2、APS 簡介——無限與有限排程
3、供應鏈APS的應用場景
4、供應鏈APS軟件5個主要的模塊組成
5、高級計劃排程
二、案例分析：使用物聯網追溯系統實現物流與倉儲全過程管理；
三、使用RFID與區塊鏈技術實現物流與倉儲的全過程管理強化在線物料管理；
四、案例分析：合使用物聯網、AI軟件系統加強倉儲與管理跨部門協作；
五、案例分析：使用人工智能（AI）有效控制庫存，加快庫存周轉；
六、案例分析：使用人工智能與物聯網優化到貨信息預報、包裝標識與描述存在的問題；
七、案例分析：使用人工智能進行庫區、庫位科學規劃，提高倉庫利用率
加入高級會員獲得助教答疑
