物流综合型人才的大量需求 物流配送中心、物流园区概念的兴起伴随的将是大量的物流综合型专业人才的 需求，我们以培养专业人才为出发点，研发这款实训系统，旨在帮助在校学生在电 脑前即可以最贴近现实的方式学习并模拟实现配送中心的选址规划操作。 LOGIS 合作院校 3D 物流园区规划系统研发背景 03 国家出台相关文件予以政策支持 《关于加强和改进城市配 送管理工作的意见》 根据不同配送货类、配送 画演示、文字指引和 交互操作，尽其所能将整个配送中心做出最好的建设及管理。 系统将“重心法选址”、“多因素评定法”、“播种式拣选法”、 “节约里程法”等物流方法融入其中，让用户首先学习物流配送 中心选址及仓库设施设备的相关知识点并通过考核，再根据案 例背景实战演练规划建造长风物流公司的城市配送中心，最后 对该配送中心进行短期的模拟经营。 1 2 这款软件不仅让学生直观多角度的认识了物流配送中心 ，并且可以通 过学生的模拟操作进行考核，以游戏的形式提高学习热情， 最大程度地践行了理实一体化教学模式。 3D 物流园区规划系统介绍 模块构成 3 模拟 大运营 2 实战 大演练 1 知识 大闯关 以人物对话式融入剧情引 导用户完成五个知识点的 学习，通过考核闯关成功 即可获得相应财富值。 基于模块一知识点的学习 和掌握，根据提供的案例 背景规划并建造配送中心。 以货物配送运输的业务操

可解释性：高（逻辑易于理解） 5. 执行效率：低（针对单条时序） 应用局限：后处理（规则）工作重 技术局限：难以拟合脉冲性波动；无法灵活引入海量协变 量（特征）信息；无法描述复杂的交叉影响 第二代：特征工程+经典机器学习算法 （GBDT/XGB/LGB、随机森林、SVR） 1. 准确性：较高 2. 稳定性：较低 3. 可调整性： 中（特征工程 + 调超参） 4. 可解释性：低（黑盒算法，只能解释输入输出） 应用局限：调超参纯靠体力、算力；特征工程强依赖人工 判断、业务理解、数据探查、写SQL能力 技术局限：时序特征提取；类别变量的编码；损失函数选 择有限；端到端学习能力有限；训练策略难以定制 第三代：深度学习算法 （CNN，RNN，Attention） 前景：轻松克服左边的全部技术局限；深度学习在CV、 NLP、搜索&推荐&广告等领域先后取得颠覆性突破 1. 准确性：较高 2. 稳定性：很低 3. 可调整性： 高 （特征、超参、模型结构、训练策略） 可解释性：低（黑盒算法，只能解释输入输出） 5. 执行效率：低（模型较重，GPU训练成本较高） 应用局限：炼丹工作重，训练时间长，摸索成本高 技术局限：模型重，数据量要求高；时序针对性低 自研深度学习时序预测算法--Falcon Falcon是什么 算法： • 多block叠加的残差链接主干网络，类似n-beats （右图）结构，实现时序成份分解 • 丰富的block库捕捉时序的各种成份（

控制方式 基于逻辑与阈值的控制，白 箱 基于数据学习与预测的前馈控制， 白箱 + 黑箱 泛化能力 差 强 灵活能力 差 强 收益率 取决于运营人员与控制逻辑， 收益能力差异巨大 降低了对于运营人员专业度的要 求，不同项目之间收益差距缩小 可持续性 低。随着时间控制效果变差 高，随着时间推移不断学习和调 整 多目标最优控 制 几乎没有 SVM 隐马尔可夫 免模型学习 (DQN 、 DDPG) 大数据 配电设施 电力设施 电表 模型 DR 电池健康评估模型 储能系统控制模型 新能源发电模型 智能微电网模型 需求响应模型 AI 助力能源系统高效 运行 n 更高收益 基于深度学习和强化学习算法实现的 多目标寻优模型，使得能源调度在各 类场景下都能获得更高的经济收益 更加安全 通过学习多种类，多维度，长时 间的数据，实现对各类故障的精 准识别，同时通过 AI 算法，实 现 事前预测，安全故障提前感 知 n 更加灵敏 云边协同，模型部署迭代更 加灵活，指令下达更加灵敏 n 更加精准 海量运行数据与深度学习算 法构建完整运行画像 风能发电 电力交易市场 其他负载 储能系统 电池 充电桩 光伏发电 深度学习 统计分析 传统机器学习 强化学习

上 海 站 技术架构 采集 决策 处理 agent jdos api zabbix api 通知 自动处理 人工处理 规则管理 规则匹配 回溯分析 预设规则 知识库 深度学习 决策树 异常反馈 …… 分析 使用率统计 预处理 过滤 实时告警 阈值判断 历史数据 业务分析 根因分析 趋势分析 故障预测 数据挖掘 大数据分析 dbs api G O 使用字节码增强技术，添加新功能无需改动代码  集成SQLAdvisor  智能化采样率 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 事件处理引擎 告警输入 规则引擎 自学习 自动处理 人工处理 通知 权限检查 审计日志 执行引擎 规则库 系统预设 快照 扩容/缩容 重启 。。。 IT运维流程 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 智能知识库  与工单系统联动，自动收录咨询的问题及解决方案 同步日常咨询的运维问题作为基础数据，解决了知识库的数据来源问题  基于火眼监控平台积累的监控故障数据并进行机器学习分析 大量有价值的监控及告警数据可以作为机器学习分析的数据样本，以此保证知识库平台 自动更新迭代，避免可人工维护费时费力且数据容易过时的问题  集成根因分析、多业务关联分析 提供智能根因分析、多业务关联分析，将分析加过纳入知识库中

• 管理高效 • 入驻客户体验 • 员工体验 • 降低生产成本 • 降低管理成本 物流园区的智慧化建设手段 05 智能化决策通过对大数据进行不断的训练与学习，从而做出更加智能的决策，形成良性的学习反馈闭环，最终 帮助企业实现全链路的高效决策 决策智能化 管理可视化 运营数据化 业务在线化 感知泛在化 04 可视化管理能让企业的流程更加直观，使企业内部的信息 整个 生命体 应具备统一服务能力的园区大脑，承担和用户交互、提供服务的核心 AI 能力，调动和协同整个园区 / 产城的能力为用户提供智能、便捷、联动的服务。 拥有大脑的自进化智慧平台 并通过学习用户的生活习惯，逐步积累用户画像，持续升级个性化服务体验。 人机物深度融合的开放生态系统 物理世界的数字化是智能化的前提。通过物联网的连接能力建设整个园区的神经网 络，使设备在线、环境状态在线，打造人 -- 分领域：生产运营、物业管理 85 业务运营数据 存在隐患，请排查 异常数据 故障数据 模型配置 -- 因子：人工→ 自学习 -- 权重：人工→ 自学习 人员管理 车辆管理 异常访客登记 • 车辆待保养 • 风险预测 -- 历史风险评分 -- 模型学习 电气数据 其他数据 货物管理 安防管理 货物无异常 • 安防系统正常 • 安全风险实时评估 22 安防管理 消防管理

5 6 7 销量预测 - 逻辑介绍 预测结果 应用 历史销量数据 外 部 数 据 搜索指数 年度销售计划 竞品数据 节假日信息 舆情信息 深度学习 数据 整合 运筹优化 统计学 机器学习 企 业 数 据 算法 内核 订单流向信息 临时促销信息 商品信息 分仓规划 库存优化 铺货建议 生产计划 未 来 趋 势 区 域 分 布 城 市 排 名 销量预测 促销、天气等 销量预测 - 算法模型 Holt-Winters ARIMA Random Forest GBD T SVM RNN 递归神经网络 LSTM 长短期记忆 时间序列 机器学习 深度学习 XgBoos t Exponential Smoothing 销量预测 - 案例 客户痛点 • 客户所在区域仓部分 SKU 无货，需从其他区域仓跨区拆单发货，拆 单率较高 •

造全面感知、人机协同、实时在线的智能化园区，使 得园区具有自学习、自诊断、自决策和执行能力。通 过数字技术和机器人等智能设备的结合，构建无人值 能终端连接之外，物联终端的数量已达到 70 亿。这 一数据得到了广泛的认可，并反映了物联网技术在全 球范围内的快速发展，其中约 80% 的物联终端以无 线接入的方式连接到网络中，而且仍然在以 17% 的 年增长率快速增长。 守、自动控制、自适应学习等能力，全面提升园区建 设 设和运营效率。进而实现对用户行为及偏好的自主感 知，实时响应，满足用户个性化需求。 另外，利用 AI、大数据、数字孪生、知识图谱 和深度学习等技术，构建园区自治网络基础设施：实 时仿真网络策略与影响，通过智能决策持续调优网络 参数，保障最佳服务；快速推理定位故障根因，分析 影响，推荐最优处理方案，通过人机协同实现自动化 运维，确保持续的业务体验和运维效率，为园区的数 智化发展奠定网络基础。 进行画像，进而对终端进行差异化漫游引导，解决传 统漫游过程中出现的粘性终端、信道扫描时间长、终 端漫游兼容性差等问题，提升终端漫游体验。智能漫 游的关键技术包括终端识别、终端画像、终端质量数 据学习以及漫游牵引等。 智能漫游由终端主动漫游变为网络侧引导漫游， 优化漫游切换时机，缩短漫游时间；同时基于每类终 端配置个性化漫游参数，最大程度消除协议兼容性和 终端实现差异带来的负面影响。 ����

系 统的损耗情况、末端用能设备的能耗特性等，发现系 统层面的节能机会。 4) 能耗异常诊断。利用大数据分析与机器学习 技术，实时监测能耗数据，识别能耗异常波动，快速定 位故障设备或不合理用能行为，及时进行故障排除或 用能调整。 3.7 多能源互补与协同调控 通过智能算法与自学习优化模型，实现多能源系 统间的协调优化运行，提升新能源利用率，依据预设 策略自动调整能源供给策略以达到供需平衡，并最大 供需平衡。通过多种协同互补路径，包括源端 互补、源网互补和网荷互补等模式，根据需求调整各 能源比例、能源消费模式，整合园区分布式资源和可 控负荷，实现能源的平衡和稳定供应[4]。 3) 自学习优化模型。采用自学习优化模型，根据 历史数据和实时数据，自动学习和调整能源调度策 略，适应能源需求、供应等变化，不断提高能源调度的 精度和效率[5]。 3.8 移动端应用与远程运维 支持手机App或Web端访问，方便管理或运维人

园区数据 排污许可 排污税费 危废 监督监测 例行监测 信访投诉 污染源 环境质量 监察执法 网络数据 纸质数据 01/ 公司概况 基于数据中心、深度学习的 AI 预测模型 ，通过神经网络 自 我学习及修正来构建空气预测模型 ，实现对未来空气 质量 的预测分析。 免去 CMAQ （第三代空气质量预报和 评估系 统） 的人为调整误差以及无法准确率的自我提升。 通过神经网络模型 进行自动分析抓拍。构建水务、环保、 园区等垂直 行业的 深度场景应用 ，丰富的建设案例。 在非侵入式传感器、机器学习算法和预测维护解决方案的 帮助下 ，通过 AI 对于声波的分析和识别 ，提前预判机器 设 备的故障 ，彻底保障安全生产 ，最终实现外业作业无 人值 守。 机器学习 预测 听音识故 障 01/ 公司概况 AI 基 于 O S M ( o p e n s t r e e

第一财经，亚马逊各环节 AI 应用如下： 购买前：预测需求、优化库存、协调发货。 亚马逊的供应链优化技术 SCOT 利用深度学习模型和海 量数据集，每天预测数亿多种产品的需求和销量， 来决定在哪些仓库、存放多少数量的产品，并协 调全球数百万卖家发货。深度学习模型使得 SCOT 系统的预测的准确率在两年内跃升了 15 倍。 购买中： 亚马逊对话式的 AI 导购、 AI 销售助理等已经落地应用或者已经推出测试版。人工智能与 AI 大模 型， 改善客户体验、效率提升和商业模式。 制造业供应链 海晨股份 制造业物流服务 物流装备及物流机器人制造 正式接入本地部署 DeepSeek 大模型系统，通过对物流数据的深度学习与训练， 提升公司在智能预测、运营优化、自动化决策等方面的能力。 成立机器人行业应用研究院， 聚焦人工智能和机器人技术在物流行业的深度应用。 消费品供应链 怡亚通 消费品和原材料贸易分销 自 可量化、可分析，结合人工智能工具，持续优化业务流程和管理效率。通过机器人和自动化手段，降低对人 工的依赖，大幅提升业务过程的稳定性和可复制性。 海晨股份近期正式接入本地部署 DeepSeek 大模型系统，通过对公司海量物流数据的深度学习与训练， DeepSeek 大模型将显著提升公司在智能预测、运营优化、自动化决策等方面的能力，为公司的智能化转型 提供技术飞跃。在智能装备领域，公司正式成立机器人行业应用研究院，并宣布达成多项战略和技术合作，