一、引言

在科技飛速發展的當下，AI與物聯網技術的融合為倉儲供應鏈領域帶來了革新契機。這種融合不僅優化了傳統運作模式，還催生出更智能、高效的管理方案，業財一體管理軟件也在其中發揮著關鍵作用。

二、AI+物聯網在倉儲供應鏈的落地場景

（一）智能庫存與精準計費
傳統倉儲中，庫存管理常依賴人工經驗，計費也較為繁瑣，容易出錯。AI+物聯網改變了這一現狀。在庫存管理上，倉庫內布滿的物聯網傳感器，如RFID標簽、重量傳感器等，能實時收集貨物數量、位置、狀態等信息。通過AI算法對這些數據及歷史銷售、市場趨勢等多維度數據的深度分析，可精準預測需求，動態調整庫存水平。

在計費方面，業財一體管理軟件與物聯網設備及AI系統打通，從貨物的出入庫、存儲時長，到運輸距離、配送次數等信息，都能被精準采集并計算費用。系統自動生成財務報表，實現業務與財務數據的無縫對接，提升計費準確性與財務處理效率。

（二）自動化倉儲作業協同
倉儲作業環節復雜，人力成本高且效率有限。AI+物聯網讓倉儲作業走向自動化。自動導引車（AGV）、自動分揀機器人等設備在倉庫中穿梭忙碌。物聯網為它們提供定位與通信能力，AI則負責路徑規劃與任務分配。比如在接到訂單后，AI系統迅速分析訂單內容，規劃出AGV的最佳行駛路徑，使其快速準確地完成貨物揀選與分揀任務。

實際生產中，企業使用的業財一體管理軟件可與倉庫的機械設備和機器人服務商對接，實現設備管理、作業流程監控與財務結算的一體化。同時，該軟件還能與上下游的銷售或者制造系統相連，確保訂單信息及時傳遞，生產與銷售環節緊密協同 。

（三）供應鏈可視化與智能決策
AI+物聯網實現了供應鏈的全面可視化。從原材料采購、產品生產，到倉儲、運輸，再到最終交付客戶，各個環節的信息都通過物聯網設備實時采集并匯總。在運輸途中，車輛上的傳感器實時反饋位置、速度、貨物狀態等信息；倉庫內的各類傳感器全方位監控作業情況。

借助業財一體管理軟件，管理者能通過可視化界面，清晰查看供應鏈各環節的業務數據與財務數據。AI對這些海量數據進行分析，提供智能決策建議，如預測庫存風險、優化運輸路線、評估成本效益等，幫助企業及時調整策略，降本增效。

三、系統架構設計思路

（一）感知層
感知層是獲取數據的基礎，部署著各類物聯網設備。除了常見的傳感器和RFID標簽，還包括智能攝像頭等。這些設備實時采集貨物、設備、環境等多方面數據，并將數據傳輸至上層。

（二）平臺層
平臺層包含物聯網平臺和AI平臺。物聯網平臺負責設備管理、數據匯聚與初步處理，將感知層傳來的雜亂數據進行整理與存儲。AI平臺則利用機器學習、深度學習算法，對數據進行深度挖掘與分析，為智能決策提供支持。業財一體管理軟件在這一層與其他系統深度融合，實現業務與財務數據的交互與共享。

（三）應用層
應用層面向倉儲供應鏈的各類業務場景，為管理者和操作人員提供直觀的操作界面。其中，業財一體管理軟件的倉儲物流管理模塊和計費模塊，為企業提供高效的業務處理與財務管理功能，幫助企業實現倉儲供應鏈的精細化管理。

在倉儲供應鏈智能化升級的進程中，諾捷科技憑借專業的WMS&TMS &BMS的業財一體化的倉配管理軟件脫穎而出。軟件功能強大，能精準對接倉庫設備與上下游系統，實現智能庫存管理、自動化作業協同、供應鏈可視化及智能決策等功能。諾捷科技擁有專業的技術團隊和豐富的行業經驗，可根據企業需求提供定制化解決方案，助力企業在倉儲供應鏈領域提升效率、降低成本，增強核心競爭力，是企業實現智能化轉型的可靠伙伴。