预热开机时 间  需量调控建议  …… 3.1 节能优化：用电需量预测，降低购电成 本 通过园区需量的准确预测（≥ 95% ），使需量申报偏差控制在合理范围，降低基本电费，实现电费成本最优。 预测：每日需量、每月需 量 购电计划数据 购电实绩数据 历史需量预测 数据 数据集成 传感器 温度、电度表读 数、湿度、人员 热力 IOT 平 台 需量预测（训练和推理） 求响应，避免购电申请不合理导致多付电费（或高额 罚款），为园区能源优化调度和电力交易提供决策依 据，提升区域或企业的紧急情况应对能力 需量预测： 3.2 节能优化：冷机动态调 优 ① 最优开机，加减机，关机时间 点 ② 最优 COP 值冷机动态开关机调 优 传感器 子系统 温度、电度表读数、 湿度、人员热力 1.冷站总用功功率和冷量记录 2.单机功率记录 3.小时级冷量记录和功率记录 IOT 群控 1. 冷机、水泵、冷却塔运 行状态和参数； 2.冷机集群供配电运行状 态 数据使能 月度购电需 量申报 小时级用电 需量预测 • 冷站总用功功率预测 • 冷机动态调优 小时级最优开 关机组合 冷机是多数园区中的最大的用电负荷，本方案可以节能 5%~10% 以上，大幅降低园区电能浪费，节省电费支出。 引入专业算法，提供更有价值的冷机运行能耗预测指标、场景，预测准确率更高

根据货物送货要求，结合天气预报和实时情况、交通实时路况以及物流车辆、物流司机的历史 送货记录，对物流车辆行车路径进行最短化、最优化定制，并选择最优车辆、司机搭配，从而 大幅提高运输效率和节省运输成本的同时尽可能保证交货时间。 天气预报数据 路况信息 运输能力最优化 保证交货时间 3.1.3 物流智能大脑系统——最优资源匹配优化 — 19 — 基本信息管理 对品名、规格、生产厂家、产品批号、生产日期、有效期和箱包装等商

光伏发电 充电桩负荷需求 AI +GPU Cplex 求解器 最优调度模型 发电预测 / 负荷预测 实时电价预测 制冷负荷需求 冷链园区微电网节能用电策略 最便宜能源供应 冷链园区微电网中的智慧冷库 • 结合压缩机、风机、冷库门、环境 等 因素核心算法 • 保证泠库温度要求 • 优化制冷系统能耗 • 冷库执行最优运行策略 • 构建制冷系统 + 光储蓄冷 活塞并联机组 螺杆并联机组 • 充分结合电力市场的实时电价套餐 • 预测电价对于冷库建议用能时段 • 参与电网需求侧响应 ，获取额外收 ，提高光伏自发自用比例； • 根据实时电价 / 峰谷电价调节充放电时段 ，提高储能收益 ; • 根据冷库工况及生产情况 ， 智慧化霜 ，动态制冷 ， 节省电量 ; 基于实时电价调整制冷和储能实现电费最优 基于冷库负荷特性 ，结合实时电价情况 ，对冷库用电负荷进行调整 ， 实现电费优化 智慧冷链园区安全管理 PART 3 集中看 冷链园区安全管理一张 网 辅助相关管理者优化运营策略

线路分钟级孪 生模拟及百万级数据分钟级的处理能力， 通过全国运力统调体系全方位调度陆铁空资源实现最优 调配。 多式联运智能筹划 DeepSeek 等 AI 大模型凭借其强大的多模态推理能力，通过实时解析货物特性、运输时效要求以 及 各种运输方式的实时运力等多方面因素， 智能规划出最优的联运方案。联运等待时间将大幅减 少，不同运输方式因衔接不畅导致的延误概率和成本也将得到显著降低。 结合区块链技术， VMI 、 DC 、 HUB 等各种仓储作业模式的上架、 拣选策略等。 智能运输 智能排线：计算每一车次的最优订 单配送顺序和路径。智能匹配订单 的时效要求、配送点的位臵信息、 实时路况等多种维度。 智能装载：自动匹配货物的货值、 重量、尺寸和各种车型的载重、容 积，计算出最优的车型及其数量的 需求建议。 智能调度：根据车辆任务数量、司 机熟悉路线、承运商历史履约能力 等维度自动分配可用的车辆和司机， ）运力调度智能化：通过 AI 算法实时分析货源、车辆、路线等数据， 降低空 驶 率，缩短交易流程，助力物流企业降本增效； 3 ）数据价值深度挖掘：构建物流决策智能大脑，为货 主、司机及物流企业提供最优运输解决方案。我们认为，公司接入 AI 技术不仅强化了数字货运平台 的的技术壁垒，更进一步为公司构建数字物流综合服务体系注入新动能。 怡亚通紧随市场趋势，深入 AI 算力产业链。旗下专注于算力建设与运维的子公司——北京卓优云智

、供应链的配送战略 （ 1 ）配送决策机构战略 • 集中型配送决策 • 一个中心机构为整个供应链作出配送决策 • 将整个供应链整体最优进行到底 • 京东（主体配送模式） • 分散型配送决策 • 多个机构作出配送决策 • 每个机构寻找其最有效的战略 • 局部最优 • 阿里巴巴（主体配送模式） 3 、供应链的配送战略 （ 2 ）做出配送决策的方式 • 直接运输的配送战略 • 产品从供应商直接运往最终顾客，不经配送中心 推式”的供应链管理模式： 供应商 制造商 分销商 零售商 顾 客 供应商 制造 商 分销商 零售商 顾 客 “ 拉式”的供应链管理模式： （ 4 ）推拉结合的供应链管理模式才是最优解！ 供应链战略联盟 04 4 、供应链战略联盟 战略联盟的概念： • 战略联盟就是两个或两个以上的企业或跨国公司为了达到共同的战略目标而采取的相互合作、共 担风险、共享利益的联合行动。比如欧盟就是个典型案例；

菜鸟智慧物流园区：全供应链数据化、协同化具象节点 精准库存 按需生产 备货分拣 配送运力 落地配 快递公司 评价反馈 菜鸟天网 菜鸟天网具备前台电商与物流 CP 的综合数据，理论上可做到在同一平台上实现最优备货，最优调度与资源整合 由于菜鸟数据平台的出现，企业间协作交易成本迅速降低，（由中小企业组成的）社会化供应链组织效率大幅提升 制造企业 B2B 商家 B2C 商家 消费者

配合波次管理的二次拣配 50 波次管理 51 仓库工单（ WO ）及任务（ WT ） - 仓库作业指令系统 52 仓库工单 – 优化资源利用 最短行走路线 53 仓库工单组合 – 基于最优拣选路线（ U/Z 字形路线） 54 仓库订单创建 – 流程示意图 55 资源管理 – 系统指导的无纸化作业 56 资源管理 – 任务交叉 57 基于流程的作业控制，实现多元化业务的标准作业流程 中控室统一的仓位查找与任务推送平台 考虑越库情况，考虑东西厂库 龄，按库龄大小顺序进行顺序选 取 根据提货单数量 - 待发区数量确 定存储区拣配数量 根据各仓位 SKU 数量的矩阵排 列，计算能够清空库存的最优仓 位组合 无法完全清空仓位的，优先选择 混储库存 混储库存无法满足数量的，从未 选取的最小数量仓位中选取 仓位 1 仓位 2 仓位 3 仓位 4 SKU 数量 35 30 65 35 3

异常统计中心 异常消息管理 异常类别管理 异常通知管理 地图管理 日志管理 任务管理 系统设置 货架管理 策略管理 统计分析 仓库管理 运维管理 点位管理 任务处理 路径规划 告警通知 最优算法 任务监控 异常处理 执行数据上报查询 统计数据查询 主任务触发 主任务取消 巷道堆垛机 智能提升机 智能机械臂 滚筒 AGV 背负式 AGV 监控设备 工业相机 AGV 叉车 提升门 分拣线 无人叉车 结合 5G 专网 +MEC 服务平台 + 自动化仓储的综合技术和能力 , 充分发挥 5G 技术优势 从而 实现基于云化机器模型的大规模仓储机器人云边协同调度 ; 结合数字孪生技术实 现最优仓 储规划设计布局、智能作业、可视化安防、可视化物流、供应链管理 , 真正实 现“数据指 导业务” , 为企业提高生产效率 , 加强安全生产管控提供数字化的支撑手段 , 提 升运营管理 效率发挥重要作用。 统筹管控； l 虚实空间映射 , 打造共享仓库。 结合 5G 专网 +MEC 能力 , 充分发挥 5G 技术优势从而实现基于云化机器模型的大规模仓储机器人云边协同调度 ; 结合数字孪生技术实现最优仓储 规划 设计布局、智能作业、可视化安防、可视化物流、供应链管理 , 真正实现“数据指导业务” , 为企业提高生产效率 , 加强安全生产管控提供数 字化的支 撑手段 , 提升运营管理效率发挥重要作用。

辑 ，上架至最优库位 波次控制优化 支持清理库存、最小拣货次 数、库存周转规则等 10 种定 位规则 ，及订单结构的筛选 按货主、 巷道拣选 大 S ，小 S 路径设计 ，库位排 序 ， 人员分配 ，减少走动区域 中 小 件 原 理 最优储位 最优边沿 次优边沿 • 方案能力验证 • 验证算法策略可行性 ：包含商品布局 ，组单分配 ，订单排产 ，任务匹配等 算 法 ；进行 瓶颈分析 ，算法做出针对性优化 • 资源优化配置 ：模拟分析最优人员、设备数量等 智慧场站 ：智能调优 ，提升场站利用率和工作效 率 布局规划 总体架构 园区管理 智慧仓储 场内物流 智慧运输 多式联运 港口口岸 IOC 展 示 增值

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 能对系统未来状态实时预测并求 解最优控制调度策略，协同多个 控制目标，在确保安全性与节能 的前提下，实现经济收益最大化 AI 优势：建立先进的综合能源管理 框架 基于 AI