物流監管事關貨品安全，也影響著倉儲運輸的運作效率。在客戶對物流體驗要求日益趨高之際，倉儲運輸的安全性和效率以及對異常操作的管控提到了新的高度，而傳統倉儲運輸監管亟需擺脫方式單一、效能不足、無法有效支撐業務的現狀，物流市場迫切需要新型智能監管解決方案給行業帶來新的變革。

目前，傳統倉儲運輸監管主要采用人工值守和攝像頭監控的基礎模式，依靠人工觀看監控視頻來展開倉儲運輸監管，存在諸多明顯弊端。

其一，監管效率低：僅通過人工觀看監控視頻的形式開展監管工作，監控視頻冗余無效內容多，人工排查視頻，監管效率低下；

其二，被動監管：只能事后進行追責，無法實現事前預防和事中干預，處理緊急突發情況反應速度慢，風險控制能力低；

其三，監管價值局限：僅能解決基本安防、偷盜問題，缺乏對倉配作業的業務監管能力，無法為倉配業務改進提供更多支撐。

受制于傳統物流監管的諸多弊病，倉儲運輸監管帶來的隱性成本偏高，無法有效提升倉儲運輸管控水平，業務風險難降低，主要體現在四個方面：

①倉庫暴力作業等不規范行為導致貨品破損時有發生，賠付成本高；

②對意外事故、非法闖入、運輸盜竊等風險不可控，且追責效率低；

③無法監控貨品動態及流向，丟失、調換風險大；

④設備投入產出比低，僅依靠人力和硬件設備持續投入增強監管力度，企業成本支出大。

由此可見，傳統物流監管需要升級轉型為智能監管，一方面提升監管工作的效率，另一方面挖掘更多監管的價值點，降低倉儲運輸業務過程中的各項風險，賦能倉儲運輸業務的高效運轉。 物聯云倉認為物流智能監管是以物聯網、人工智能為基礎，充分利用現有監控硬件設備，融合倉儲管理系統、運輸管理系統，實現人、車、貨、場全面監管，與傳統監管相比，升級表現為以下三點：

第一，工作模式：監管從主要依靠人工值守的“人防”，升級為側重以軟硬件結合的高效技術防控，轉變為智慧化的監管模式；

第二，風險控制：從低效的事后追責，升級為聯動靈活監管的事中干預與高效的事后追責相結合，有效降低倉儲運輸環節中的各項風險；

第三，監管價值：在解決基本安防、偷盜等問題的同時，監控管理能力覆蓋倉儲運輸等業務環節，為業務高效運轉保駕護航。

物聯云倉通過服務某物流集團的全國物資倉配網絡、某市涉案財物管理、某中醫藥物流園等多個數字化物流項目，打造出了一套覆蓋倉儲運輸全場景的智能監管整體解決方案，通過利舊數字化傳感器，即可實現一體化智能監管，幫助客戶建立高效、主動、全面的物流監管體系，保障物流業務安全，促成物流降本增效。

高效監管：冗余信息自動過濾，提醒關鍵內容，減少人工排查負擔

物聯云倉通過將物流全過程的全方位信息以物聯網技術手段客觀完整的采集，利用基于事件的智能算法，將倉儲物流過程中的人員移動和作業信息、車輛啟動及出入信息、貨品時效和路由信息、倉庫園區安防信息中的大量正常信息與少量異常信息進行分離，并以可視化圖表工具實時呈現關鍵信息內容，降低管理人員漫長地手動排查風險的龐大負擔。由此，物聯云倉幫助客戶由依靠人力主觀判斷驅動監管模式，轉變為以物聯網+算法驅動的智能監管模式，實現高效監管作業。

主動監管：智能風險識別，事中開啟應急機制，事后高效追溯

物聯云倉系統可接入各類傳感器及智能監管硬件，基于深度學習引擎、智能規則與大數據分析技術，將各類物聯網采集的數據信息進行統一整合管理，結合全新設計的智能布防規則策略，實現對全網或特定場景的全方位、個性化的事件監管，主動識別各類安防及倉配業務等事件風險。

當風險發生時，物聯云倉可聯動智能監管設備對安全事件與特定場景進行全面感知與關鍵信息捕捉，與此同時立即開啟與事件風險等級相匹配的應急機制，通知相關人員進行事中干預，減少事件帶來的損失；得益于安防信息與倉配業務信息的打通與數據積累，物聯云倉能夠幫助管理人員高效追溯風險事件，以有針對性地開展業務改進工作。

全面監管：倉儲運輸業務全面覆蓋，保障業務安全及效率 

在倉庫作業環節，物聯云倉通過AI識別人員暴力、非規范性作業與貨物的非法移動，與倉儲管理系統聯動，快速查詢商品貨位情況；并實現人、貨入場后的全作業環節、全移動路徑監管，保障倉庫作業合規高效進行。特別是，物聯云倉的3D可視化展示技術，能夠直觀查看倉庫運行熱力表現及風險等級提示，以供倉庫管理人員早做應對方案，實現風險事件早預防。

在運輸環節，物聯云倉結合車輛搭載的物聯網設備，實現對運輸過程的可視化管理，提供司機疲勞駕駛、人車分離、人貨分離的智能風險管理，全面掌握人、車、貨的在途狀態，實現行車過程可控、可管，為客戶提供貨物實時運輸進度查詢，保障運輸的準時性，安全性。

總的來看，物流行業準入門檻較低、涉及的作業場景和流程又較為復雜，業務本身便潛藏著諸多的風險和隱患，制約著物流運作的降本增效。唯有擺脫傳統依靠“人防”而轉為“技防為主、人防為輔”的智能監管模式，充分通過軟硬結合能力，實現物流安全風險管理的可視、可知、可控、預警、預測、預決策，才能真正推動物流品質不斷向前。