物联网环境下的库存动态调控方法研究

作者简介：裴治宇（1991.06—），男，汉族，陕西西安人，大专，主要研究方向为物资管理。999Sep10··第42卷第期2026年月ITREPORT2,No.,20261.2物联网库存管理研究现状分析目前对物联网环境下库存管理的研究主要从技术和方法两方面进行：一方面，在技术上利用传感设备、射频识别技术(RFID)、边缘计算和云计算搭建起信息感知和获取的基础环境；另一方面，在方法上提出了基于大数据分析的预测和估计方法、改进的库存控制策略及相应的管理系统以实现智能化调节。但主要局限于某一种具体技术的应用或者某一环节的优化，未考虑将多种技术和手段进行有效融合，并且针对不同企业的供应链进行综合应用，同时缺少在实际中如何根据库存状态做出快速反应及及时控制方面的理论研究，在数据质量、计算效率以及系统的通用性方面也较少涉及。综上所述，物联网在库存中的运用由原来的技术层面逐渐延伸至整个方案层面上的智能决策。注重运用技术和管理手段，将库存管理各个环节紧密联系起来形成合力。2物联网库存管理面临的核心问题2.1物联网库存数据实时获取难点物联网技术下库存数据的及时性难以完全满足。由于传感器及射频识别设备的使用范围、准确度和稳定性的影响，收集到的库存数据可能不完整；此外，不同传感器之间、射频识别器之间的通信延迟以及网络不稳定等因素均会影响库存数据的及时性。同时，库存种类多、存放条件复杂、流转快慢不一都会加大库存数据收集工作的难度。另外，不同设备及系统间由于接口标准不统一，造成数据整合难、共享难；以及在数据采集环节可能存在的误差、重复、缺失等问题，导致库存动态监控结果失真。这些因素都使得库存管理所掌握的信息不够全面、准确和及时，达不到对库存进行实时感知的目的，降低了库存调控的速度与可预见性。企业面临的物联网环境下的数据完整性和同步性问题是亟须解决的问题之一。2.2库存动态调控算法设计的挑战由于库存实时变化的数据量大、来源广，且受需求不确定性、供货时间不确定性和其他意外事件的影响；库存系统中因素相互作用及制约关系具有复杂性、非线性、随机性和不确定性，且供应链上下游之间具有相关性，这使得库存预测与优化模型较为复杂，在求解精确度、速度等方面存在一定的冲突。一方面，精确的模型通常复杂度较高；另一方面，在线应用需要快速做出反应；另外，在线应用还需要考虑信息不完整的情况，比如数据误差、商品短缺或者积压等问题。综合上述几点，智能调度控制方法的关键是如何满足在线应用需求，并实现精准的库存管理。打通数据感知—决策落地的一体化闭环管控链路。2.3网络安全及数据准确性保障问题物联网技术下的库存控制，其数据的安全性和有效性也对库存控制产生影响。由于物联网技术和装置都是基于网络环境进行传输的，在此过程中容易受到干扰甚至遭到入侵，导致数据失真或者丢失，尤其是当多个参与方之间协作时，就更加难以保证信息的安全性；而在获取相关数据时，如果传感器出现问题，或者是RFID标签读取失败，以及通讯线路出现阻塞等情况都会造成数据不准确的问题。并进一步影响预测模型及动态调节算法的有效性。企业在考虑如何保证数据流速的同时确保信息完整性与安全性，并利用校对、冗余和容错技术减少误差传播［1］。3物联网环境下库存动态调控策略研究3.1传感器网络在库存监控中的应用设计在仓储管理方面，传感器网络的布设方案应该遵循全区域覆盖、数据采集及时性和系统扩展性强这几个原则。可以在仓库内按照层次化的方法来布置，包括感知层、汇聚层以及应用层三个部分。其中感知层使用温湿度、质量以及定位等多种类型的传感器来进行检测，实现对所有库房物资的实时监测。传感网络节点应结合仓库存量密集度及流动量进行部署规划，针对高频率流转的物资适当提高传感节点的数量，在仓储时间较长的货物上则采取低频次扫描的方式，节省能源消耗。在汇聚层使用网关节点来集中收集并进行初步分析处理，对数据分析结果做出初步判断筛选，减轻中央数据库的负担［2］。应用层是经过加工的数据与库存管理系统进行交互的可视化界面以及实时报警和调节控制的接口，在采集过程中同时采用事件驱动方式和定时轮询方式，以保证数据的连续性和对重要数据变化做出及时反应。通信协议方面也要兼顾低能耗、稳定性和节点自动组网，在区域内采用Zigbee或LoRaWan协议，并设计多个通道确保重要信息不被遗漏。对于整体系统的应用来说，传感技术的应用方式应该与仓储管理控制方法及仓储预测结合起来，让采集的信息能直接用于仓储管理控制中。能耗控制、节点休眠以及故障自愈也是策略的重要部分，在其上进行采集频次切换、冗余节点激活、负载分级来保证稳定运行。在实施策略过程中，应对传感器数据进行标准化处理，保证与RFID、条码及ERP系统数据格式统一，形成统一库存信息层，实现跨系统调控接口。3.2RFID数据整合实现库存信息自动更新为了自动完成对库存信息的更新，主要的方法就是构建RFID数据集成系统，将库存信息实时传输到管理系统中去。可以从标签方案、阅读器部署方式、数据采集方法及数据处理方案四个方面来考虑。在标签方案方面，根据不同的应用需求可采取多种类型的标签，如对于固定资产管理可以使用高频率主动标签，流动的货品采用低功率不主动发送信号的标签，利用频率及功耗适配物料属性达到长时间有效应用的目的。读卡机设置方案依据仓库内部布置情况以及物料流动规律确定，在高频次流动位置放置固定的读卡机，而在流动人员操作处配置手持式或者移动式的RFID扫描仪以保证RFID读卡率最大化。数据收集方案采取多重验证的方法，实时采集+缓冲+校验，在此过程中解决重复读取和漏读的问题，让库存的信息在采集端实现初步净化和标准化。对于信息处理来说，则是采用集成化的中间件，把RFID数据、ERP数据、传感器网络数据以及供应链管理平台统一起来，实现对库存的自动更新［3］。而在自动更新的过程中，定义物料入库出库、调拨、盘点等事件触发，使得库存数量、位置、状态信息随之变更。在批量的操作下，可以采取批量的方式进999Sep11··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.,202行，由边缘端进行聚合，减轻中心的压力。数据汇聚方法还有容错、数据不一致处理方式，在同一个标签被多次读取或者标签位置发生异常的情况下，根据规则引擎判定数据优先级并自动推送修改信息到管理系统中。3.3基于物联网的数据驱动库存预测模型基于大数据分析的库存预测控制的核心是利用物联感知产生的实时、全面、多源的数据对库存需求进行预测并进行控制。制定的策略分为数据融合、特征选取、模型选择及输出控制四个部分。对于数据融合策略，将传感器网络中的数据、RFID库存数据、销售订单数据以及供应链上的物流数据全部导入数据池内，统一各业务系统及不同设备之间的数据格式并集中保存［4］。特征工程策略是针对影响库存变动的各种因素进行量化分析，并建立相应的特征维度，如物资进出库频次、平均保管天数、温度湿度等因素导致的损耗率、年度月度需求周期律等，最终生成一个特征数组用于后续模型训练使用；算法选型策略采取滚动式预测方式，将短时动态和长时趋势拆开分析，短时采用基于时序的自回归模型，并对当前数据增量式更新；长时则采用ML或DL模型挖掘隐含需求规律及非线性关联，进行精准预估。输出调控策略将预测结果直接映射到库存调控操作中，包括自动补货、调拨计划和库存上限下限设置，使预测不仅用于参考而成为库存动态调控的驱动机制。3.4库存动态调控的智能优化方法实现基于算法驱动和多级决策的库存动态管控智能优化策略是以数据采集为输入源，经过预测和控制，最后完成动作输出的闭环过程。具体到策略设计，包括对库存需求量进行预测并根据库存水平制定相应的调度策略，并使用多种算法实现多目标最优化。在数据层面的策略是结合物联感知技术获取的库存实时数据，以及销售历史数据、运输情况、供应商供货时间等内容，提取多维信息作为模型的输入；在策略生成层面，利用强化学习及启发式算法设计并求解出最优的补货量、调拨路径以及库存上下界，并综合考虑系统的响应时间和运行资源消耗两个因素；在策略应用层面，利用系统对接仓储管理信息系统，下发相应的补货方案、库存调拨方案，甚至直接触发预警事件［5］。在智能化优化的过程中，策略以分级控制的方式实现局部控制和全局优化，使得各个库房及库存类别可以相互协调地进行调整，同时保证整个系统的库存量处于理想的目标范围之内，在此过程中，可以通过不断反馈来调整算法权重和规则，从而能够在不同的季节、需求量以及供应量的情况下维持一个动态的最佳状态，让库存管理工作智能化、自动化、高效化。3.5物联网平台在库存管理中的系统应用物联网平台的应用策略是指在库存管理的过程中运用物联网的技术手段，在数据采集层面实现统一的接入和实时传送，在信息展示层面实现对库存信息的可视化，并在此基础上实施自动化的控制。而其中的数据接入层的策略则是指采用API中间件等方式将传感网中的数据、射频识别中的数据以及业务管理系统中的数据进行融合，从而保证数据的准确性及及时性。可视化方案综合展示各维度的库存数据、预测分析结果以及库存控制建议，供管理者参考执行，支持不同角色及用户定制化的看板界面；控制方法方案中的自动补货、调拨、库存上下限设置指令通过系统下达并完成库存自我调节过程［6］。此外，也可在平台上设置自动触发的控制规则，综合运用预测模型、优化方法及库存规则组成可行操作方案。系统的操作原则是模块化、可拓展性、稳定性，确保在多仓、多点位、跨部门情况下可持续、协调地运行。利用平台策略对库存控制与分析、预测、实施进行联动，实现对仓库业务处理的高效性、及时性和最优化。4结束语物联网助力下库存动态控制除了在信息方面发生变革之外，在库存决策上也会产生影响。借助传感技术、射频识别技术进行数据收集和分析，辅助预测，可对企业库存进行动态跟踪、控制和有效调配。库存动态控制方法的应用需依靠以下几项技术。涵盖算法智能化、信息安全性及综合兼容性等方面。合理利用上述方法可以降低仓储费用、避免积压和脱销等情况发生，并提高物流配送效率和企业应变能力。在未来，物联网应用于仓储管理中，其价值不仅仅局限于技术领域，还会促进企业在经营理念、管理模式和物流合作上的变革，不断优化库房建设发展思路。参考文献：［1］何梦媛.基于物联网技术的电力物资仓储物流全流程可视化管理研究［J］.物流时代周刊,2025(18):83-85.［2］李川,刘洲洲,李美蓉.基于数据库与物联网技术的智能仓库设计与研究［J］.实验室研究与探索,2023,42(6):131-136.［3］张广超,邴鹏,房强,等.基于物联网的仓储盘点精准化管理模式构建［J］.信息工程策略研究,2025(8):0173-0175.［4］张鸿瑞,曹显莹指导,曲阳,等.基于物联网发展的智能物流供应链管理路径创新研究［J］.计算机应用文摘,2023,39(6):130-132.［5］闵亨礼.基于物联网的智慧仓库管理系统在广州地铁十八号线的应用研究［J］.中国设备工程,2023(4):35-37.［6］罗鹏.供应链环境下的建筑材料库存管理探究［J］.奥秘,2025(8):240-242.999Sep12