廣東省AGV購置情況空間分析與數(shù)量預測

陳春妮 付可

摘 要：目前AGV是廣東省物流倉儲系統(tǒng)正常運作，并實現(xiàn)柔性化作業(yè)必不可少的運輸裝置。AGV作為一種倉儲系統(tǒng)運作日用品，其數(shù)量在時空范圍內如若不能根據(jù)時間等不可控因素做相應變動，則必然影響物流企業(yè)的正常運作。此次研究在獲取了2010—2020年廣東省627家已購置AGV的物流公司所在地位置、經濟實力、人流量及公司本身業(yè)務量等數(shù)據(jù)進行冷熱點分析、地理加權回歸分析。分析上述四種因素對物流企業(yè)AGV數(shù)量設置的空間影響。最后使用神經網(wǎng)絡算法模型進行未來1個月內的AGV數(shù)量預測。最終發(fā)現(xiàn)AGV的設置與企業(yè)所處地理位置呈正相關，并且在日后1個月內AGV的數(shù)量呈上升趨勢，本次研究對廣東省各物流企業(yè)AGV空間設置情況及數(shù)量預測具有重要的應用價值。

關鍵詞：廣東省;AGV;地理加權回歸;神經網(wǎng)絡算法

本文索引：陳春妮，付可.<變量 2>[J].中國商論，2021（15）：-129.

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）08（a）--04

AGV（automatic guided vehicle）是指裝有電磁或光學自動導向裝置，能沿規(guī)定的導向路徑行駛，并具有安全保護和各種負載轉移功能的運輸車輛。張辰貝西等（2010）認為：AGV具備靈活性與智能化的顯著特點，在生產過程中可以方便地對系統(tǒng)進行重組，實現(xiàn)柔性運輸。與傳統(tǒng)的手動或半手動物料輸送方式相比，AGV系統(tǒng)減輕了勞動強度，降低了風險，提高了生產效率，在各行各業(yè)中發(fā)揮著重要的作用[1]。蒲寶山等（2020）指出，隨著AGV的發(fā)展，AGV被廣泛地應用，解決了物流倉儲行業(yè)生產過程中會產生的勞動力不足、效率低、不夠精準等問題[2]。朱世平（2005）指出，物流的現(xiàn)代化和社會化程度相對高，但信息技術在物流領域的社會化應用程度較低，大多數(shù)物流企業(yè)都是國有儲運企業(yè)、倉儲設備等，許多物流企業(yè)中，小企業(yè)能夠適應現(xiàn)代物流發(fā)展的需要[3]。袁永娟（2010）指出：廣東物流業(yè)是國民經濟發(fā)展的“瓶頸”，是流通現(xiàn)代化的主要障礙之一。國家有關部門重視現(xiàn)代物流，物流體系發(fā)展系統(tǒng)基礎設施條件良好，現(xiàn)代綜合運輸體系比較完善，供應基礎充足[4]。郭笛等（2020）指出：利用機器人來“貨到人”提貨越來越受到重視，在機器人作業(yè)過程中，機器人數(shù)量過多導致作業(yè)成本增加，等待時間長，揀選效率低，這是智能倉庫發(fā)展的重要因素之一[5]。魏輝（2019）指出，神經網(wǎng)絡算法在理論和性能上已經成熟，其優(yōu)點是具有較強的非線性映射能力，網(wǎng)絡結構靈活，中間層數(shù)和每層神經元數(shù)可根據(jù)實際情況任意設置。港口物流需求預測在一定程度上取決于港口城市的發(fā)展和后方經濟的發(fā)展。它們之間有很強的相關性，但不一定是線性相關?？梢允褂蒙窠浘W(wǎng)絡算法解決這些復雜問題。在分析神經網(wǎng)絡算法模型的基礎上，建立了科學可行的物流需求預測模型[6]。地理加權回歸模型擴展了傳統(tǒng)的回歸框架，允許局部而非全局的參數(shù)估計。假設回歸系數(shù)是線性回歸模型中觀測點的位置函數(shù)，將數(shù)據(jù)的空間特征整合到模型中，為回歸關系的空間特征分析創(chuàng)造條件[7]。因此本文利用神經網(wǎng)絡算法、地理加權回歸分析模型、冷暖點分析等方式對廣東省AGV購置情況進行空間分析與數(shù)量預測。

1 數(shù)據(jù)來源與研究范圍

1.1 數(shù)據(jù)來源

共計獲取了629家廣東省已購置AGV的物流企業(yè)包括著名的民辦物流園區(qū)及倉儲型物流公司等節(jié)點數(shù)據(jù)及其對應的貨運量。并且在《2019年廣東省統(tǒng)計年鑒》上獲得了廣東省54個市轄區(qū)在2018年的人均收入水平數(shù)據(jù)進行與物流企業(yè)所處地的GDP匹配。除此之外，還獲取了第六次人口普查的廣東省各區(qū)域人口數(shù)據(jù)進行相應的數(shù)據(jù)匹配。

1.2 研究范圍

所涉及的區(qū)域包括廣州市白云區(qū)、從化區(qū)、番禺區(qū)、海珠區(qū)、花都區(qū)、黃埔區(qū)、荔灣區(qū)、南沙區(qū)、天河區(qū)、越秀區(qū)、增城區(qū)。東莞市常平鎮(zhèn)、大朗鎮(zhèn)、大嶺山、東坑鎮(zhèn)、東英街等22個區(qū)域及鄉(xiāng)鎮(zhèn)。佛山市禪城區(qū)、南海區(qū)、三水區(qū)、順德區(qū)4個區(qū)域。深圳市寶安區(qū)、禪城區(qū)、福田區(qū)、龍崗區(qū)、龍華區(qū)、羅湖區(qū)、南海區(qū)、南山區(qū)、坪山區(qū)、三水區(qū)、順德區(qū)、鹽田區(qū)。所屬市級區(qū)域范圍包括潮州、河源、惠州、江門、揭陽、茂名、梅州、清遠、汕頭、汕尾、韶關、陽江、云浮、湛江、肇慶、中山、珠海。

2 算法介紹

2.1 冷熱點分析

冷熱點分析法即在統(tǒng)計一組加權數(shù)據(jù)時進行冷點和熱點的聚類分析。根據(jù)多重測試和空間依賴性進行結果的調整。Arcgis使用z得分、p值和置信區(qū)間（Gi_Bin）為輸入要素類中的每個要素創(chuàng)建出一個新的輸出要素類。如果要素的z得分高且p值小，則表示有一個高值的空間聚類。如果z得分低并為負數(shù)且p值小，則表示有一個低值的空間聚類。z得分越高（或越低），聚類程度就越大。如果z得分接近于零，則表示不存在明顯的空間聚類。

2.2 地理加權回歸分析

在地理空間分析中，n組觀測數(shù)據(jù)通常是在n個不同地理位置上獲取的樣本數(shù)據(jù)，全局空間回歸模型就是假定回歸參數(shù)與樣本數(shù)據(jù)的地理位置無關，或者說在整個空間研究區(qū)域內保持穩(wěn)定一致，那么在n個不同地理位置上獲取的樣本數(shù)據(jù)，就等同于在同一地理位置上獲取的n個樣本數(shù)據(jù)，其回歸模型與最小二乘法回歸模型相同，采用最小二乘法估計得到的回歸參數(shù)既是該點的最優(yōu)無偏估計，也是研究區(qū)域內所有點上的最優(yōu)無偏估計。

2.3 神經網(wǎng)絡算法

神經網(wǎng)絡算法是以多數(shù)的簡單基本元件相互連接而成的自適應非線性動態(tài)系統(tǒng)。這給神經網(wǎng)絡的各連接權值賦予在（0，1）區(qū)間內的隨機性值，將“A”所對應的圖像模式輸入給神經網(wǎng)絡，神經網(wǎng)絡將輸入模式加權求和、限制比較，再進行非線性運算，得到神經網(wǎng)絡的輸出。在此情況下，神經網(wǎng)絡輸出為“1”和“0”的概率各為50%，這是完全隨機的。但如果輸出為“1”，這為正確值，則使連接權值增大，這使得神經網(wǎng)絡再次遇到“A”模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。

如果輸出為“0”，這是錯誤的結果，進而把神經網(wǎng)絡連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在于使神經網(wǎng)絡下次再遇到“A”模式輸入時，減少犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給神經網(wǎng)絡逐次輸入若干個手寫字母“A”“B”后，將這兩個模式分布地記憶在神經網(wǎng)絡的各個連接權值上。

3 廣東省AGV購置情況空間分析

3.1 廣東省AGV購置情況影響與關聯(lián)

本次研究使用冷熱點分析（圖1）探究廣東省AGV購置情況影響與關聯(lián)。經過研究發(fā)現(xiàn)，在廣東省中部沿海地區(qū)（東莞市、順德縣、增城市、深圳市……）的電商物流中心的AGV購置數(shù)量較多（表1）。其原因為：中部沿海地區(qū)的東莞市、順德縣、增城市、深圳市等城市的人口較為密集，經濟水平也居于廣東省各地區(qū)的前列，國民生產總值較高，交通運輸網(wǎng)絡系統(tǒng)更為完善，其中，東莞市又位居最高，因東莞市生產企業(yè)居多，經過數(shù)據(jù)的整理和統(tǒng)計得出，東莞市的倉儲用地面積及其生產廠房面積占據(jù)比例最大，因而會大量引進AGV協(xié)助各物流中心的日常運作，全面提高自動化效率、降低人工成本，降低人為操控作業(yè)的失誤和風險。在各電商物流中心，合理規(guī)劃AGV的數(shù)量與其運行的路線，全面完善智能物流體系，促進該地區(qū)的發(fā)展。進一步觀察圖1可知，在白色階層中，包含廣州市，清遠市中的清新縣，佛岡縣，英德市等地區(qū)，這幾個地區(qū)的AGV數(shù)量在整個廣東省冷熱點分析區(qū)塊中位居第二。造成該現(xiàn)象有以下兩個因素，關于廣州市的AGV數(shù)量，廣州市經濟發(fā)展繁榮，可屬于地少人多的地區(qū)，因此，在廣州市內電商物流中心的數(shù)量較少，因而AGV的數(shù)量也隨著電商物流中心的數(shù)量而變化，其中，廣州市人口密度高，物流需求大，在該因素的驅動下，眾多物流企業(yè)采用立體化倉庫、云倉庫等方式提高倉儲用地的利用率，發(fā)揮最大化，同時形成了物流中心的數(shù)量規(guī)模小而少，可其用地利用率較高，這是AGV的數(shù)量在此地區(qū)具有較高比例的重要影響因素。關于廣東省其他地區(qū)的電商物流中心AGV數(shù)量的分析，更多的影響因素顯而易見，為地形、人口密度及經濟發(fā)展水平。

3.2 廣東省AGV購置情況空間結構特征

本次研究以廣東省各省份為單位進行地理加權回歸分析，經過分析可知，與冷熱點分析的結果一樣，在廣東省的中部沿海地區(qū)的AGV購置情況較為良好。根據(jù)地理加權回歸分析圖表可知，其空間結構呈現(xiàn)以中部沿海地區(qū)為中心，向左右兩旁擴散的趨勢。并且在中部地區(qū)的城市呈現(xiàn)向沿海城市不斷延伸的趨勢。

4 廣東省AGV購置數(shù)量時空預測

本團隊在matlab軟件的輔助下，使用BP神經網(wǎng)絡算法制作了AGV購置數(shù)量在時間范圍內的預測分析。以2020年9月獲取的廣東省電商物流中心AGV設置數(shù)量為基礎，進行2021年1月AGV設置數(shù)量預測，具體結果如表3所示。

根據(jù)表3可以得出，在廣州市東莞市設置的數(shù)量比其他廣東省內地區(qū)要高出許多，數(shù)量預測達到1000以上，再次為佛山市，數(shù)量預測為718臺，這是結合了各地區(qū)的人口數(shù)量、貨運量，以及選取了2020年9月已配置的AGV數(shù)量進行BP神經網(wǎng)絡算法分析得出的結果，具有一定的說服性。

5 結語

本團隊通過搜集整理了2010—2020年內廣東省627家已購置AGV的物流公司所在地位置、經濟實力、人流量及公司本身業(yè)務量數(shù)據(jù)，結合AGV的購買數(shù)量及其空間特征進行冷熱點分析、地理加權回歸分析，得出了東莞市、深圳市等地區(qū)的電商物流中心數(shù)量較多，與其AGV的現(xiàn)今擁有量最多等結論。再進一步分析上述四種因素，對物流企業(yè)AGV數(shù)量設置的空間影響分析，最后使用神經網(wǎng)絡算法模型進行未來1個月內的AGV數(shù)量預測。發(fā)現(xiàn)AGV的設置與企業(yè)所處地理位置、人口密度、貨運量等因素呈正相關，并且預測出在日后1個月AGV的數(shù)量呈上升趨勢，其中廣州市和東莞市的AGV數(shù)量上升最為明顯，其次為佛山市。本次研究對廣東省各物流企業(yè)AGV空間設置情況及數(shù)量預測具有重要的應用價值。

參考文獻

張辰貝西，黃志球.自動導航車（AGV）發(fā)展綜述[J].中國制造業(yè)信息化，2010，39（01）：53-59.

蒲寶山，陳永快，王濤，等.自動導航車技術發(fā)展狀況及在農業(yè)領域的應用及前景展望[J].江蘇農業(yè)科學，2020，48（01）：61-65.

朱世平.中國物流業(yè)發(fā)展特征分析[J].財貿經濟，2005（02）：82-84.

袁永娟.廣東物流業(yè)的現(xiàn)狀、存在的問題與發(fā)展對策[J].中國城市經濟，2010（05）：235-236.

郭笛，謝旦嵐，紀媛.多重約束下智慧倉儲機器人配置仿真優(yōu)化研究[J/OL].系統(tǒng)仿真學報：1-7[2020-10-03].

魏輝.基于BP神經網(wǎng)絡的港口物流需求預測[J].決策探索（中），2019（09）：86-88.

陳文新，劉冬，孫善祥.我國區(qū)域物流發(fā)展時空差異及收斂性研究——基于地理加權空間計量模型的實證分析[J].工業(yè)技術經濟，2016（35）：144-149.

Spatial Analysis and Quantity Forecast of AGV Purchase in Guangdong Province

School of Economics and Management， Guangxi University of Science and Technology

CHEN Chunni? FU Ke

Abstract： At present， AGV is an indispensable transportation device for the normal operation of the logistics warehousing system in Guangdong Province and the realization of flexible operations. As a necessity for the operation of the storage system， if the quantity of AGV can not be changed according to time and other uncontrollable factors， it will inevitably affect the normal operation of logistics enterprises. Based on the data of the location， economic strength， flow of people， and business volume of 627 logistics companies that have purchased AGVs in Guangdong Province from 2010 to 2020， this research conducted cold and hot spot analysis and geographic weighted regression analysis. Second， analyze the spatial impact of the above four factors on the number of AGVs in logistics companies. Finally， the neural network algorithm model is used to predict the number of AGVs in the next month. It was found that the setting of AGV was positively correlated with the geographic location of the company， and the number of AGVs showed an upward trend within one month. This research has important application value for the space setting and quantity forecast of AGV of logistics enterprises in Guangdong Province.

Keywords： Guangdong Province; AGV; geographically weighted regression; neural network algorithm