物流监管事关货品安全，也影响着仓储运输的运作效率。在客户对物流体验要求日益趋高之际，仓储运输的安全性和效率以及对异常操作的管控提到了新的高度，而传统仓储运输监管亟需摆脱方式单一、效能不足、无法有效支撑业务的现状，物流市场迫切需要新型智能监管解决方案给行业带来新的变革。

目前，传统仓储运输监管主要采用人工值守和摄像头监控的基础模式，依靠人工观看监控视频来展开仓储运输监管，存在诸多明显弊端。

其一，监管效率低：仅通过人工观看监控视频的形式开展监管工作，监控视频冗余无效内容多，人工排查视频，监管效率低下；

其二，被动监管：只能事后进行追责，无法实现事前预防和事中干预，处理紧急突发情况反应速度慢，风险控制能力低；

其三，监管价值局限：仅能解决基本安防、偷盗问题，缺乏对仓配作业的业务监管能力，无法为仓配业务改进提供更多支撑。

受制于传统物流监管的诸多弊病，仓储运输监管带来的隐性成本偏高，无法有效提升仓储运输管控水平，业务风险难降低，主要体现在四个方面：

①仓库暴力作业等不规范行为导致货品破损时有发生，赔付成本高；

②对意外事故、非法闯入、运输盗窃等风险不可控，且追责效率低；

③无法监控货品动态及流向，丢失、调换风险大；

④设备投入产出比低，仅依靠人力和硬件设备持续投入增强监管力度，企业成本支出大。

由此可见，传统物流监管需要升级转型为智能监管，一方面提升监管工作的效率，另一方面挖掘更多监管的价值点，降低仓储运输业务过程中的各项风险，赋能仓储运输业务的高效运转。 物联云仓认为物流智能监管是以物联网、人工智能为基础，充分利用现有监控硬件设备，融合仓储管理系统、运输管理系统，实现人、车、货、场全面监管，与传统监管相比，升级表现为以下三点：

第一，工作模式：监管从主要依靠人工值守的“人防”，升级为侧重以软硬件结合的高效技术防控，转变为智慧化的监管模式；

第二，风险控制：从低效的事后追责，升级为联动灵活监管的事中干预与高效的事后追责相结合，有效降低仓储运输环节中的各项风险；

第三，监管价值：在解决基本安防、偷盗等问题的同时，监控管理能力覆盖仓储运输等业务环节，为业务高效运转保驾护航。

物联云仓通过服务某物流集团的全国物资仓配网络、某市涉案财物管理、某中医药物流园等多个数字化物流项目，打造出了一套覆盖仓储运输全场景的智能监管整体解决方案，通过利旧数字化传感器，即可实现一体化智能监管，帮助客户建立高效、主动、全面的物流监管体系，保障物流业务安全，促成物流降本增效。

高效监管：冗余信息自动过滤，提醒关键内容，减少人工排查负担

物联云仓通过将物流全过程的全方位信息以物联网技术手段客观完整的采集，利用基于事件的智能算法，将仓储物流过程中的人员移动和作业信息、车辆启动及出入信息、货品时效和路由信息、仓库园区安防信息中的大量正常信息与少量异常信息进行分离，并以可视化图表工具实时呈现关键信息内容，降低管理人员漫长地手动排查风险的庞大负担。由此，物联云仓帮助客户由依靠人力主观判断驱动监管模式，转变为以物联网+算法驱动的智能监管模式，实现高效监管作业。

主动监管：智能风险识别，事中开启应急机制，事后高效追溯

物联云仓系统可接入各类传感器及智能监管硬件，基于深度学习引擎、智能规则与大数据分析技术，将各类物联网采集的数据信息进行统一整合管理，结合全新设计的智能布防规则策略，实现对全网或特定场景的全方位、个性化的事件监管，主动识别各类安防及仓配业务等事件风险。

当风险发生时，物联云仓可联动智能监管设备对安全事件与特定场景进行全面感知与关键信息捕捉，与此同时立即开启与事件风险等级相匹配的应急机制，通知相关人员进行事中干预，减少事件带来的损失；得益于安防信息与仓配业务信息的打通与数据积累，物联云仓能够帮助管理人员高效追溯风险事件，以有针对性地开展业务改进工作。

全面监管：仓储运输业务全面覆盖，保障业务安全及效率 

在仓库作业环节，物联云仓通过AI识别人员暴力、非规范性作业与货物的非法移动，与仓储管理系统联动，快速查询商品货位情况；并实现人、货入场后的全作业环节、全移动路径监管，保障仓库作业合规高效进行。特别是，物联云仓的3D可视化展示技术，能够直观查看仓库运行热力表现及风险等级提示，以供仓库管理人员早做应对方案，实现风险事件早预防。

在运输环节，物联云仓结合车辆搭载的物联网设备，实现对运输过程的可视化管理，提供司机疲劳驾驶、人车分离、人货分离的智能风险管理，全面掌握人、车、货的在途状态，实现行车过程可控、可管，为客户提供货物实时运输进度查询，保障运输的准时性，安全性。

总的来看，物流行业准入门槛较低、涉及的作业场景和流程又较为复杂，业务本身便潜藏着诸多的风险和隐患，制约着物流运作的降本增效。唯有摆脱传统依靠“人防”而转为“技防为主、人防为辅”的智能监管模式，充分通过软硬结合能力，实现物流安全风险管理的可视、可知、可控、预警、预测、预决策，才能真正推动物流品质不断向前。