为适配仓储资源从单中心集散向多库点分布的转变，近年来，浙江中烟工业有限责任公司在固化中心园区智慧化建设成果基础上，探索将智慧园区建设成果组件化、模块化，为覆盖各种不同类型库点、适配更为复杂的多点协同运行、形成“形散而神不散”的分布式仓储智慧集群夯实基础。

浙江中烟东洲中心库承担着控制中心、作业中心、信息中心、调度中心和培训中心职能，是业务类型全面、信息处理繁重、作业场景复杂的核心园区。对其园区包含的场景实现群智能管控，是浙江中烟打造智慧物流组件的核心工程。复杂作业场景群智能管控技术难度大、复杂程度高、资源需求多，体现在作业区域功能复杂交叠、作业设施多样复杂混用、立体化作业存在复杂关联、人员和设备混合复杂作业、各类作业流程复杂交叠。

物流园区复杂作业场景主要包括人工/设备混合作业场景、快速/慢速混合作业场景、作业资源互相约束场景、复杂作业非线性调度场景、复杂作业综合场景五种类型，浙江中烟探索运用多项技术实现卷烟物流复杂作业场景群智能管控。

机器视觉技术。车辆出入园感知实现与业务系统联动，根据预设规则自动分配任务单并自动指引任务；车辆停泊车位感知，联动业务系统自动比对月台排程，自动联动行业调控系统启动扫码设备。

人工智能技术。在库房作业区域，通过传感器感知叉车作业状态，通过无线AP对叉车电脑WiFi信号进行跟踪，实现对作业过程的实时监测感知；在装卸环节，RFID扫码系统与工业视觉智能识别系统分别采集出库卷烟信息，行业调控系统对上述两路信息进行校验，实现出库防差错功能。

RPA技术。运用RPA技术，实现服务质量反馈单自动打印、物流在途系统自动制单，节省制单人员工作量。

增强现实技术。基于态势感知技术中的流量感知技术，实现网络流量的感知和分析；基于实时动态的泛在感知数据，应用增强现实平台链接虚实世界，掌握园区运行全景，嵌入车辆在园时间分层评价指标。

此外，浙江中烟结合企业发展规划和运行特点，进一步试点了两项拓展技术。

数字孪生。在各类数据不断汇聚的基础上，应用可视化建模技术还原真实运行场景，探索用数据构建现实世界孪生体。

分布式协同。设计契合供应链上不同库点类型的智慧组件，试点基于5G专网的数据实时协同和北斗算力平台应用。

本项目首次针对多种物流园区类型和物流作业业态，识别界定物流园区复杂作业场景，运用相关技术破解复杂作业管控难题，探明了智慧物流建设的有效路径，实现了创新引领效率提升、数字赋能效益增长、智慧驱动效能跃迁，培养了一批高素质物流人才。