智能工厂物流未来会出现以下新技术或新应用：
物联网技术
通过在设备、货物、人员等要素上安装传感器、RFID标签等物联网设备，实现对物流全过程的感知和数据采集，为智能化管理提供数据基础。例如，在仓储管理中，通过物联网技术可以实时监控货物的位置、状态、温度、湿度等信息，确保货物的安全和质量。
大数据与云计算技术
收集、存储和分析海量的物流数据，挖掘数据中的潜在价值，如预测物流需求、优化物流路径、评估物流服务质量等，同时利用云计算技术保障数据的高效处理和存储。例如，通过分析历史物流数据，可以预测未来某个时间段内的物流需求，提前制定物流计划，合理安排资源。
人工智能技术
运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对物流数据进行深度分析，实现智能决策和预测，如智能调度、智能库存管理、智能风险预警等；还可通过机器人、AGV等智能设备实现货物的自动搬运、分拣、包装等操作，提高物流作业效率和准确性。例如，智能调度系统可以根据实时的物流任务和资源状况，自动分配任务，优化物流路径，提高物流效率。
数字孪生技术
构建物理工厂物流系统的数字孪生模型，通过与物理系统的数据交互和同步，实现对物流系统的实时监测、优化和仿真，提前预估运输效率、机器人出勤率、道路仓储容量等，避免资源浪费，提高项目部署效益。例如，在新工厂建设或物流系统改造前，通过数字孪生模型进行仿真和优化，提前发现问题并进行调整。
XR技术
扩展现实技术（XR）包含虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及混合现实（MR）等技术概念，通过与物联网、大数据分析技术和人工智能相结合，产生一个真实与虚拟结合、可人机交互的环境，为物流行业一线员工的高效率作业提供更多可能。例如，在仓储作业中，员工通过佩戴AR眼镜能大大提升拣选效率，降低拣选错误率，并降低企业培训的时间和支出。
智能仓储管理系统
实现仓库的自动化、智能化管理，如自动化立体库、智能货架、自动分拣系统等的应用，提高仓储空间利用率和货物出入库效率；同时通过WMS系统实现对库存的精准管理和监控，确保货物的安全和可追溯性。例如，自动化立体库可以通过自动化设备实现货物的自动存储和取出，提高仓储空间利用率和作业效率。
智能物流调度系统
整合企业内部的生产、采购、销售等信息系统，以及外部的供应商、客户等资源，实现物流信息的共享和协同，根据实时的物流需求和资源状况，进行智能调度和优化，如合理安排运输任务、调配物流设备、规划物流路径等，提高物流系统的整体运行效率。例如，通过与供应商的信息系统对接，企业可以实时获取原材料的库存和运输状态，提前安排生产计划。
物流信息平台建设
搭建统一的物流信息平台，实现物流各环节信息的集中管理和可视化展示，如货物跟踪、订单状态查询、物流费用结算等功能，为企业内部各部门、供应商、客户等提供便捷的信息服务，同时也便于企业对物流业务的统一管理和监控。例如，客户可以通过物流信息平台实时查询货物的运输状态和预计到达时间。
绿色低碳技术
新能源应用：采用电动车辆、氢燃料电池车辆等新能源运输工具，减少尾气排放，降低对环境的影响。例如，氢能源电池汽车已进入大规模商业示范阶段，在“双碳”目标的指引下，全国各地加速了氢能产业布局规划并开始逐步推动氢能高速通道的建设。
绿色包装材料：推广使用可降解、可循环利用的绿色包装材料，减少包装废弃物对环境的污染。例如，可降解包装袋、循环快递箱、可折叠保温周转箱将代替一次性塑料包装，原包装发货、纸箱的循环使用等绿色物流模式将逐渐走向成熟。
供应链协同服务
与供应商、客户等供应链各环节进行深度协同，实现信息共享、资源整合和业务协同，共同应对市场变化和客户需求，提高供应链的整体竞争力和协同效率。例如，通过与供应商的协同，企业可以实现零库存管理，降低库存成本。
个性化定制服务
根据客户的个性化需求，提供定制化的物流解决方案，如定制化的包装、配送方案等，满足不同客户的差异化需求。例如，对于一些高价值、易碎的货物，企业可以提供专门的包装和运输方案，确保货物的安全。
增值服务拓展
除了传统的物流运输和仓储服务外，拓展更多的增值服务，如物流金融、供应链咨询、物流信息服务等，为客户提供全方位的物流解决方案。例如，物流企业可以为客户提供融资服务，帮助客户解决资金难题。
