智能物流的主要技術分析

1.自動識別技術

(1)自動識別技術以計算機、光、機、電、通信等技術的發展為基礎的一種高度自動化的數據采集技術，通過應用一定的識別裝置，自動地獲取被識別物體的相關信息，並提供給後臺的處理系統來完成相關後續處理的一種技術。

(2)它能夠幫助人們快速而又準確地進行海量數據的自動采集和輸入，在運輸、倉儲、配送等方面已得到廣泛的應用。

2.數據挖掘技術

(1)數據倉庫出現在20世紀80年代中期，它是一個面向主題的、集成的、非易失的、時變的數據集合，數據倉庫的目標是把來源不同的、結構相異的數據經加工後在數據倉庫中存儲、提取和維護，它支持全面的、大量的復雜數據的分析處理和高層次的決策支持。

(2)數據倉庫使用戶擁有任意提取數據的自由，而不幹擾業務數據庫的正常運行，數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機的實際應用數據中，挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價值的知識和規則的過程。

3.人工智能技術

(1)人工智能就是探索研究用各種機器模擬人類智能的途徑，使人類的智能得以物化與延伸的一門學科，它借鑒仿生學思想，用數學語言抽象描述知識，用以模仿生物體系和人類的智能機制，主要的方法有神經網絡、進化計算和粒度計算三種。

(2)神經網絡的主要功能主要有聯想記憶、分類聚類和優化計算等，雖然神經網絡具有結構復雜、可解釋性差、訓練時間長等缺點，但對噪聲數據的高承受能力和低錯誤率的優點，以及各種網絡訓練算法如網絡剪枝算法和規則提取算法的不斷提出與完善，使得神經網絡在數據挖掘中的應用越來越為廣大使用者所青睞。

4.GIS技術

(1)GIS是打造智能物流的關鍵技術與工具，使用GIS可以構建物流一張圖，將訂單信息、網點信息、送貨信息、車輛信息、客戶信息等數據都在一張圖中進行管理，實現快速智能分單、網點合理布局、送貨路線合理規劃、包裹監控與管理。

(2)GIS技術可以幫助物流企業實現基於地圖的服務，比如：

智能物流技術的研究現狀

1、去中心化

智能物流技術有幾大特點。首先是去中心化的，剛剛講萬物互聯首先是不可能有一個中心的，是多個中心的。然後有了去中心化必須要去，每一個點都有自己的自主決策能力，不然的話就是一團散沙，沒有意義。網絡這是必要的，全流程的數字化，剛才我強調全流程才有價值。過去我們實現的自動化，未來我們要實現高柔性的自動化。因為剛性自動化在4.0時代，在新零售下對物流的要求是滿足不了的，必須是一種高柔性的，當然最終是一個智能化的概念。智能物流和智能生產之間在不斷的融合。從寶馬的應用端可以看到，實際上生產和物流之間的界限已經沒有了，已經慢慢的融合為一體了。現在為什麽說搞智能生產、智能制造的很多企業要轉過頭來搞智能物流了，因為他們融合在一起了。物流的空間往智能生產方向來走，這是從智能物流發展趨勢上大家一定要把控的一個，這個也要跨界。

2、柔性化，這是從搬運系統來講的。

我們從剛性的，軌道的運輸，柔性的，雖然是手動，但是駕駛著車輛，到現在倉庫裏面比較常用的自動分揀技術，大家看從剛性、柔性，最後是再剛，然後是自主。柔性的自動化是自主的自動化。這樣的自動化，實際上我們可以看到在德國物流業的實驗室裏面就是這樣的。所謂的柔性化的自動化，因為每個車輛都是自主的，它既可以在地面上跑，又可以在貨架上跑，因為它實現的生產和物流的一個很好的融合。不需要像過去那樣，生產和物流之間有一個交接，甚至是清點，現在不用了。一切都是可以用一輛車全部拉到工廠的，這樣的技術是我們未來要去遵循的，要去滿足的。像工業4.0和新零售下的物流的要求，就是靠這種靠柔性的技術來實現的。

3、雲技術

企業大數據，從供應商開始，經過企業一直到客戶，全流程的各個層面的數據，必須用一種合理的方式，把它管理起來，從中提煉出可用的數據。

啟用雲技術能夠更精準的獲取數據，改善智慧物流信息，避免社會資源和人力資源的浪費。

原文引自：http://www.jzcx.net/article/364.html 如有轉載，請註明出處。

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