智能物流的主要技术分析
1.自动识别技术
(1)自动识别技术以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术，通过应用一定的识别装置，自动地获取被识别物体的相关信息，并提供给后台的处理系统来完成相关后续处理的一种技术。
(2)它能够帮助人们快速而又准确地进行海量数据的自动采集和输入，在运输、仓储、配送等方面已得到广泛的应用。
2.数据挖掘技术
(1)数据仓库出现在20世纪80年代中期，它是一个面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合，数据仓库的目标是把来源不同的、结构相异的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护，它支持全面的、大量的复杂数据的分析处理和高层次的决策支持。
(2)数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由，而不干扰业务数据库的正常运行，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。
3.人工智能技术
(1)人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类的智能得以物化与延伸的一门学科，它借鉴仿生学思想，用数学语言抽象描述知识，用以模仿生物体系和人类的智能机制，主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。
(2)神经网络的主要功能主要有联想记忆、分类聚类和优化计算等，虽然神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺点，但对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法如网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。
4.GIS技术
(1)GIS是打造智能物流的关键技术与工具，使用GIS可以构建物流一张图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、客户信息等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。
(2)GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：
智能物流技术的研究现状
1、去中心化
智能物流技术有几大特点。首先是去中心化的，刚刚讲万物互联首先是不可能有一个中心的，是多个中心的。然后有了去中心化必须要去，每一个点都有自己的自主决策能力，不然的话就是一团散沙，没有意义。网络这是必要的，全流程的数字化，刚才我强调全流程才有价值。过去我们实现的自动化，未来我们要实现高柔性的自动化。因为刚性自动化在4.0时代，在新零售下对物流的要求是满足不了的，必须是一种高柔性的，当然最终是一个智能化的概念。智能物流和智能生产之间在不断的融合。从宝马的应用端可以看到，实际上生产和物流之间的界限已经没有了，已经慢慢的融合为一体了。现在为什么说搞智能生产、智能制造的很多企业要转过头来搞智能物流了，因为他们融合在一起了。物流的空间往智能生产方向来走，这是从智能物流发展趋势上大家一定要把控的一个，这个也要跨界。
2、柔性化，这是从搬运系统来讲的。
我们从刚性的，轨道的运输，柔性的，虽然是手动，但是驾驶着车辆，到现在仓库里面比较常用的自动分拣技术，大家看从刚性、柔性，最后是再刚，然后是自主。柔性的自动化是自主的自动化。这样的自动化，实际上我们可以看到在德国物流业的实验室里面就是这样的。所谓的柔性化的自动化，因为每个车辆都是自主的，它既可以在地面上跑，又可以在货架上跑，因为它实现的生产和物流的一个很好的融合。不需要像过去那样，生产和物流之间有一个交接，甚至是清点，现在不用了。一切都是可以用一辆车全部拉到工厂的，这样的技术是我们未来要去遵循的，要去满足的。像工业4.0和新零售下的物流的要求，就是靠这种靠柔性的技术来实现的。
3、云技术
企业大数据，从供应商开始，经过企业一直到客户，全流程的各个层面的数据，必须用一种合理的方式，把它管理起来，从中提炼出可用的数据。
启用云技术能够更精准的获取数据，改善智慧物流信息，避免社会资源和人力资源的浪费。
原文引自：http://www.jzcx.net/article/364.html 如有转载，请注明出处。
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