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2019年—抓住智能物流的商机    日期:2019-05-20

摘要:

      近日中国国际电视台(CGTV)向全球介绍中国智慧物流,点赞菜鸟驿站、无人车、全球供应链等为物流提速。有网友称:在中国,最幸福的事是收快递!


● 快递行业的发展前景:

      据国家统计局数据2018年全国快递业务量达507.1亿件,比上年增长26.6%并预测2019年我国智慧市场规模或达4500亿。

      中国交通新闻网—林坦发表了一篇《2019年 物流行业发展十大趋势》的文章指出:面对复杂严峻的国际环境和艰巨繁重的改革发展稳定任务,物流业面临着结构调整、产业优化、降本增效等挑战,也迎来了信息技术、智慧物流、市场升级等发展机遇。

● 什么是智能物流?

      智能物流就是利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术通过信息处理和网络通信技术平台广泛应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节,实现货物运输过程的自动化运作高效率优化管理,提高物流行业的服务水平,降低成本,减少自然资源和社会资源消耗。其主要的技术分为:自动识别技术、数据挖掘技术、人工智能技术、GIS技术。

1、自动识别技术



      自动识别技术是以计算机、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,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。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

      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。一般分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等,预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理, 揭示事件间的相互关系,预测未来的发展趋势,为企业的决策者提供决策依据。  

3、人工智能技术

      人工智能借鉴仿生学思想,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。


      ①神经网络:神经网络是在生物神经网络研究的基础上模拟人类的形象直觉思维,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳,提炼总结出来的一类并行处理网络。
      ②进化计算:进化计算是模拟生物进化理论而发展起来的一种通用的问题求解的方法。因为它来源于自然界的生物进化,所以它具有自然界生物所共有的极强的适应性特点,这使得它能够解决那些难以用传统方法来解决的复杂问题。
      ③粒度计算:早在1990 年,我国着名学者张钹和张铃就进行了关于粒度问题的讨论,并指出“人类智能的一个公认的特点,就是人们能从极不相同的粒度(granulari2ty) 上观察和分析同一问题。


4、GIS技术
      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。



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