智能物流的主要支撐技術

1 自動識別技術 自動識別技術是以計算機、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。它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，并提供給后臺的處理系統來完成相關后續處理的一種技術。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，目前在運輸、倉儲、配送等方面已得到廣泛的應用。自動識別技術在20 世紀70 年代初步形成規模，經過近30年的發展，自動識別技術已經發展成為由條碼識別技術、智能卡識別技術、光字符識別技術、射頻識別技術、生物識別技術等組成的綜合技術，并正在向集成應用的方向發展。

2、條碼識別技術是目前使用最廣泛的自動識別技術，它是利用光電掃描設備識讀條碼符號，從而實現信息自動錄入。條碼是由一組按特定規則排列的條、空及對應字符組成的表示一定信息的符號。不同的碼制，條碼符號的組成規則不同。目前，較常使用的碼制有： EAN/ UPC 條碼、128 條碼、ITF - 14 條碼、交插二五條碼、三九條碼、庫德巴條碼等。

　　3、 射頻識別（RFID） 技術是近幾年發展起來的現代自動識別技術，它是利用感應、無線電波或微波技術的讀寫器設備對射頻標簽進行非接觸式識讀，達到對數據自動采集的目的。它可以識別高速運動物體，也可以同時識讀多個對象，具有抗惡劣環境、保密性強等特點。

4、   生物識別技術是利用人類自身生理或行為特征進行身份認定的一種技術。生物特征包括手形、指紋、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等，行為特征包括簽字、聲音等。由于人體特征具有不可復制的特性，這一技術的安全性較傳統意義上的身份驗證機制有很大的提高。目前，人們已經發展了虹膜識別技術、視網膜識別技術、面部識別技術、簽名識別技術、聲音識別技術、指紋識別技術等六種生物識別技術

5、 數據倉庫和數據挖掘技術 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后在數據倉庫中存儲、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。數據倉庫使用戶擁有任意提取數據的自由，而不干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、模煳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。一般分為描述型數據挖掘和預測型數據挖掘兩種。描述型數據挖掘包括數據總結、聚類及關聯分析等，預測型數據挖掘包括分類、回歸及時間序列分析等。其目的是通過對數據的統計、分析、綜合、歸納和推理， 揭示事件間的相互關系，預測未來的發展趨勢，為企業的決策者提供決策依據。智能物流的主要支撐技術,鼎湘自動化科技有限公司，精密裝配自動化，非標裝配自動化，裝配機器人 ,自動化裝配線 , 智能精密自動化裝配，零部件精密裝配，醫療器械自動化裝配，軍工器械自動化裝配,自動化裝配

6、人工智能技術 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，目前主要的方法有神經網絡、進化計算和粒度計算三種。