Especialidad en Logística Inteligente de Información Electrónica
Tecnología de identificación automática
La tecnología de identificación automática es una tecnología altamente automatizada basada en el desarrollo de tecnologías informáticas, ópticas, mecánicas, eléctricas y de comunicación. tecnologías de recolección de datos. Es una tecnología que obtiene automáticamente información relevante del objeto reconocido mediante la aplicación de un determinado dispositivo de reconocimiento y la proporciona al sistema de procesamiento en segundo plano para completar el procesamiento posterior relevante. Puede ayudar a las personas a recopilar e ingresar automáticamente datos masivos de manera rápida y precisa, y se ha utilizado ampliamente en campos como el transporte, el almacenamiento y la distribución. Después de casi 30 años de desarrollo, la tecnología de identificación automática se ha convertido en una tecnología integral que consta de tecnología de identificación de códigos de barras, tecnología de identificación de tarjetas inteligentes, tecnología de reconocimiento óptico de caracteres, tecnología de identificación por radiofrecuencia y tecnología biométrica, y se está desarrollando en la dirección de una aplicación integral.
La tecnología de reconocimiento de códigos de barras es actualmente la tecnología de identificación automática más utilizada. Utiliza equipos de escaneo fotoeléctrico para leer los símbolos de los códigos de barras y lograr la entrada automática de información. Un código de barras es un símbolo que representa cierta información, que consta de un conjunto de barras, espacios y caracteres correspondientes ordenados según reglas específicas. Los diferentes sistemas de codificación tienen reglas diferentes para formar símbolos de códigos de barras. Los sistemas de codificación más utilizados incluyen:
código de barras EAN/UPC, código de barras 128, código de barras ITF-14, código de barras entrelazado, código de barras Sanjiu, código de barras Kudba, etc. La tecnología de identificación por radiofrecuencia (RFID) es una tecnología moderna de identificación automática desarrollada en los últimos años. Utiliza equipos lectores con tecnología de inducción, ondas de radio o microondas para leer etiquetas RFID sin contacto, logrando así el propósito de recopilar datos automáticamente. Puede identificar objetos en movimiento a alta velocidad y leer varios objetos al mismo tiempo. Tiene las características de resistencia a entornos hostiles y una gran confidencialidad.
La identificación biométrica es una tecnología que utiliza características fisiológicas o de comportamiento humanas para identificar a las personas. Las características biométricas incluyen la forma de la mano, las huellas dactilares, la forma de la cara, el iris, la retina, el pulso, la aurícula, etc. , las características de comportamiento incluyen firma, voz, etc. Dado que las características humanas no se pueden copiar, la seguridad de esta tecnología ha mejorado enormemente en comparación con los mecanismos de autenticación tradicionales. Se han desarrollado seis tipos de tecnologías de reconocimiento biométrico, como tecnología de reconocimiento de iris, tecnología de reconocimiento de retina, tecnología de reconocimiento facial, tecnología de reconocimiento de firmas, tecnología de reconocimiento de voz y tecnología de reconocimiento de huellas dactilares.
Tecnología de minería de datos
El data warehouse apareció en los años 80.
A mediados de la década de 1990, era un conjunto de datos orientado a temas, completo, no volátil y variable en el tiempo. El objetivo del almacén de datos es almacenar, extraer y mantener datos de diferentes fuentes y estructuras después de procesarlos en el almacén de datos. Admite análisis y procesamiento de datos completos, masivos y complejos, así como soporte avanzado para la toma de decisiones. Los almacenes de datos brindan a los usuarios la libertad de extraer datos a voluntad sin interferir con el funcionamiento normal de las bases de datos comerciales.
La minería de datos se basa en una gran cantidad de datos de aplicaciones prácticas incompletos, ruidosos, borrosos y aleatorios.
Minería de conocimientos y reglas ocultos, desconocidos y potencialmente valiosos para el proceso de toma de decisiones. . Generalmente se divide en minería de datos descriptivos y minería de datos predictivos. La minería de datos descriptiva incluye agregación de datos, agrupamiento y análisis de correlación, mientras que la minería de datos predictiva incluye clasificación, regresión y análisis de series de tiempo. Su propósito es realizar estadísticas, análisis, síntesis, inducción y razonamiento sobre datos,
revelar la relación entre eventos, predecir tendencias de desarrollo futuras y proporcionar una base para la toma de decisiones a los tomadores de decisiones corporativas.
Tecnología de inteligencia artificial
La inteligencia artificial (Inteligencia artificial) es una disciplina que explora formas de utilizar varias máquinas para simular la inteligencia humana, de modo que la inteligencia humana pueda materializarse y ampliarse. Se basa en la biónica, utiliza el lenguaje matemático para describir de manera abstracta el conocimiento e imita los sistemas biológicos y los mecanismos de inteligencia humanos. Hay tres métodos principales: redes neuronales, computación evolutiva y computación granular.
Red neuronal: La red neuronal es una red de procesamiento paralelo que simula el pensamiento intuitivo humano en imágenes basándose en la investigación de redes neuronales biológicas. Se basa en las características de las neuronas biológicas y las redes neuronales mediante simplificación, inducción y. Refinado y resumido. Las funciones principales de las redes neuronales incluyen principalmente memoria asociativa, clasificación y agrupamiento, y cálculo de optimización. Aunque las redes neuronales tienen deficiencias como una estructura compleja, mala interpretabilidad y un largo tiempo de entrenamiento, debido a sus ventajas de alta tolerancia a datos ruidosos, baja tasa de error y varios algoritmos de entrenamiento de red, como algoritmos de poda de red, algoritmos de extracción de reglas, etc. Con continuas propuestas y mejoras, la aplicación de redes neuronales en la minería de datos es cada vez más popular entre los usuarios.
Cálculo evolutivo: El cálculo evolutivo es un método general de resolución de problemas desarrollado simulando la teoría de la evolución biológica. Debido a que se origina a partir de la evolución biológica en la naturaleza y tiene características de adaptabilidad extremadamente fuertes de los organismos naturales, permite resolver problemas complejos que son difíciles de resolver con métodos tradicionales. Utiliza un método de búsqueda paralela multipunto e itera repetidamente a través de operaciones evolutivas como selección, cruce y mutación. Bajo la guía de los valores de aptitud individual, los resultados evolutivos de cada generación son mejores que los de la generación anterior, y la evolución continúa de generación en generación hasta que se genera una solución global óptima o una solución global casi óptima. El más representativo es el algoritmo genético, que es un algoritmo de optimización adaptativo basado en el mecanismo de evolución genética biológica en la naturaleza.
Computación granular: allá por 1990.
En 2006, los famosos eruditos chinos Zhang Yue y Zhang Ling discutieron la cuestión de la granularidad y señalaron que "una característica reconocida de la inteligencia humana es que las personas pueden aprender a partir de granularidades extremadamente diferentes".
En Observar y analizar el mismo problema en línea. Las personas no sólo pueden resolver problemas en mundos de diferentes granularidades, sino también saltar rápidamente de un mundo granular a otro, yendo y viniendo libremente y sin dificultad. Esta capacidad de lidiar con un mundo de diferentes granularidades es una poderosa manifestación de la resolución de problemas humanos. "Posteriormente, al discutir la teoría de la granularidad de la información difusa, Zaid propuso tres conceptos principales de la cognición humana, a saber, granularidad (incluida la descomposición del todo en partes), organización (incluida la integración del todo a partir de partes) y causalidad (incluida la correlación causal).
Y además propuso la computación granular. Él cree que la computación granular es un gran paraguas que cubre toda la investigación sobre teoría, metodología, tecnología y herramientas granulares: teoría de conjuntos difusos, teoría de conjuntos aproximados y teoría del espacio cociente.
Tecnología GIS
GIS es la tecnología y herramienta clave para construir una logística inteligente. Se puede utilizar GIS para crear mapas de logística, información de puntos de venta, información de entrega, información de vehículos, información de clientes y otros datos. se gestionan en un mapa para lograr una clasificación de pedidos rápida e inteligente, un diseño de salida razonable, una planificación razonable de rutas de entrega y el monitoreo y gestión de paquetes.
La tecnología GIS puede ayudar a las empresas de logística a implementar servicios basados en mapas, como: 1. Anotación de red: marque la red de la empresa de logística y la información de la red (como dirección, número de teléfono, entrega, etc.) en el mapa para facilitar que los usuarios y las empresas los gerentes puedan realizar consultas rápidamente. 2. Partición: administre big data desde una ubicación "geográfica". "Perspectiva espacial" y proporcionar servicios básicos para la gestión de particiones comerciales para el sistema comercial de logística, como dividir áreas de responsabilidad de facturación logística, vincular puntos de venta, etc. 3. Distribución rápida de facturas. Selección: utilice la tecnología de coincidencia de direcciones GIS para buscar y ubicar unidades de partición, asigne rápidamente áreas y direcciones de salida, y encuentre a la persona a cargo según los atributos de la unidad de la división de logística para lograr la entrega de "última milla" 4. El sistema de gestión y monitoreo de vehículos puede monitorear todo el proceso desde la entrega hasta. llegada del cliente para reducir las pérdidas de carga; despacho racional de vehículos para mejorar la utilización del vehículo; varias configuraciones de alarma garantizan la seguridad de los conductores y vehículos de carga y ahorran recursos corporativos. 5. Asistencia en la planificación de rutas de distribución logística. Planifique rutas de manera razonable para garantizar la rápida llegada de mercancías, ahorrar recursos corporativos y mejorar la satisfacción del usuario. 6. Las estadísticas y servicios de datos pueden mostrar intuitivamente la información de los datos de las empresas de logística en el mapa. Los modelos, los algoritmos profesionales SIG y el análisis de minería espacial pueden proporcionar información. en tendencias y conexiones internas que no se pueden entender por otros medios, construyendo así una buena base para diversos comportamientos comerciales, como formular estrategias de marketing, planificar rutas logísticas, analizar ubicaciones razonables, analizar y predecir tendencias de desarrollo, etc. Crear sistemas de toma de decisiones comerciales más inteligente y preciso, ayudando así a las empresas de logística a obtener mayores oportunidades de mercado.
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