物流技术是一种特别易于使用的技术应用。智能物流涉及现代信息技术、电子信息技术、关键设备技术、实际操作技术等广泛的应用技术。在许多工程设计中,自动检索技术应用,即物流细节采集技术应用,是物流中不可缺少的应用技术中的一种,被广泛认为是智能物流的主要保障。
一、标识和识别,从简单到复杂的进化
在货物流通过程控制中,信息需要标准化和开放,如货物编号、货物编码、体积、重量等,使不同公司之间的货物交接节省了各种重复的信息输入和输入体力劳动,有助于提高整个物流行业的劳动生产效率。
1、标识
物流信息的管理和应用首先涉及信息的识别和载体。过去,以文件、凭证、传票为载体,采集、记录、处理、传递、反馈物流信息,难以协调、实时监控。
标志是标记供应链中运行的项目,形成链接,连接产品生命周期各阶段的信息,跟踪产品从生产到销售的整个过程。它是物流管理现代化的必要前提,为实现物流和信息流的同步提供了技术手段,有效地提高了供应链管理的效率。
有必要为物流中的项目提供一个完整的代码识别系统,为供应链管理的各个环节提供一个通用的语言符号,这是实现物流信息收集数据库和代码的重要步骤,也是建立整个供应链的最基本条件,是实现仓储物流自动化的第一步。
有条码、二维码和R的货物标识或编码FID这三种形式是从简单到复杂的演变。目前,条形码模式已广泛应用于整个供应链环节,而二维码和RFID越来越受欢迎。
数据条码标识表达一定的信息,包括静态名称、规格、数量、制造商等信息;批号、装配线、生产日期、保质期、运输地点、到达地点、收货人、运单号等动态信息。
条形码标志具有信息量大、准确性高、成本低、可靠性强等优点,应用最简单、方便。条形码标志作为一种传统的、经济的自动标志,具有很强的活力。低成本、使用方便的特点决定了适用于我国物流行业信息化的基本要求,目前市场空间最广。
二维码标志是将二维码打印或粘贴在货物的外包装上,或货物本身,或打印在运单上,建立相应的存储管理系统、运输管理系统、档案自动化管理系统,有效降低成本。
RFID标识,俗称电子标签,可穿透通信,无屏障阅读,无任何物体覆盖。数据记忆容量大,对水、油、化工产品等物质抵抗力强。
RFID标签是将数据存储在芯片中,从而有效避免损坏和数据丢失。重复添加、修改和删除RFID存储数据的功能,方便信息的更换和更新。可重复使用,不受形状或尺寸的限制,数据内容受密码保护,安全性强。
未来物体需要携带的信息量将继续增加,RFID标签具有这一特点,因此目前正处于稳定向上的趋势。它正在向小型化和多样化发展,以适用于更多不同的产品,前景相当可观。在一些更先进的物流公司或仓储配送中心,RFID标签已经得到了很好。
2、识别
高效、准确地识别一直是物流自动化领域研究的热点和难点。自动识别技术是一种基于计算机、光、机器、电力、通信等技术发展的高度自动化的数据采集技术。通过应用某些识别装置,自动获取被识别对象的相关信息,并提供给后台处理系统来完成相关的后续处理。
20年自动识别技术 世纪70 经过近30年的发展,它已经发展成为一种由多种形式组成的综合技术。通常有两个重要的指标来评估一种自动识别技术:第一个是第一个读数率,第二个是错误的代码率,第一个读数率是指一次性识别一组数据的统计概率,其中——次性识别成功。错误代码率是识别一组数据的统计概率。条码识别技术和射频识别技术主要用于物流领域的数据识别。
条形码识别将条形码表示的数据转换为计算机可以自动收集的数据。条形码识别技术是目前应用最广泛的自动识别技术。它利用光电扫描设备识别条形码符号,实现信息的自动输入。由于条形码自动识别系统的低成本,它被世界各国广泛接受和推广。
条码识别误码率仅为10万分之一,首读率可达98%,输入速度快,适应性强,应用领域广,推广方便。它是迄今为止最经济、最实用的自动识别技术。二维码识别技术是利用二维码识别器和计算机网络设备跟踪、识别、认证、控制和反馈整个物流过程,实现货物提取、运输和传输的全过程信息跟踪处理。
射频识别技术可以通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间的机械或光学接触。其特点是准确,识别距离灵活,可识别高速运动对象,也可同时识别多个对象,具有环境恶劣、保密性强的特点。
射频识别技术用于运输管理,只需在货物外包装上安装电子标签,在运输检查站或中转站设置阅读器即可实现物流运输的可视化管理。简而言之,条形码和射频自动识别技术的成功推广和应用代表了现代物流的发展,是物流智能环节不可替代的物质保障。
自动识别装置是为实现信息的自动扫描而设计的,是快速、准确、可靠地收集数据的有效手段。随着深度学习和计算机视觉的不断发展,识别技术将达到更高的水平,并推出激光测距装置、激光导航装置、光学镜头、光电开关、相机、RFID系统、3D在未来的识别中,相机等一系列产品会有更多的选择。
二、智能核心基础的收集与应用
采集技术的应用有助于物流走向智能物流时代,"智能物流"自动化的概念到实际应用,自动采集技术可以在仓储、运输、包装、配送等物流环节展示技能,帮助中国物流企业实现信息化和智能化。
智能物流依赖于信息技术和网络技术的支持,这两种技术都需要数据保证。识别和收集技术是最方便的数据处理 最可靠的手段之一。数据通过自动识别技术传输到计算机和网络,形成物流信息流,达到监控、跟踪、检索、查询、追溯的目的。
在物流信息化、大数据和智能化的情况下,采集技术必将迎来应用的新浪潮。物流信息化的基础是全面、准确、实时的数据采集。收集的信息种类繁多,主要包括货物编号、重量、尺寸、位置和状态。
没有物流信息化,任何先进的技术设备都不能应用于物流领域。条形码技术和射频自动识别采集系统是自动分拣系统、自动访问系统、自动导向车辆和货物自动跟踪系统的基础和前提。
仓储物流系统的运行过程包括搬运、传输、堆放、拣选、包装等一系列操作。所有这些操作都离不开信息的收集、预处理、传输、存储和显示,甚至信息的深度处理。经常用于这些操作RFID海量数据的自动采集和输入设备、条码设备等。
利用收集技术和网络,可以实时准确地记录货物在物流中心的运动过程、仓库的分布和货物本身的信息,提高物流过程的可视性,帮助充分利用叉车、搬运车等物流设备。
在现代物流中,仓储变得越来越重要,与仓储和交付有关,货物分拣任务越来越繁重。在此背景下,自动分拣系统已成为仓储中最耗时的环节,其分拣效率和准确性至关重要。射频识别采集技术在分拣系统中具有优势。越来越多的企业将射频技术应用于物流自动分拣,以提高自动分拣识别的效率和准确性。
提高效率是一个永恒的课题。采集技术是物流自动化的核心。合理应用于物流管理,可有效提高物流运营的准确性和效率,建立更快、更准确、更智能的物流系统。
数据采信技术在物流领域得到了广泛的重视和应用,广泛应用于快递、仓储物流、商品追溯等领域,使物流更加简单快捷。
识别采集技术的应用对物流行业有很大的影响。它不仅能有效提高整个物流业供应链的效率,而且能加快现代物流信息化的发展,为物流业向更高水平的发展奠定坚实的基础。
识别采集技术的应用,使行业对物流管理的自动化有了新的认识,促进了物流智能化的发展,拓展了物流行业的视野。
现代物流是以满足消费者需求为目标,统一制造、运输、销售等市场形势的战略措施。通过大量数据的收集、计算和传输,将数字指令传输到实体世界,结合互联网、移动通信等技术,实现全球项目跟踪和信息共享。自动采集技术的应用解决了数据输入和数据采集的瓶颈问题。
收集设备的便携性和可扩展性也非常重要。对手持式产品的需求将增加,对产品的功能要求也将更高。未来,自动收集设备需要更低的能耗、更远的功能距离和更快、更可靠的读写速度。
三、5G与物联, 未来收集数据将有助于收集数据收集
传感器、物联网、人工智能(AI)及5G降低成本、改造经营等技术是大势所趋,物流信息收集也不例外。
5G大势下,RFID 在物联网上使用条码技术,优化物流配送系统,促进物流管理和服务的智能化。从某种意义上说,物流采集技术的应用关系到物流智能化的成败。通信技术由4人组成G向5G频谱利用率大大提高,数据识别采集技术也将大大提高。5G该技术具有数据传输速度高、网络泛能力强、传输安全性能高、功耗和传输延迟低、终端接入量大等优点。
5G网络的大量接入代表了物联网连接实体设备的实施可能性。物流行业可以全面实现物联网智能物流仓储产业链,这意味着智能物流仓储系统中的每个终端节点都可以通过物联网实时监控,使数据识别和收集越来越重要。
在实际应用中,我们对物联网中包含的核心技术进行分类,可以获得大约四类,感知和识别技术作为物联网的基础,负责收集和收集物流过程中的实际事件和数据,实现外部世界信息的感知和识别,实现每种材料的管理,甚至实时跟踪材料。
物联网下的智能物流仓储管理系统可以自动准确地获取仓储信息和产品信息,如仓库中的RFID系统与托盘系统结合良好,可闭环应用于整个仓储系统,有效降低成本。
随着5G随着物联网技术在物流行业的逐步实施,仓储从当年货物的简单存储演变为搬运、传输、存储、识别、测量等操作。数据收集完成后,物联网系统将自动总结和整理有效地配送库存设备监控数据,更好地完成物流过程中的各个环节。
关于铨顺宏
深圳市铨顺宏科技有限公司,专注于物联网行业领域无线射频技术的硬件产品,以RFID和GNSS 为核心技术的产品和应用,从设备研发、解决方案和市场销售,产品广泛应用于物联网技术在智能化仓储物流、智能电力资产管理、档案信息化管理、智能制造信息化、医疗信息化和无人机机器人物联网集成应用等行业细分领域。
始终坚持以“设备+解决方案+服务”为一体的商业模式,以技术服务应用,技术与应用有效融合,并依托品牌及技术的优势,结合丰富的物联网行业技术服务经验,从方案咨询、产品选型,到方案设计和系统平台支持,为用户提供易于操作且稳定性高,具差异化、具创新的综合性技术服务。
审核编辑:汤梓红
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