物联网的应用

物联网的应用——智能物流1、物联网应用于智能物流的发展历程及现状在我国，将物联网应用于智能物流中主要经历了三个阶段：启蒙阶段（2003~2004年）、起步发展与探索阶段（2005~2009年）、理念提升阶段（2009年至今）。前两个阶段主要是沿着RFID/EPC和GPS/GIS两条技术路线不断探索的。而以2009年为开端的第三个阶段则是质的飞跃，物联网理念得到了补充和完善，逐渐形成三大技术核心：感知技术、网络通信技术和智能应用技术。智能物流未来的发展方向：运输成本在经济全球化的影响下，竞争日益激烈。如何配置和利用资源，有效地降低制造成本和是企业所要重点关注的问题。要实现这种战略，没有一个高度发达的、可靠快捷的物流系统是无法实现的。随着经济全球化的发展和网络经济的兴起，物流的功能也不再是单纯为了降低成本，而是发展成为提高客户服务质量以提高企业综合竞争力。当前，物流产业正逐步形成七个发展趋势，它们分别为信息化、智能化、环保化、企业全球化与国际化、服务优质化、产业协同化以及第三方物流。2、物联网在智能物流中的应用范畴智能物流中有许多领域可以应用物联网技术，包含的领域主要有智能运输管理系统、智能仓储管理系统、智能配送系统、智能包装系统和物流安全监督系统等。下面将对物联网技术在部分系统中的应用进行简单的介绍：（1）智能运输管理系统：是一种大范围的运输管理体系，可以准确、高效地对物流运输进行管理。智能运输管理体系主要包括交通管理、车辆控制和车辆调度等子系统；（2）智能仓储管理系统：为了便于对货物的管理，在进行智能物流管理的过程中，需要对物品贴上用于身份识别的电子标签，当对物品进行扫描识别时，RFID读写器就可以进行无接触的信息读写，自动识别物品的信息。主要包括：自动出库系统、自动入库系统、自动盘库系统和自动周转系统等；（3）智能配送管理系统：主要是依托GPS等无线网络通信技术，提高物流配送的效率。主要包括实时监控、双向通讯、车辆调度等子系统1）供应链管理方面目前，越来越多的企业将供应链管理作为提高自己经济效益的一个重要部分，而鉴于物联网强大的信息采集和共享的特性，物联网将减缓供应链的“牛鞭效应”。供应链管理中，通过RFID、红外视频等感知技术可以实时获取物品当前的状态，然后通过物联网的网络层将信息传达给销售商、生产商以及原料供应商，使供应链上的各个环节具备信息快速获取的能力，增加其可供处理的时间。这种供应链的智能物流信息化管理会提高客户需求预测的准确度，促使供应链上下游企业的密切合作，实现整体效益的提高，而不是利润的简单转移。2）智能物流配送中心方面配送中心可以利用物联网中的RFID等技术，根据需要将电子标签贴在货物、托盘或者周转箱上面，通过物品信息的实时记录、处理，再结合物联网的智能处理系统，实现货物出入库、盘点、配送的一体化管理。比如，贴有RFID标签的货物通过入库口时，读写器将自动读取货物信息，并将信息通过网络传送到数据库与订单进行对比，清点无误便可入库，系统的信息库随之更新。在配送过程中，智能软件系统根据客户需求自动安排货物出库计划，出库过程与入库相似。在平时的盘点过程中，可以用固定或者手持读写器进行自动扫描，大大提高工作效率。当然，可以将物联网中的智能终端设备，如智能码垛机器人、无人搬运小车等与操作软件相结合，进一步提高智能物流中心的智能化程度。3）可视化管理方面目前，物联网的GPS/GIS技术、RFID技术、传感器网络技术在智能物流中已展开初步应用，以便实时了解关注对象的位置与状态，力图建立可视化的智能系统。比如，现在的智能物流运输系统积极应用物联网技术，已经在某种程度上实现可视化。通过在运输路线上布置一些网络节点，当装有相应标签或传感器等设备的货车经过时，便可获知其运输的路线、时间、货物等相关信息，使后台管理者实现可视化管理。当然，也可将这种技术落实在企业内部的生产线、汽车食品温度实时监控等场合，以增强整个智能物流过程的透明度。4）可追溯管理方面应用物联网建立可追溯的智能系统，主要是为了实现在智能物流过程中的质量管理和责任追究的功能。比如，将物联网中的视频技术镶嵌在生产系统中，不仅能够实时监控产品的制造过程，而且可以事后进行查询。目前，主要是在食品安全、药品安全等领域运用物联网实施可追溯管理。通过产品追溯体系可以实现产品质量、效率等方面的智能物流保障。3、智能物流中的物联网技术应用现状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。它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。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。经过近30年的发展，自动识别技术已经发展成为由条码识别技术、智能卡识别技术、光字符识别技术、射频识别技术、生物识别技术等组成的综合技术，并正在向集成应用的方向发展。条码识别技术是目前使用最广泛的自动识别技术，它是利用光电扫描设备识读条码符号，从而实现信息自动录入。条码是由一组按特定规则排列的条、空及对应字符组成的表示一定信息的符号。不同的码制，条码符号的组成规则不同。较常使用的码制有：EAN/UPC条码、128条码、ITF-14条码、交插二五条码、三九条码、库德巴条码等。射频识别（RFID）技术是近几年发展起来的现代自动识别技术，它是利用感应、无线电波或微波技术的读写器设备对射频标签进行非接触式识读，达到对数据自动采集的目的。它可以识别高速运动物体，也可以同时识读多个对象，具有抗恶劣环境、保密性强等特点。生物识别技术是利用人类自身生理或行为特征进行身份认定的一种技术。生物特征包括手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征包括签字、声音等。由于人体特征具有不可复制的特性，这一技术的安全性较传统意义上的身份验证机制有很大的提高。人们已经发展了虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别技术、签名识别技术、声音识别技术、指纹识别技术等六种生物识别技术。2）数据挖掘技术数据仓库出现在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。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。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。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。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，但由于其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。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。它采用了多点并行搜索的方式，通过选择、交叉和变异等进化操作，反复叠代，在个体的适应度值的指导下，使得每代进化的结果都优于上一代，如此逐代进化，直至产生全局最优解或全局近优解。其中最具代表性的就是遗传算法，它是基于自然界的生物遗传进化机理而演化出来的一种自适应优化算法。粒度计算：早在1990年，我国著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。人们不仅能在不同粒度的世界上进行问题的求解，而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界，往返自如，毫无困难。这种处理不同粒度世界的能力，正是人类问题求解的强有力的表现”.随后，Zadeh讨论模糊信息粒度理论时，提出人类认知的三个主要概念，即粒度（包括将全体分解为部分）、组织（包括从部分集成全体）和因果（包括因果的关联）,并进一步提出了粒度计算。他认为，粒度计算是一把大伞，它覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究。目前主要有模糊集理论、粗糙集理论和商空间理论三种。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。GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：1、网点标注：将物流企业的网点及网点信息（如地址、电话、提送货等信息）标注到地图上，便于用户和企业管理者快速查询。2、片区划分：从“地理空间”的角度管理大数据，为物流业务系统提供业务区划管理基础服务，如划分物流分单责任区等，并与网点进行关联。3、快速分单：使用GIS地址匹配技术，搜索定位区划单元，将地址快速分派到区域及网点。并根据该物流区划单元的属性找到责任人以实现“最后一公里”配送。4、车辆监控管理系统，从货物出库到到达客户手中全程监控，减少货物丢失；合理调度车辆，提高车辆利用率；各种报警设置，保证货物司机车辆安全，节省企业资源。5、物流配送路线规划辅助系统用于辅助物流配送规划。合理规划路线，保证货物快速到达，节省企业资源，提高用户满意度。6、数据统计与服务，将物流企业的数据信息在地图上可视化直观显示，通过科学的业务模型、GIS专业算法和空间挖掘分析，洞察通过其他方式无法了解的趋势和内在关系，从而为企业的各种商业行为，如制定市场营销策略、规划物流路线、合理选址分析、分析预测发展趋势等构建良好的基础，使商业决策系统更加智能和精准，从而帮助物流企业获取更大的市场契机。4、物联网在智能物流中的应用目的随着通讯技术和物流自动识别技术的快速发展，现代物流逐渐朝着智能化、自动化和全程化的方向发展。物流技术的出现对整个社会体系产生了重大的影响，物联网技术可以对物流信息进行高效的自动感知和数据采集，有效控制物流的整个流程，实现智能化和精准化的操作，对于提高物流成本、提升现代物流的管理水平具有重要的意义。物联网的出现为实现智能物流提供了强有力的技术前提，提高物流运输和管理的效率，真正实现物流行业的信息化和智能化。UWBUWB(UltraWideband)又名超宽带，是一种无载波通信技术，利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。有人称它为无线电领域的一次革命性进展，认为它将成为未来短距离无线通信的主流技术。一开始是使用脉冲无线电技术，此技术可追溯至19世纪。后来由Intel等大公司提出了应用了UWB的MB-OFDM技术方案，由于两种方案的截然不同，而且各自都有强大的阵营支持，制定UWB标准的802.15.3a工作组没能在两者中决出最终的标准方案，于是将其交由市场解决。为进一步提高数据速率，UWB应用超短基带丰富的GHz级频谱。总的来说，UWB在早期被用来应用在近距离高速数据传输，近年来国外开始利用其亚纳秒级超窄脉冲来做近距离精确室内定位，如LocalSense无线定位系统。特点：UWB(UltraWideband)无线通信是一种不用载波，而采用时间间隔极短(小于1n