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21世纪是互联网世纪，以信息技术的使用为主，它出现在生活的各个角落，比如智能物流，它将科技和实际的操作相结合，简化了工作流程。智能物流主要体现在四大技术上，当你听到这几个字，你是否会好奇它如何使用，有哪些细节；若感兴趣，不妨看看下文。
智能物流的主要技术分析
1.自动识别技术（1）自动识别技术以计算机、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，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。
（2）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。
（3）时间
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。
2.数据挖掘技术
（1）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。
（2）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。
（3）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。
（4）其目是对数据的统计、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
（1）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。
（2）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。
（3）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。
4.GIS技术
（1）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。
（2）GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：
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。
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。
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。
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。
综上，智能物流的四个技术已经分析完成了，不用再次重复了，免得又要嫌弃我啰嗦，阅读后，你的内心是否有触动；若有，应该技术的使用。四大技术的使用，让智能物流发展更加的速度，因优化了人员配置，提高了工作效率，降低了支出成本，获得了最大的利润。想要知道更多家居资讯请继续关注家居售后服务万师傅。
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