智能物流的常见应用场景及系统
导语
大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，老K。
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2020-12-14
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厂内物流四大场景
目前国内厂内物流按照应用场景划分，可以分为四大类：工厂物流，电商物流，快递物流及机场物流。
这次我们先抛开机场物流部分，从工厂物流，电商物流与快递物流三个视角来三观国内物流设备的现状。
四大物流系统
目前国内主流物流系统可以分为四大类：
托盘立体库系统
料箱货到人系统
AGV系统
货物分拣系统
三观厂内物流
一观：工厂物流
工厂物流系统通常都与生产线协同工作，要求物流系统的原料输送，成品，半成品的存储等满足产线工作的需求。因此工厂物流的应用场景有以下特征：
一方面，需要输送和存储的原料，成品，半成品的数量都比较多，产品种类相对单一。通常会选用以托盘为主的存储单元来存放货物。
其次，工厂通常以toB业务为主，出货集中量大，对拣选作业的需求较小。
另一方面，产线通常按照批次或订单批量生产，原料，半成品，成品以批量入出库作业为主。
综上所述，托盘立体库是满足工厂需求的最佳选择，在工厂物流中扮演着重要的角色。同时，在生产车间的不同工序之间，还有忙碌工作的磁导或SLAM导引的AGV。
托盘立体库系统主要包括的机型：堆垛机，托盘输送线，提升机，RGV，码垛机器人等。
二观：电商物流
国内电商自建物流体系最具代表性的当属京东，对于电商物流而言，是一种位于工厂物流和快递物流中间位置的应用场景。
一方面，它不同于工厂物流，需要存储的商品的单个SKU的数量相比于工厂要少很多，但是产品的种类却非常多，比如女士的口红，每一个色号就有是一种商品，等等。
其次，电商的业务通常以toC为主，因此，不同于工厂物流，拣选对于电商物流而言是必须要解决的问题。
另一方面，电商自建物流还要解决拣选完成订单的包装，分拣，配送等问题，因此货物分拣系统对于电商物流也是不可或缺的。
料箱货到人拣选系统和KIVA货到人拣选系统，近几年在电商领域的应用越来越多，这两种系统同时解决了存储和拣选两个问题。相比与其它物流系统，是更适合目前电商物流应用场景的解决方案。
货到人拣选系统包括的机型：Miniload,Shuttle,料箱输送线，人工拣选站，料箱提升机，换层提升机，KIVA等。
三观：快递物流
快递物流不需要考虑太多存储的问题，只需尽快将进港包裹拣选完成后装车出港，因此货物分拣系统在快递物流中被大量使用。
货物分拣系统包括的机型：伸缩皮带机，矩阵，单件分离器，环形交叉带分拣机，直线交叉带分拣机，摆轮，摆臂，模组带，滑块分拣，落带式分拣，等等。
智能仓储物流技术研习社
围绕厂内物流Intralogisitics，分享仓储物流自动化技术、设备、系统等知识，畅谈智能仓储物流的未来和去向。专栏包括智能仓储物流自动化规划设计，自动化立体库、智能机器人，自动化拣选系统，仓储管理软件WMS，AGV应用等等一系列热点内容。
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人工智能在计算机信息技术中应用
人工智能在计算机信息技术中应用时间：2023-05-2421:11:28
【摘要】计算机技术的不断提升，推动了人工智能技术的快速发展，并且在各个行业领域中得到广泛应用。本文以文献对比法和理论分析法，对人工智能系统发展现状及应用优势进行分析，从系统安全管理、网络管理及其评价、数据挖掘等方面进行分析，提出了针对性的解决和控制措施，期望能够给同领域的技术人员提供一定理论支撑。
【关键词】人工智能；计算机；信息技术
90年代初，计算机只能单机或局域网操作，还不能上网。随着互联网的出现催生了计算机信息技术的发展。在万物互联互通，世界瞬息万变的时代，我们生活的世界在信息网络中实现了人与物、物与物、机与物的互相连接。计算机正向人脑方向发展，逐渐具备人脑的学习、思考、存储、记忆等功能。最近十几年，计算机智能化、人工智能神经网络等研究进入了高潮。让计算机实现人的听觉、视觉等识别能力是人工智能化研究中面临的重大挑战。随着人工智能技术与多媒体、数据库等技术逐渐结合，计算机变得越来越高效、智能。目前，全世界都对人工智能技术高度关注。为了提高国家的实力，实现科技兴国的目标，我国加大了在人工智能方面的投入力度及政策扶持。随着通信技术和数字化技术的快速发展，网上的信息量越来越多，这已成为一个值得我们关注的问题。如何使用智能方法识别并处理这些信息（包括文字，图像，语音等）已成为目前信息技术领域的一大难题。人工智能指通过计算机模仿人类大脑的思维过程和智能行为，从而使机器完成人工智能化。采取人工智能技术，可模拟人类的思维和处理问题方式，对所需要的专业及工作环境进行模拟和编程，进而代替人工解决实际问题，实现工作系统的智能化运行。要实现这些功能不仅需要理论基础，还要有技术和方法。从应用的优势看，人工智能技术在计算机网络系统中的应用可有效提升模糊信息数据的处理效率，其中最为典型的代表即对模糊数据处理时实现分级管理，同时人工智能的应用不仅能降低成本，还能推进计算机网络系统的智能化发展。因此，本文将重点分析人工智能在计算机信息技术中的优势及具体的应用。
1人工智能技术基本概念及应用优势
人工智能的前身是计算机信息技术，是一种让计算机模拟人的思维来完成相关任务的新的技术。计算机通过程序来模拟人的学习、推理、思考、规划等一些思维过程和智能行为。它是信息技术发展到一定阶段革命性的产物，加快了社会的技术进步。人工智能技术的使用能让计算机在执行程序时记忆并优化组合各种程序，使计算机不再简单依靠人的指令，而是效仿人类大脑思考过程，通过精确地分析和计算得到最优的结果。随着信息时代的到来，计算机网络技术取得了长足的发展，人工智能技术的应用也得到一定提升。随着人工智能的应用越来越频繁，数据处理的效率得到了有效提升，网络的稳定运行也得到了保障。一般情况下，计算机信息技术中人工智能的应用优势大概有以下几个方面：1）模糊信息数据的处理效率能够得到高效提升，这都依赖于人工智能系统。在大数据时代，最具典型的是数据信息的多样化处理，不仅要能拓宽使用类型，同时还要将数据处理的信息内容涵盖多个领域。人工智能技术不仅有效解决目前存在的矛盾问题，同时能够在分级管理过程中，将处理后的数据信息进行优化，实现处理后数据信息的等级划分，进而使数据处理信息的水平得到快速提高，为计算机网络信息技术的高效稳定发展奠定良好的基础。2）成本的降低，有赖于人工智能的应用。在人工智能中电子信息技术得到了广泛应用，这种应用没有很高的成本。电子信息技术是运用高速的算法，对大量的数据进行运算，而且具有相当高的效率。人工智能具有使用方便，数据处理速度快、精度高等特点。在网络中应用人工智能技术能够减少资源浪费，有效整合信息和数据，提升计算机的运行速度，进而降低了成本，这样就可以得到更大的经济效益。3）计算机网络系统发展到今天，人工智能的应用起到了很大的作用。人工智能是一个新的领域，它应用到计算机网络系统中，可以对信息进行深度挖掘，整合大量的信息数据，有效地提高了计算机的网络技术水平，提升数据信息的辨识度。在数据的搜集、处理及应用等过程中，为保证数据信息的精确性，完善计算机系统智能化发展具有积极意义。4）人工智能的应用有助于创新。经济社会发展到今天，需要变革和创新，尤其是科技的创新，极大地改变了人们的生活。特别是近二十年，电子信息技术的高速发展带动了人工智能的进步。同时人工智能系统所具备的精准、高效、省时等优点，对电子信息技术发展又有着促进作用。这两年全球范围的疫情，极大地改变了人们的生活方式，充分利用大数据、云计算系统，可以推动社会发展向数字化转型。
2人工智能在计算机信息技术中的标准化应用
2.1人工智能在计算机信息安全管理中的应用
在计算机网络安全中，人工智能的应用越来越广。例如，智能防火墙技术。与普通的计算机防御系统相比，智能防火墙的优势还是很明显的。它可使用智能识别技术对数据信息进行及时有效处理，根据先使用原则，采取概率以及分析记忆的方法，这样可以降低计算机在检查过程中的计算失误，提高发现网络有害数据的概率。在计算机网络安全管理入侵检测的环节中，智能防火墙技术的应用对计算机信息技术的安全具有深远的影响，也是实施防火墙技术的关键。另外，人工智能技术是建立智能邮件清理系统的核心，可及时有效地甄别无用的邮件信息，并能够及时、全面、高效地处理掉无效、有害的邮件，有效地监测系统软件和客户的邮件信息，对用户的信息安全不会产生影响，进而使邮件系统达到安全、稳定。人工智能的迅猛发展，带动计算机信息技术的进步，使网络管理更加智能化。例如，可借助人工智能技术中的专家处理软件或系统，对问题进行及时解决和控制，使计算机网络系统时时都处在安全监测和维护状态中，这样会大大降低管理的难度，也会增加网络管理的精确度，对人工智能技术的有效应用及计算机网络信息处理系统的优化起到重要作用。依据人工智能的理论以及专家系统的支持，人工智能在计算机信息系统的处理中得到了广泛应用。人工智能技术的应用，不仅涉及计算机应用程序，同时还可对经验及相关知识进行有效积累，汇集相关专家资源，通过专家处理系统，开展确定性的推理分析，对优化确定性的逻辑理论，构建逻辑性的思维体系等具有重要意义。
2.2人工智能在计算机辅助管理中的应用
目前在现代化管理中，计算机辅助管理已得到了广泛应用。人工智能技术在计算机管理中的使用是一种辅助化的管理模式，其基础理论为认知学，可通过知识形式对管理理论、管理思想进行优化，通过对学习形式的表达和对知识体系的形式化分析，促进问题解决思路和解决方案的落地实现。在人工智能处理系统中建立的基础是知识库。计算机辅助管理依靠知识库，根据某个事实，依据一定的规则来对知识库和管理的内容进行表达。人工智能在生活中的应用及作用见下表1。人工智能自诞生以来，理论和技术都在日益成熟，应用领域也在不断扩大。例如，智能物联网系统、工业机器人4.0、无人驾驶汽车的应用、智能的安保系统、智能家居系统、智慧医疗系统、智能教育系统、智能金融、智能农业等。智能化在我们的生活中无处不在。人工智能是未来世界发展的方向，将人们从传统行业的体力劳动中解放出来。
2.3人工智能在计算机数据挖掘系统中的应用
所谓数据挖掘技术，是将计算机用于数据搜索的过程。数据挖掘技术大致分为三个阶段，最初为数据源的收集，其次是将这些数据源进行处理，最后将有效的数据源进行应用。在处理数据的过程中，会用到数据挖掘技术来进行信息收集，因信息内容的不同，数据处理也会不断改变。这样通过数据处理技术逐步建立数据库。人工智能的基础是数据库，与普通的数据控制技术相比，当数据控制技术与人工智能技术融合，利用人工智能技术将数据挖掘技术广泛应用到社会各个方面。用户通过使用计算机得到自己需要的相关信息，这样减少了工作量，提高了效率，另一方面计算机可以对信息进行分类保存，防止信息丢失。在信息时代，如果按照传统的计算机信息处理方式将耗时耗力，也不一定能够达到预想的效果。这时，将人工智能应用到计算机数据挖掘系统中，将会起到事半功倍的效果。操作员先找到标准数据，然后根据标准数据进行数据挖掘，在这个过程中，提高了计算机网络系统的安全性和信息的准确性。工作人员日常生活中需要对入侵计算机的规则进行学习，掌握入侵计算机的系统模式，然后做好数据记录，确保每一个入侵数据信息都不会被遗漏，从而为下次识别外部计算机入侵系统的行为提供便利，有效提高数据挖掘系统运行的安全性，这样可以使数据挖掘系统的安全性得到提高。
3结语
现在，人工智能已经应用到我们生活的方方面面，例如使用者只要输入关键的信息，计算机就会根据指令在数据库中进行搜索，给出用户需要的结果。以安卓系统为例，用户使用智能手机时，向手机中的APP下达命令，这些软件就会根据命令提供相关的信息结果。用户要去某个地方需要导航时，进入导航系统发出命令，系统会自动搜索出路线，提供相关的导航服务。综上所述，人工智能在计算机信息技术中的应用涉及多个领域，但是因为数据的信息量大，计算机的运行处理信息能力低，经常出现网络瘫痪的情况，没有办法满足日常需求。鉴于此，就需要将人工智能引入到计算机网络处理系统中，充分利用智能化处理大量信息，以确保信息能够得到充分、全面、科学地分析和优化。
【参考文献】
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作者:苗芳单位:辽宁省计量科学研究院