物流前沿理论与方法1
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了物流前沿理论与方法1相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
第一章 自动识别与射频技术
1.1自动识别技术概述
射频识别技术概述
射频识别技术：1、通过无线射频方式进行非接触双向数据通信。2、利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写。3、达到识别目标和数据交换的目的,被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。
识别系统：通过电磁波实现电子标签的读写与通信。
通信距离：分为近场和远场。
数据交换方式：1、负载调制 2、反向散射调制
射频识别技术发展进程
RFID技术理论
单芯片电子标签、多电子标签识读、无线可读可写、适应高速移动物体的RFID。
射频识别技术——特点
适用性：1、RFID技术依靠电磁波，并不需要连接双方的物理接触。2、能够无视尘、雾、塑料、纸张、木材以及各种障碍物建立连接，直接完成通信。
高效性：1、RFID系统的读写速度极快，一次典型的RFID传输过程通常不到100毫秒。2、高频段的RFID阅读器甚至可以同时识别、读取多个标签的内容。
独一性：1、每个RFID标签都是独—无二的。2、通过RFID标签与产品的——对应关系，可以清楚的跟踪每一件产品的后续流通情况。
简易性：RFID标签结构简单，识别速率高、所需读取设备简单。随着NFC技术在智能手机上逐渐普及,每个用户的手机都将成为最简单的RFID阅读器。
射频识别技术一一优缺点
优势：
**外在表现形式:**载体具有防水、防磁、耐高温等特点，保证射频识别技术在应用时具有稳定性。
**使用:**在实时更新资料、存储信息量、使用寿命、工作效率、安全性等方面都具有优势。
1、能够在减少人力物力财力的前提下，更便利的更新现有的资料,使工作更加便捷;
2、依据电脑等对信息进行存储,最大可达数兆字节，可存储信息量大,保证工作的顺利进行;
3、使用寿命长，只要工作人员在使用时注意保护,它就可以进行重复使用;
4、改变了从前对信息处理的不便捷，实现了多目标同时被识别，大大提高了工作效率;
5、设有密码保护，不易被伪造,安全性较高。
缺点
**技术成熟度不够:**由于超高频RFID电子标签具有反向反射性特点，使得其在金属、液体等商品中应用比较困难。
**成本高:**RFID电子标签价格为普通条码标签的几十倍，降低了市场使用RFID技术的积极性。
**安全性不够强:**RFID电子标签信息被非法读取和恶意篡改。
技术标准不统一。
射频识别技术一一应用领域
物流仓储：物流过程中的货物追踪、信息自动采集、仓储管理应用、港口应用、邮政包裹、快递等。自动采集、仓储管理应用、港口应用、邮政包裹、快递等。
物流运输：运输车辆管理、物流枢纽管理、机车识别等。
取货身份识别：电子护照项目、我国的第二代身份证、学生证等其他各种电子证件。
防伪：贵重物品(烟、酒、药品)的防伪和票证的防伪等。
1.2自动识别技术工作原理分类
射频识别技术——工作原理
RFID系统：1、阅读器2、电子标签(应答器)3、应用软件系统
以RFID卡片阅读器及电子标签之间的通讯及能量感应方式来看大致上可以分成:
感应耦合：低频
后向散射耦合：高频
阅读器(读或读/写装置)：耦合模块、收发模块、控制模块、接口单元
阅读器<=半双工通信方式=>电子标签
通过耦合给无源标签提供能量和时序。
对物体识别信息的采集、处理及远程传送等管理功能。
射频识别技术一一组成部分
()阅读器:阅读器是将标签中的信息读出,或将标签所需要存储的信息写入标签的装置。根据使用的结构和技术不同,阅读器可以是读/写装置,是RFID系统信息控制和处理中心。
电子标签
1、由阅读器在一个区域内发送射频能量形成电磁场，区域的大小取决于发射功率。
2、在阅读器覆盖区域内的标签被触发，发送存储在其中的数据，或根据阅读器的指令修改存储在其中的数据，并能通过接口与计算机网络进行通信。
电子标签组成：1、收发天线2、频率产生器3、锁相环4、调制电路5、微处理器6、存储器7、解调电路8、外设接口
电路构成：1、收发天线2、AC/DC电路3、解调电路4、逻辑控制电路5、存储器6、调制电路
射频识别技术一一分类
无源RFID
1.出现时间最早，最成熟，其应用也最为广泛。
2.电子标签通过接受射频识别阅读器传输来的微波信号，以及通过电磁感应线圈获取能量来对自身短暂供电，从而完成此次信息交换。
3.产品的体积可以达到厘米量级甚至更小，而且自身结构简单，成本低，故障率低，使用寿命较长。
4.有效识别距离通常较短，一般用于近距离的接触式识别。
5.主要工作在较低频段,典型应用包括:公交卡、二代身份证、食堂餐卡等。
有源RFID
1.在高速公路电子不停车收费系统中发挥着不可或缺的作用。
2.通过外接电源供电，主动向射频识别阅读器发送信号。其体积相对较大。但也因此拥有了较长的传输距离与较高的传输速度。
3.主要工作在90OMHz、2.45GHz、5.8GHz等较高频段，且具有可以同时识别多个标签的功能。
4.有源RFID的远距性、高效性，使得它在一些需要高性能、大范围的射频识别应用场合里必不可少
半有源RFID
1.无源RFID与有源RFID之间矛盾的产物,又叫做低频激活触发技术。
2.半有源RFID产品处于休眠状态，仅对标签中保持数据的部分进行供电，因此耗电量较小，可维持较长时间。
3.先利用低频信号精确定位，再利用高频信号快速传输数据。
4.应用场景为:在一个高频信号所能所覆盖的大范围中，在不同位置安置多个低频阅读器用于激活半有源RFID产品。
1.3射频识别技术概述
1.简介
白动识别技术
应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。
2 .概念
能够让物品“开口说话”的—种技术。
白动识别技术将数据自动采集，对信息自动识别，并自动输入计算机。
数据采集：在计算机信息处理系统中，数据的采集是信息系统的基础。
3.现状
4.特点
1、是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术，是一种高度自动化的信息或者数据采集技术。
1.光符号识别技术2.语音识别技术3.生物计量识别技术4.IC卡技术5.条形码技术6.射频识别技术(RFID )
中间件=>计算机
中间件：有的场合，中间件本身就具有数据处理的功能。
5.应用
优点：采用自动识别技术自动记录跟踪资产的位置信息，帮助管理者迅速在设备故障时迅速定位故障位置，提高效率。
1.4射频识别技术工作原理和分类
自动识别系统：完成系统的采集和存储工作。
应用程序接口：提供自动识别系统和应用系统软件之间的通讯接口包括数据格式，将自动识别系统采集的数据信息转换成应用软件系统可以识别和利用的信息并进行数据传递。
中间件
应用系统软件：对自动识别系统所采集的数据进行应用处理。
分类
一维条码：由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。
二维条码：在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。能在横向和纵向两个方向同时表达信息。
生物识别技术：通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。
物理特征：1.指纹2.掌形3.眼睛4.人体气味5.脸型6.皮肤毛孔7.手腕8.血管纹理9.DNA
行为特征：1.签名2.语音3.行走步态4.击打键盘的力度
声音识别技术：是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。
人脸识别技术：特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
指纹识别技术：指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。
图像识别技术：在人类认知的过程中，图形识别指图形刺激作用于感觉器官，人们进而辨认出该图像是什么的过程，也叫图像再认。
磁卡识别技术：磁卡是一种磁记录介质卡片，由高强度、高耐温的塑料或纸质涂覆塑料制成，能防潮、耐磨且有一定的柔韧性，携带方便、使用较为稳定可靠。
1.变化磁的极性，使之产生磁变，识别器分辨这种磁性变化。
2.解码器识读到磁性变化并将之转换回字母或数字的形式，由计算机进行处理。
IC卡识别技术：IC卡通过卡里的集成电路存储信息，采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行通讯。
接融式C卡：通过IC卡读写设备的触点与IC卡的触点接触后进行数据的读写。国际标准IS07816对此类卡的机械特性、电器特性等进行了严格的规定。
非接融式C卡：该类卡与IC卡读取设备无电路接触,通过非接触式的读写技术进行读写(例如光或无线技术)。
OCR：OCR，是属于图形识别的一项技术。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。
1.影像输入2.影像预处理3.文字特征抽取4.比对识别5.人工校正6.输出
**RFID：**通过无线电波进行数据传递的自动识别技术，是一种非接触式的自动识别技术。
特有的无接触、抗干扰能力强、可同时识别多个物品。
第二章 大数据在智慧物流领域的应用
2.1大数据与智慧物流
供应链管理的要素与及结构体系框架
供应链管理主要涉及六大领域:1.需求管理(demandmanagement)2.计划(planning)3.订单交付（(fulfillment)4.物流管理（logisticsmanagement)5.采购供应（sourcing)6.逆向物流（(reverselogistics)
以需求管理、计划、物流管理、采购供应、订单交付及逆向物流这六个领域为基础,将供应链管理细分为基本职能领域和辅助职能领域。
基本职能领域：产品开发、产品技术保证、采购、制造、生产控制、库存控制、仓储管理、分销管理、市场营销等
辅助职能领域：客户服务、设计工程、会计核算、人力资源等
供应链管理关注的不仅仅是物料实体在供应链的流动，除了企业内部与企业之间的运输、仓储和实物分销外，还包括以下内容:
1.1.战略性供应商和用户合作伙伴关系管理
1.2.供应链产品需求预测和需求计划管理
1.3.供应链的设计与布局优化
1.4.企业内部各工序与企业之间物料供应与需求同步管理
供应链管理注重总成本与客户服务水平之间的关系，把供应链各项职能活动有机地结合在一起，能够最大限度地发挥出供应链整体的力量，达到供应链企业群体获益的目的。
供应链管理领域的十大主要问题
它们分别是需求与供应计划管理,供应链库存管理,供应链网络设计,供应链合作伙伴关系管理,物流管理，供应链资金流管理，供应链信息流管理,供应链企业组织结构,供应链绩效评价与激励机制,供应链风险管理。
供应管理研究的目的之一就是寻求效率和响应速度之间的平衡, 以便取得企业竞争优势,因此,企业必须充分考虑这些供应链关键要素的重要性。对于每个关键要素，企业都必须在效率和响应速度之间寻求平衡，因为这些关键要素的合力作用，决定了整个供应链的效率和响应速度，最终决定整个供应链的竞争力。
供应链管理系统的关键要素:1.需求与供应链计划管理2.供应链库存管理 3.供应链网络设计4.供应链合作伙伴关系管理5.物流管理6.供应链资金流管理7.供应链信恳流管理8.供应链企业的组织结构9.供应链绩效评价与激励机制10.供应链管理中的风险防范机制
从供应链管理的内容可以看出，它与传统的企业内部物料管理和控制有着明显的区别，主要体现在以下几个方面:
1.供应链管理把供应链中所有节点企业看作一个整体
2.供应链管理强调和依赖战略管理
3.对所有相关企业采用集成的管理思想和方法
4.强调在企业间建立合作伙伴关系
5.供应链管理的协调与激励机制
2.2智慧物流数据分类
智慧物流商务管控数据主要包括商物数据即流通商品的数据、物流网络数据和流量流向数据三个方面。
智慧物流产品数据：产品是指提供给市场，被人们使用和消费的任何东西，是流通商品中最重要的一部分。按照产品生产的行业不同，将智慧物流产品数据分为农业产品数据、工业产品数据和其他产品数据。
智慧物流商品数据：指商品流通企业外购或委托加工完成、验收入库用于销售的各种产品。按照消费者的需求层次划分，将智慧物流商品数据分为基本生活品类数据、享受品类数据和发展品类数据等。
智慧物流货物数据：货物主要是指经由运输部门或仓储部门承运的产品。货物主要是按照货物属性的不同来分类，智慧物流货物数据主要包括智慧物流普通货物数据和智慧物流特殊货物数据。
物流节点数据：智慧物流中的物流节点主要包括枢纽型节点、资源型节点、加工型节点和综合型节点，因此，在智慧物流中的物流节点数据也分为这四个方面。
网络数据：根据网络主体的不同，将智慧物流中的网络数据分为基础设施网络数据、能力网络数据、信息网络数据、组织网络数据。
流量数据和流向数据
1.分析数据2.调控数据3.分布数据4.优化数据
流量数据：主要是统计了智慧物流过程中和网络中在各环节的流量及相关的信息，主要包括流量分析数据、流量调控数据、流量分布数据、流量优化数据等。
流向数据：主要描述了货物在智慧物流网络中的来源和去向，是分析智慧物流数据的重要基础数据。流向数据主要包括流向分析数据、流向调控数据、流向分布数据、流向优化数据。
智慧供应链物流数据
**采购物流数据划分：**主要指包括原材料等一切生产物资在采购、进货运输、仓储、库存管理、用料管理和供应管理过程中产生的数据，按照智慧物流采购物流的流程,智慧物流采购物流数据主要包括供应商基本数据、采购计划数据、原料运输数据、原料仓储数据。
**生产物流数据划分：**是生产工艺中的物流活动产生的数据，按照智慧物流生产物流的流程和数据需求，将智慧物流生产物流数据分为生产计划数据、生产监管数据、生产流程数据、ERP数据。
销售物流数据划分：指生产企业、流通企业出售商品时，物品在供方与需方之间实体流动的过程中所产生的数据，主要包括物流数据、供需数据、订单数据、销售网络数据等。
客户数据划分：指产品最终到达的客户所具有或产生的数据，主要包括客户基本数据、客户购买数据、客户喜好数据、客户需求数据。
智慧物流业务数据分类
运输数据类划分：作为智慧物流的核心业务，其进行过程中的数据较多。
仓储数据类划分：是智慧物流业务中的静态业务，主要业务内容包括将产品及相关信息在进行分类、挑选、整理、包装加工等生产活动后，集中到相应场所或空间进行保存。
配送数据类划分：配送是物流的最后一个环节，在智慧物流中，利用物联网等先进技术及时获得交通信息、用户需求等因素的变化情况，制订动态配送方案，完成高效率、高品质的配送。
其他业务数据类划分：在智慧物流中，除了运输、仓储和配送这三大核心业务之外，还有包装、流通加工和装卸搬运这三个辅助业务，根据不同货物类型，这三个业务的重要性不同，这三个业务只是对物流业务提供辅助的支持，因此归为其他业务类。
2.3智慧物流大数据信息技术
1.智慧物流信息捕捉技术2.智慧物流信息推送技术3.智慧物流信息处理技术4.智慧物流信息分析技术5.智慧物流信息预测技术
传统物流信息捕捉主要是基于供应链角度的信息采集，主要包括条码技术、RFID技术、GPS、GIS技术等。
大数据背景下的现代智慧物流信息捕捉技术，是基于物品商品类型、物流业务角度的信息捕捉，是针对更广域的超大体量数据环境下，如企业营销数据、信息检索与Web搜索数据等，对智慧物流中的商品数量分布、需求分布、商品来源等海量信息进行捕捉。
企业营销数据：主要来自企业内部，包括联机交易数据和联机分析数据等。依托大型企业营销平台，通过对企业营销数据源的实时流数据进行计算、存储、查询等，形成商品类型、商品数量、客户分布、交易量、交易额等基于企业营销的数据产品。
信息检索与Web搜索数据：主要来自于网络搜索引擎、社交网站等。通过利用网络自动索引、网络爬虫等技术，根据既定的抓取目标和搜索策略，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，最终获取所需要的信息。
智慧物流信息推送技术
基于供应链的智慧物流信息推送，即通过对物流信息的实时掌控与推送，使供应链业务更加高效、快捷。
智慧物流信息推送能够根据消费者购物习惯、消费倾向等，为消费者提供合适的商品信息。
信息推技术：网上主动信息服务系统所采用的基础技术。采用这种技术主动在网上搜索目标信息，在对获取的信息进行加工整理后，根据信息的不同特点向不同的用户主动推送信息。
信息拉技术：网上被动信息服务系统所采用的基础技术。在拉技术中，用户针对自己的需求有目的地进行信息查询，并搜索所需的信息，信息服务系统只是被动地接受查询，提供相关信息。
智能信息推拉技术：将信息推技术和拉技术有机结合起来的产物，它能将推技术当中由信息生产者控制信息流向的优点和拉技术中由用户决定和控制信息的查询、获取的优势充分地利用起来。
智慧物流信息处理技术
数据仓库技术：主要是对数据进行集成化收集和处理，不断地对信息系统中的数据进行整理，为决策者提供决策支持。数据仓库技术主要解决数据的提取、集成及数据的性能优化等问题。
云计算：是大数据分析处理技术的核心原理。在云计算智慧物流模式下，用户可将数据保存在互联网的数据中心，应用程序的运行依托互联网大规模服务器集群。
智慧物流信息分析技术
智慧物流客户关系挖掘：数据挖掘技术能够帮助企业在物流信息系统管理中，及时、准确地收集和分析客户、市场、销售及整个企业内部的各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而可以为客户提供有针对性的产品和服务，大大提高各类客户对企业和产品的满意度。
智慧物流商品关联分析：通过挖掘顾客放入购物车中和历史订单中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯，得出一个客户可能同时购买商品的简单规则。可以帮助企业合理安排货架、决定这两种货品在货架上的配置，甚至战略性地布置货品在仓库中的位置。
智慧物流信息预测技术
智慧物流业务管理预测：在大数据背景下，智慧物流业务管理预测以实现物流各个环节业务预测的信息化、数字化、可视化、智能化为目的，涵盖物流配送业务、运输业务、仓储业务等方面，实现物流配送路线优化、预测性运输和仓储的动态管理。
智慧物流供应链预测：从产品设计、原料采购、产品生产、订单管理、产品销售及协同的各个环节，都能够运用大数据预测技术进行更为翔实的动态掌控。
1.SAS分析平台的需求预测技术2.供应链计划预测技术3.供应链风险预警技术
智慧物流商物预测技术：对商品货物的品类、流量流向、供需平衡等进行预测，可以帮助调整商品的营销策略，实现货品流量流向的前瞻性，合理构建物流网络，实现对供需市场的快速响应。
2.4智慧物流业务模式与业务体系研究
大数据对物流系统结构的影响
网络特性
空间结构
在现代物流系统的空间结构及网络结构中，数据采集及信息传输是整个现代物流系统的核心。
物流系统应用大数据及其智能处理技术，可实现对物流环境、物流载运工具、物流设施和转运货物的属性和状态的感知。
从横向角度增加现代物流的业务流程种类，纵向角度通过流程组织优化，简化物流业务环节，实现流程一体化。
大数据对物流组织模式的影响
现代物流组织作为物流活动的关键，对于现代企业的发展和竞争能力的发挥起着非常重要的作用。
大数据及其相关技术的应用
实现了物流运营管理过程中的信息的准确、高效收集和及时处理;
针对物流组织的三种模式，为物流企业寻求资源配置与实际需求的最佳结合点，为新型物流组织模式的发展提供数据及技术支撑。
物流组织结构中一个显著的变化趋势就是物流运营管理由丙部一体化向着过程一体化转变，物流组织将从重视场能提升的垂直层次组织转向一个以过程为导尚的水平组织。
智慧物流商物管控
智慧物流供应链运营管理
智慧物流：通过物流运营过程的信息分享和信息互动，使得物流信息在整个供应链上下涌实现供应链上下游供销信息的无缝衔接。
智慧型一体化供应链：实现对采购物流、生产物流、销售物流的管理，同时又能对客户信息数据进行深入研究与分析，进而对行业上游采取有针对性、目的性的产品规划、采购指导;
有利于下游终端领域的市场推广、消费者行为研究、增值销售等一系列举措的有效跟进，同时提供供应链金融、信息服务等增值服务。
智慧型供应链：通过大数据及其智能处理技术的应用，尽量消除不对称信息因子的影响，最终从根本上解决供应链效率问题。
1.智慧物流核心业务管理
大数据背景下实施运输业务升级的物流企业，通过整合内外物流资源，提供“—站式”综合物流服务。
与上下游业务进行物资资源整合和无缝连接。
2.智慧物流辅助业务管理
辅助业务包括智能包装、智能装卸搬运及智能加工。
**智能包装系统：**根据货物的静态属性、动态属性、客户要求及包装成本等因素自动选择包装容器包装材料和包装技术,提高操作效率,降低工作人员因判断失误所造成的损失;
**智能装卸搬运：**通过利用输送机、智能穿梭车等设备，结合智能装卸搬运信息系统、通信系统、控制系统和计算机监控系统等系统,使智能运输、智能仓储、智能包装和智能加工等物流活动实现无缝衔接。
**智能加工：**包括智能贴签、智能配货、智能挑选混装等，提高物流运作效率。
3.智慧物流增值业务管理
大数据背景下智慧物流业务体系设计
智慧物流业务体系
大数据环境：大数据及其智能教处理支术的应用是物流业务体系再造的动力,大数据不竟下的物流数据感铁知、物流数据传输和物流应用为提高物流的整体服务水平创造了基础条件。
智慧物流服务：大数据背景下的智慧物流针对采购物流、生产物流及销售物流实施运营管控，实现物流业务的智能化、集成化、可控化，提升信息资源整合水平及物流效率。
业务创新
核心业务层
辅助业务层
增值业务层
支撑环境：保障各层物流业务顺利进行的支撑环境包括内部支撑条件和外部支撑条件，内部支撑包括设施、装备、技术、管理和标住。外部支撑包括法规、金融、电子商务、信用和安全。
2.5车联网关键技术、车载设备与导航
感知层：1.是车联网的基础，是联系物理世界与信息世界的重要纽带，是车联网信息采集的关键部分;
2.位于车联网三层结构中的最底层，其功能为“感知”，即通过传感网络获取环境信息。
3.由大量的具有感知、通信、识别(或执行)能力的智能设备组成，其主要技术有RFID技术和传感器技术。
无线射频识别技术
非接触式智能自动识别技术
RFD技术：1.RFID具有远距离识别、可存储较多信息、读取速度快可应用范围广等优点。
2.RFID技术在车联网的感知层占据不可替代的作用。
传感技术：1.传感技术2.通信技术3.计算机技术
传感技术：传感器作为车联网中的“触觉”器官发挥着越来越重要的作用,传感器其他创新应用也不断涌现，主要包括:胎压传感器、智能图像传感器、超声波传感器等。
网络层：1.网络层位于车联网三层结构中的第二层，其功能为“传送";
2.通过通信网络进行信息传输，将感知层获取的信息，安全可靠地传输到应用层，应用层根据不同的应用需求进行信息处理。
通信网可定义为由一定数量的端点和节点的传输链路相互有机地组合在一起，以实现多个规定点间信息传输的通信体系。
应用层：1.是车联网的最上层，是与用户直接相关的层面，例如智能交通、紧急救援、娱乐设施的应用等;
2.目前全球汽车保有量已接近12亿，车联网逐渐深入各个国家,汽车产生的需要计算的数据是难以想象的。
3.在车联网中云计算的能力将越来越受到关注。
大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，传统的数据库无法承受其数据规模和数据传输要求。
大数据技术：1.数据采集2.数据预处理3.数据存储3.大数据分析4.结果展示
大数据：大数据能够收集各种数据并对其加以分析，将其隐藏的规律挖掘出来，并利用表格、图片或文字，对其形成可视化显示，以指导人们的工作、学习，从而提高相应工作领域的运行效率。
车载设备与导航系统
车载辅助设备：这些设备提供的数据可以直接反映出车辆状况和驾驶员状态,提前预警和规范驾驶,保证车辆和驾乘人员的生命财产安全。
车载设备系统主要应用设备包括行车记录仪、胎压监测设备、倒车雷达与倒车影像、自适应巡航等。
汽车导航系统：汽车导航系统是近十年来兴起的一种汽车驾驶辅助设备.
全球已有40%的汽车配备了携带GPS和蜂窝无线通信技术的车载系统。
目前的车载系统都是在内置芯片的基础上不断扩展业务，驾驶员可以通过车载移动设备直接与后台服务器联系或与自己手中的移动设备无缝对接。
车载系统
宝马iDrive车载系统
宝马旗下的iDrive本身就是车载系统中的佼佼者，再搭配Connected Drive驾驶员辅助系统，给用户带去了前所未有的智能体验。
新的iDrive(aidrive)不仅集成了娱乐功能，同时将各类功能重新布局，使驾驶员在需要的时候能够轻松找到对应按钮。
驾驶员辅助系统能够在车速10~60 km/h的情况下，探索到行人或障碍物，从而提示并协助车主降速前行。
新版的iVoka (aivouka)搭载在荣威550上，其最大的特点是导航模块，它能够根据200多万辆汽车的浮动数据采集地感线圈的实时监测，以及24小时人工路况收集来给驾驶员提供路径优化选择。
当你指定目的地和到达时间后，iVoka会自动分析路况变化告诉你何时出发，走什么路线能够在规定时间内到达目的地。iVoka的未来将会更加智能，甚至可以做到声纹钥匙，如声音控制车辆启动、座椅位置、安全带高度等。
广汽集团T一box系统
广汽的车载T-box和一体机已经实现了手机与车辆的准无缝对接。广汽集团开发了AVN一体机，该一体机除了包含T-box的全部功能外，最大的特色是“映射功能”
映射功能允许通过蓝牙、HDMI等连接方式，将手机或Pad上的视频、音频、应用程序直接投射在车辆显示屏上。映射后，用户可以用手机控制车辆，也可以用车辆屏幕控制手机。
为了保证行车安全，广汽特别规定，手机映射到车辆的游戏和视频必须在驻车时才能使用。
汽车自动驾驶技术
汽车自动驾驶技术的研究与实践应用对社会造成的影响是巨大的,从某种意义上而言是一次技术革命。
近些年随着对紧急制动系统、人工智能技术以及传感器系统等方面的深入研究,将来汽车自动驾驶技术必然会造福于人类。
2.6车联网技术的应用
安吉星系统
安吉星通过无线通信技术和全球卫星定位系统向用户提供完善的无线服务，只需要几个按键就能联系客服或进行电话拨打。
碰撞响应紧急救援
当汽车安全气囊打开，或者未开启安全气囊但车辆发生较严重的扭曲时，安吉星碰撞传感器会响应，自动通过网络拨打后台客服中心，并传输定位坐标。
客服中心将会按优先级别最高的紧急求助接入线路，安吉星客服人员就可以通过电话方式确认驾驶员所出现的状况，或直接联系当地救援人员。
当车主或者家人想要到车上取东西却忘记带车钥匙的时候，以往就只能回家拿钥匙，现在装了安吉星系统后，就可以免除这种麻烦。安吉星系统提供远程开锁功能，只要打开安吉星软件或者拨打客服电话，身份信息得到确认后，就可以远程打开车门。
如果车辆在某处抛锚，可以通过蓝色按钮呼叫客服，客服将通过远程实时诊断的方式，查看汽车各部分如发动机、排放器、刹车系统的运行状态，或者汽车机油、汽油含量，在发现故障后远程指导车主进行故障排除，如果无法排除，则会根据车辆坐标位置，联系拖车或者附近通用经销商进行处理。
被盗车辆追踪和车辆限制启动
当发现车辆被盗，车主便可呼叫安吉星客服，在身份得到确认后，安吉星将会追踪车辆行进路线，迅速定位出车辆位置，然后直接联系当地公安部门进行处理。安吉星系统还有车辆限制启动功能，开启此项功能，车辆熄火后就无法再次启动。当车辆被找回后，可以按要求解除车辆启动限制。
车联网配送体系是随着计算机、物联网技术不断发展而兴起的。
网购商品数量越来越多，传统的配送效率低下、成本高，且不利于查询，难以满足新形势的需求。为了解决这一问题，基于车联网的配送受到了越来越多的重视。
车联网下新的配送模式
利用车联网信息交互快捷的特点来节约时间,从而达到降低运输成本的目的。
车联网配送模式借鉴了第四方物流配送对信息和网络技术的应用,且兼备第三方物流在配送方面的优势。
它有别于传统的物流配送模式,所有的业务以车联网物流平台为中心,集发件分配、调度运输、实时查询于一体。
当收件方向发货商提交商品需求后,发货商将联系车联网物流平台而不是第三方物流公司。
车联网物流平台接到订单时会对订单进行审核分类,综合考虑订单的位置仓储库存等情况,挑选出最合适的第三方物流公司进行配送。
带有车联网终端的集装箱通过GPS、RFID等技术确定自身位置,并将位置信息实时传送给物流平台。在集装箱中配有云摄像头,可以通过网络实时查看货物实景。
美国的IVHS(智能车路系统)、日本的VICS(道路交通情报通信系统)等系统通过车辆和道路建立了有效的信息通信，已经实现了智能交通的管理和信息服务。
无线技术的应用：1.智能交定位管理2.智能停车场管理3.车辆类型及流量信息采集 4.路桥电子不停车收费5.车辆速度计算分析
当今车联网系统的发展主要是在传感器技术、无线传输技术、海量数据处理技术、数据整合技术等相辅相成的配合下实现的。
车联网在物流行业当中的应用
随着国内物流市场的完全开放，大型国际物流巨头纷纷打入中国市场，市场竞争迅速进入白热化阶段。在物流业领域，服务质量水平的高低始终是保证物流企业竞争力的关键所在。
提高物流服务质量水平必须从物流运输环节着手，这是因为物流运输贯穿于物流各个环节。长期以来公路货运行业在于整个供应链的信息透明化方面出现“信息洼地”
这一断档往往出现在公路货运部分，鉴于toC和toB的用户差异性较大，体现出我国传统物流企业和货主企业信息化程度普遍较低，严重制约了我国物流行业的高效发展。
1.货车安全监管难2.物流成本居高不下3.运输效率低下4.货车司机从业环境比较差
中交兴路车联网公司以数据挖掘和车联网技术作为引擎，建立了强大的数据感知能力、数据治理能力和数据应用的能力，为公路货运行业提供多元化产品与服务。
依托商用车联网大数据、服务物联网与云通信、时空大数据的货运专用地理信息系统、5G的下一代智能终端技术、人工智能、智能IT管理体系五大核心技术，实现“数据+行业”战略的布局。
车联网技术+数据挖掘
中交兴路通过车联网技术+大数据挖掘开启双轮驱动模式,将定向算法与业务应用相结合;
让被挖掘出的数据更具社会价值、客户价值、企业经营价值,从而加速公路货运生态变革,助推传统物流企业和货主企业走出信息洼地。
不管物流行业如何发展，车联网技术和大数据挖掘都将是公路货运行业生态发展最核心的两大驱动力。
智慧物流：1.智能物流是现代物流发展的必然趋势，在物流运输行业引入新技术、新观点是非常有必要的。
2.作为物联网与汽车技术成功融合的车联网技术，非常适合应用到物流领域，并且已经为物流运输行业带来了不菲的经济效益和社会价值。
第三章 物联网、工业4.0与物流领域…
3.1物联网的概念和体系结构
物联网概念
定义：**狭义的物联网:**物与物之间的连接和信息交换（M2M)。
广义的物联网:不仅包含物与物的信息交换,还包括人与物、人与人之间的广泛的连接和信息交换。
主要特征：1.全面感知2.可靠传输3.智能处理
互联网区别
本质上是通过人机交互实现人与人之间的交流。
物联网
综合了传感器、嵌入式计算机、网络及通信和信息处理等技术，旨在实现人与物、物与物之间的信息交互。
物联网是互联网大脑的感觉神经系统，云计算是互联网大脑的中枢神经系统，大数据是互联网智慧和意识产生的基础，工业4.0或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽。
“互联网+”
核心是互联网进化和扩张,反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程。
物联网的体系结构
物联网体系结构:普遍接受的是物联网的三层体系结构。
1.感知层2.网络层3.应用层
**感知层：**主要用于采集物理世界中发生的物理事件信息,包括各类物理量、标识音频、视频等,通过采集这些信息来识别物体和感知物理相关信息,是联系物理世界和虚拟信息世界的纽带。
涉及的主要技术包括RFID技术、传感器和无线传感器网络、GPS终端、智能机器人和其他智能终端等。
感知层设备主要分为
自动感知设备:RFID、传感器、GPS、智能家用电器、智能测控设备。
人工生成信息设备:智能手机、PDA、计算机等。
感知能力与控制能力
最重要的区别:智能物体是不是需要同时具备感知能力和控制、执行能力上，以及需要什么样的控制、执行能力。
网络层：是在现有的通信网络和Internet的基础上建立起来的，是物联网的神经系统。
主要进行信息的传输，通过有线无线的结合、移动通信技术和各种网络技术的协同，为用户提供智能选择接入网络的模式
有线网络技术:中、长距离的广域网络，短距离的现场总线;
无线网络技术:长距离的无线广域网，中、短距离的无线局域网，超短距离的无线个人局域网;
1.接入层2.汇聚层3.核心交换层
接入层：通过各种接入技术，连接最终用户设备。接入层相当于计算机网络OSI参考模型中的物理层和数据链路层。RFID标签、传感器和接入层设备构成了物联网感知网络的基本单元。接入层网络技术分为:无线接入与有线接入。
汇聚层：聚合接入层的用户流量，实现数据路由、转发与交换。汇聚层的基本功能有:汇接接入层的用户流量，进行数据分组传输的汇聚、转发和交换;根据接入层的数据流量,进行本地路由、过滤、流量均衡、优先级管理，以及安全控制、地址转换、流量整形等处理;根据处理结果把用户流量转发到核心交换层或在本地进行路由处理。
**核心交换层：**为物联网提供一个高速、安全与保证服务质量的数据传输环境，网络环境有IP网、IP专用网络与虚拟专网VPN等形式。
**应用层：**包括了各种不同业务或者服务所需要的应用处理系统。这些系统利用感知的信息进行处理、分析、执行不同的业务，并把处理的信息再反馈以进行更新,对终端使用者提供服务,使得整个物联网的每个环节更加连续和智能。
物联网应用:涉及行业众多，涵盖面宽泛，总体可分为政府应用系统、社会应用系统和企业应用系统。
物联网:通过人工智能、中间件、云计算等技术，为不同行业提供应用方案。
物联网的三个主要特征
全面感知
利用RFID、WSN等随时随地获取物体的信息。物联网接入对象涉及的范围很广，不但包括了现在的PC、手机、智能卡等，就如轮胎、牙刷、手表、工业原材料、工业中间产品等物体也因嵌入微型感知设备而被纳入。物联网所获取的信息不仅包括人类社会的信息，也包括更为丰富的物理世界信息，包括压力、温度、湿度等。其感知信息能力强大，数据采集多点化、多维化、网络化，使得人类与周围世界的相处更为智慧。
可靠传递
物联网不仅基础设施较为完善，网络随时随地的可获得性也大大增强，其通过电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去，并且人与物、物与物的信息系统也实现了广泛的互联互通，信息共享和互操作性达到了很高的水平，可以完成对信息实时准确地传递。
智能处理
智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。
物联网它已能代表人、代替人对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜，智能化是其综合能力的表现。
1.网络化2.物物相连3.多种技术相融合
网络化是物联网的基础;
物物相连是物联网的基本要求之一;
物联网在一定的协议关系下，实行多种技术相融合，分布式与协同式并存，是物联网的显著特点。
1）如何连接不同的物体?
2）如何实现不同物体之间的通信?
3）如何建立物联网的通信模型?
4）如何保证物联网的服务质量?
5）如何实现物联网中物体的命名、编码、识别与寻址?
6）如何保护物联网的信息安全与个人隐私?
物联网的目标：实现物理世界与信息世界的融合。
物联网应用：小到家庭网络，大到工业控制系统、智能交通系统，甚至是国家级、世界级的应用。
计算模式
帮助人类:在提高劳动生产力、生产效率的同时，进一步改善人类社会发展与地球生态和谐、可持续发展的关系。
3.2物联网关键技术及应用
物联网核心技术
网络与通信技术：
物联网中感知数据的传递主要依托网络和通信技术,其中涉及到更多的是无线网络技术和移动通信技术。
无线网络技术:主要包括蓝牙、红外、ZigBee、超宽带、Wi-Fi等。
移动通信技术:应用于底层感知数据的远程传输，通过不同类型网络最终将数据交付给用户使用，主要包括2G/3G/4G移动通信技术。
无线传感器网络：WSN是由部署在监测区域内大量微型而又廉价的传感器节点组成，通过无线通信方式组成的一个多跳的具有自组织特性的网络系统，其目的是将覆盖区域中的感知对象的信息进行感知、采集和处理,并最终发送给观测者。
RFD技术：射频识别技术(RFID)是一种非接触式的自动识别技术，它通过无线射频方式进行双向数据通信，对目标对象加以识别并获取相关数据。
RFID系统1.RFID标签(Tag)2.RFID阅读器(Reader)3.天线4.计算机
按有源和无源:主动式、半主动式、被动式
按工作频率：低频(LF)、高频(HF)、超高频(UHF)、微波(MF)
低频(LF)：频率范围30~300kHz，采用电磁感应原理。
特点：识读距离短(<10cm），低成本，属于被动标签。
高频(HF)：频率范围3~30MHz，采用电磁感应原理。
特点：识读距离短(<10cm） ，数据量大，属于被动标签。
超高频(UHF)：频率范围30OMHz~3GHz，采用反向散射方式。
特点：识读距离远（可达10m），速度快，属于被动标签。
微波(MF)：频率范围2.4GHz/5.8GHz，采用反向散射方式。
特点：识读距离远、速度快，属于主动、半主动和被动标签。
M2M技术
M2M (Machine-to-Machine)指的是各类物体(机器)通过有线和无线的方式，在没有人为的干预下实现数据通信。
M2M系统：1.机器2.M2M终端3.通信网络4.中间件5.应用
广义:M2M可代表机器对机器、人对机器、机器对人、移动网络对机器之间的连接与通信，它涵盖了所有实现在人、机器、系统之间建立通信连接的技术和手段。
是物联网现阶段最普遍的应用形式。
卫星定位技术
是将卫星定位和导航技术与现代通信技术相结合,具有全时空、全天候、高精度、连续实时地提供导航、定位和授时的特点。
卫星定位系统：1.空间部分2.地面控制部分3.用户接收机
地面监控系统1.控制卫星运行状态与轨道参数2.保证星座上所有卫星时间基准的一致性
常用卫星定位技术：GPS、GLONASS、GALILEO、COMPASS
云计算技术
是指一种可以实现对共享的可配置计算资源(如网络、服务器、存储、应用以及服务等)进行方便的、按需网络访问的模式,且这些可配置资源可以在最低程度的管理或服务提供商干预的情况下得以迅速地提供和交付。
云计算1.是网格计算的自然延伸2.是网格计算、并行计算和分布式计算的结合体
狭义“云”:提供资源的网络。
广义“云”:可以是IT和软件、互联网相关的服务，也可以是任意其他的服务。
云计算按服务类型
- SaaS(Software as a Service，软件即服务)，提供面向各种具体应用的服务。
- PaaS(Platform as a Service，平台即服务)，利用一个完整的基础设施平台，包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管，这些作为一种服务提供给客户。
- laaS(lnfrastructure as a Service，基础设施即服务），向客户出售服务器、存储、网络设备、带宽等基础设施资源。
大数据系统
是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术：1.大数据的应用技术2.涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等
特点：海量(Volume)、多样性（Variety)、高度（Velocity)、价值（Value)
大数据平台：1.线下需要管理和使用好各种设备/介质2.线上需要支持各种大数据处理与计算的需求
大数据平台：数据量大是大数据平台的一个难关，但不是最大的挑战,比数据量大更难应对的是数据的多样性、实时性、不确定性、关联性、异质性等各种特性。
物联网与物流相关研究
物联网时代的智能物流
智能物流(Intelligent Logistics)的定义:智能物流是一种以信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个环节实现系统感知，全面分析，事实处理及自我调整功能，实现物流规化智慧、发现智慧、创新智慧和系统智慧的现代综合性物流系统。
智能性：
实现监控的智能化
实现企业内、外部数据传递的智能化
实现企业物流决策的智能化
实现物流战略规划的建模、仿真和预测
应用于智能物流的物联网技术有:
1.感知技术2.网络与通信技术3.智能应用技术
物联网关键技术在智能物流中的具体应用技术有:
1.RFID技术2.GPS/GIS技术3.WSN技术
物联网在物流领域的应用展望
物联网技术在我国物流业的应用场景主要有:
产品的智能可追溯网络系统
物流过程的可视化智能管理网络系统智能化的企业物流配送中心
企业的智慧供应链
物流业应用物联网技术的制约因素有:
技术不成熟或者存在缺陷
应用成本高的问题
物流信息的安全问题
加快物流业应用物联网的措施:
加强物联网技术创新
创新商业模式——构建大型物流数据中心
多渠道降低成本
建立和完善安全机制
加快培育高层次专业人才
3.3工业4.0概念及发展
工业4.0概念
中国是全球第二大经济体、“第五个”世界制造中心
中国制造业的发展：1.自1994年人民币汇率改革以来,在中国保持对美商品出口快速增长的同时,美国对中国产品反倾销调查和反倾销最终措施数量也有了大幅地增长。
2.在制造强国德国面临迫切解决的难题，如:老龄化社会带来劳动力减少、资源匮乏，能效仍需提升、产业转移带来国内制造业空心化、经济全球化中需要对市场做出快速响应、保持制造业国际领先地位所需的标准化等。这些问题也将会成为中国制造未来发展要解决的难题。
我国制造业亟待技术跨越:
产品质量有待提高
在产业链的下游:核心技术亟待加强;
与欧美产品相比:质量存在明显差距。
从价格优势到技术优势转变
国内形势:成本上升（人力、土地、能源)，用工荒(技术工人不足)，国家出口退税政策变化;
国外形势:周边国家新制造工厂的兴起，越南和印度等低劳动力成本的国家成为制造中心转移的热点区域。
工业4.0的概念
是指通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来，创造前所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
发展优势：在生产能力上，工业4.0将确保仅一次性生产,且产量很低时的获利能力,确保工艺流程的灵活性和资源利用率。另一方面,工业4.0将使人的工作生涯更长,工作与生活更加平衡,高工资时产业仍有强大竞争力,
**实现方式：**主要是通过深度应用CPS(信息物理系统)，总体掌控从消费需求到生产制造的所有过程，由此实现高效生产管理。
工业4.0的发展
工业革命发展历程
第一次工业革命:机械化生产方式，采用蒸汽驱动;
第二次工业革命:批量流水线生产，采用电力驱动;
第三次工业革命:高自动化柔性生产，采用计算机信息技术驱动;
第四次工业革命:系统基于信息物理融合，形成智能化工厂模式，智能装备及信息通信为特征。
工业4.0发展
工业1.0:以机器制造，机械化生产为特点;
工业2.0:以流水线，批量生产，标准化为特点;
工业3.0:以高度自动化，无人/少人化生产为特点;
工业4.0:网络化生产、虚实融合、智能化为特点。
各国工业4.0发展
德国:当“工业4.0”上升成为德国的民族战略、由总理默克尔亲自代言，并把这一概念迅速风靡全球时;
中国工信部:正在狠狠推动“中国制造2025"总理李克强也担任起了“中国制造2025”的超级推销员，五次出访累计带回了近1400亿美元大单。
德国:国家战略下合作探索“工业4.0”智能工广
德国提出“工业4.0”这─概念本身带有国家的反思。德国称得上是一个高端制造的大国，制造业作为其经济增长的动力，使其在欧债危机中长期保持坚挺。但他们的制造业始终以产品为主。他们一直在反思,为什么自己的产品只有生产功能的价值，而没有服务的价值。为此通过互联、数字、智能化的融合、智能工厂的建设，可能是未来的方向。基于自身较强的制造设备工业，在国家战略下合作建设互联的智能工厂系统可能是重要的路径，使得德国成为第四次工业革命的先行者。
美国;依托硅谷模式抢占软件技术优势，发展先进生产方式
美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手，GE、思科、IBM、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟，正重新定义制造业的未来，并在技术、标准、产业化等方面做出一系列前瞻性布局，工业互联网与成为美国先进制造伙伴计划的重要任务之一。
中德合作:中德签署《中德合作行动纲姝项》
2014年10月10日，中华人民共和国国务院总理李克强在访问德国期间和德国总理默克尔，联合发表了《中德合作行动纲领》，重点突出了双方在制造业就“工业4.0"计划的携手合作。双方以中国担任2015年德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会(CeBIT)合作伙伴国为契机，推进两国在移动互联网、物联网、云计算、大数据等领域的合作。
中国:提出中国制造2025
借鉴了德国的工业4.0计划，我国也制定了《中国制造2025》计划，在部分地区已经展开了试点工作，要在2025年对制造业完成升级转型。随着劳动力供给的减少，用人成本的上升，我国的制造业亟需转型。虽然面临着众多的问题，工业4.0对于中国的制造业有着举足轻重的意义，相信就在不远的未来大家就会体验到工业4.0带来的便利。
《中国制造2025》计划
由工信部牵头研究编制:20多个部委参与，50多名院士、100多位专家论证。
是整个工业、制造业领域的顶层设计，包括一个纲要和一个专项的行动规划。
第一类:跟国际先进水平不相上下，或者差距很小的;
第二类:涉及国家经济安全和产业安全的;
不包括市场化行业:像纺织、食品，这些主要靠市场去优化、配置资源。
3.4工业4.0的关键技术和趋势
工业4.0关键技术
以智能制造为主导的第四次工业革命，智能制造和智能工厂被列为工业4.0主攻方向。
智能制造：1.是实现整个制造业价值链的智能化和创新2.是信息化与工业化深度融合的进一步提升
1.信息技术2.先进制造技术3.自动化技术4.人工智能技术
智能产品：通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。
智能服务
基于传感器和物联网(IoT)，可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。
制造装备经历了机械装备到数控装备,目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高,现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
智能产线
装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点,就是建立自动化生产线、装配线和检测线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。
智能车间
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。
车间的智能化
智能工厂
必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划,并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产，MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。
智能研发
企业要开发智能产品,需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想,以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来,以提高仿真结果的置信度。
制造企业核心的运营管理系统还包括:
制造企业核心的运营管理系统还包括:
办公自动化(OA)
智能管理
为了统一管理企业的核心主数据,近年来主数据管理(MDM也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策,最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
智能物流与供应链
自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心,智能分拣系统、堆垛机器人、自动棍道系统的应用日趋普及。
智能决策
企业在运营过程中,产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据,可以进行多维度的分析和预测,这就是决策支持系统。
1.企业可以应用这些数据:提炼出企业的KPl，并与预设的目标进行对比。
2.对KPI进行层层分解:来对干部和员工进行考核
以上是关于物流前沿理论与方法1的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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