现代物流信息技术主要包括物流信息采集与识别技术、物流信息空间技术、物流信息共享技术、物流信息处理技术以及物流信息服务技术等方面。

1.物流信息采集与识别技术

在物流信息化系统的实施中，及时、准确地掌握货物在物流链中的相关信息是实现物流信息化的核心之一。物流数据信息能否实时、方便、准确地采集并且及时有效地进行传递，将直接影响整个物流系统的效率及物流信息化的发展。因此，数据即时采集和传递是物流信息化过程中的重要组成部分。物流信息采集与识别技术主要包括条形码技术和RFID技术。

条形码技术是由美国的N.TWoodland于1949年首先提出的，它是在计算机的应用实践中产生和发展起来的一种自动识别技术。条形码按照维数可以分为普通的一维条形码、二维条形码及多维条形码。与一维条形码相比，二维条形码除了具有普通条形码的优点外，还具有信息容量大、可靠性高、保密防伪性强、易于制作和成本低等优点。20世纪80年代以来，人们围绕如何提高条形码符号的信息密度进行了许多研究工作。多维条形码和集装箱条形码成为研究、发展与应用的方向。条形码技术实现了物流信息的自动扫描，为供应链管理提供了有力的技术支持，方便了企业物流信息系统的管理。

RFID技术是20世纪90年代兴起的一种基于射频原理实现的非接触式自动识别技术。与条形码技术相比，RFID技术具有非接触式、高速读取、数据容量大、使用寿命长、标签数据可动态更改、安全动态实时通信的优点。自2004年起，全球范围内包括沃尔玛、宝洁、麦德龙在内的商业巨头无不积极推动RFID在制造、物流、零售、交通等行业的运用。目前RFID技术及其应用正处于迅速上升的时期，被业界认为是21世纪最有潜力的技术之一。它的发展和推广应用将是自动识别行业的一场技术革命。同时，它在物流领域的运用将会给物流行业的发展带来巨大变化。

2.物流信息空间技术

物流信息空间技术主要包括全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）等，它作为一门处理与物流空间信息相关的多源信息的技术，已成为现代物流信息技术的重要组成部分。

GPS通过与各种现代物流技术相结合，能为现代物流带来崭新的运营方式。GPS对运输设备及货物进行实时定位、跟踪、监测、运输调度和辅助管理等，对现代物流系统有着重要的影响。目前，GPS在现代物流中的主要用途为配送车辆的自定位、跟踪调度、陆地救援等。将GPS应用于车辆管理中，可对运输的车辆和货物进行实时定位、跟踪，同时还能对车辆进行调度和监控。

GIS主要应用于物流分析，即利用GIS强大的地理数据功能来完善物流分析技术。GIS在现代物流中主要应用于运输路线的选择、仓库位置的选择、仓库的容量设置、运输车辆的调度及投递路线的选择。随着GPS与GIS技术的发展、成熟，使得物流配送可以依托GPS与GIS技术进行空间的网络分析及配送跟踪。通过物流配送监控系统，使物流公司能够实时掌握货物在途信息，根据变化及时调整运输计划，有效利用车辆资源，降低物流成本。

3.物流信息共享技术

电子数据交换（EDI）是20世纪80年代发展起来的融现代计算机技术和远程通信技术为一体的产物，是信息共享技术的关键技术。国际标准化组织（ISO）对EDI的定义为：根据商定的交易或电文数据的结构标准，实施商业或行政交易，实现数据从计算机到计算机的电子传输。EDI利用计算机代替人工处理交易信息，大大提高了数据的处理速度和准确性。EDI技术是企业为提高经营活动效率，在标准化的基础上通过计算机网络进行数据传输和交换的方法。其功能主要表现在传输电子数据、传输数据的存证、转换数据标准格式，以及提供物流信息的增值服务等。

EDI技术将传统的通过邮件、快递或传真的方法来进行两个组织之间的信息交流，转化为用电子数据来实现两个组织之间的信息交换。通过电子数据交换，信息传递速度大大高于传统的方法，实现了不同企业之间信息的实时传递。企业能够从电子数据交换中提高企业内部生产率、改善渠道关系、提高企业外部生产率、提高企业的竞争力、降低作业成本。

EDI最初由美国企业应用在企业间的订货业务活动中，其后EDI的应用范围从订货业务向其他业务扩展，如销售点信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息的传送业务等。近年来EDI在物流中广泛应用，被称为物流EDI。所谓物流EDI是指货主、承运业主以及其他相关的单位之间，通过EDI系统进行物流数据交换，并以此为基础实施物流作业活动的方法。图10.3为基于EDI的物流信息流程图。

图10.3 基于EDI的物流信息流程图

除了EDI技术，信息共享技术还包括XML技术、计算机网络技术、信息安全技术、移动通信技术、MPLSVAN技术、数据库技术和消息分发技术等。

4.物流信息处理技术

（1）信息存储和分析技术

传统上信息存储技术主要包括磁存储、光存储、半导体存储、网络存储以及各种新型存储器及其相应的存储设备。目前流行的主要产品，磁存储类有磁带、软磁盘、硬磁盘、磁卡以及相应的读写设备；光存储有各种光盘（CD系列、DVD系列等）、磁光盘及相应的光盘机（驱动器）；半导体存储器有随机存储器（SRAM、DRAM）、只读存储器（掩膜ROM、E2PROM、闪存等）、基于闪存的便携式移动闪存盘及各种闪存卡等；新型固体存储器如磁性随机存储器（MRAM）、铁电存储器（FRAM）等已有应用。信息存储技术的另一个重要构成是存储系统，由于网络的普及应用，使得传统的单机存储演变为多机、多存储介质形式的集中系统管理，构建安全的网络存储系统，使存储网络化，从而使信息存储的“量”和“质”都发生了革命性的变化。存储系统主要有便携式海量存储系统、档案存储系统和网络存储系统等。当前存储系统的成熟技术主要有以下几种：

1）直接连接存储（Direct-Attached Storage，DAS），存储设备直接连接在各种服务器和主机上，完全以服务器为中心，通常与服务器的物理位置比较接近。目前，以服务器为中心的数据存储模式逐渐向以数据为中心的数据存储模式转化。

2）网络存储技术（Network Storage Technologies，NAS）是指把集成的存储系统使用公共通信协议（如TCP/IP）接入信息网络的一种技术。NAS的操作系统是专用的，管理磁盘IPC（Instruction PerClock）和网络传输效率较高。其优点是技术成熟，安装和管理简单，弱点主要是对网络资源的争用和系统规模的扩展受限。(www.daowen.com)

3）存储区域网（Storage Area Network，SAN），它将数据存储设备从服务器中分离出来，用区域网连接，进行集中管理，使网络中的任何主机可以访问网络中的任何一个存储设备，从而实现了数据共享。目前的SAN主要基于光纤通道（FibreChannel），即FCSAN，现在又推出了以IP为基础的IPSAN。但无论FCSAN还是IPSAN，其本质均是以块设备（如磁盘阵列、磁盘驱动器、磁带库、光盘库等）为基础，构成集中管理的存储区域网。SAN具有结构灵活、性能高、可扩展性好等特点。在银行数据存储、电视台的专业视频信息存储等领域得到了良好的应用。此外，近年来新发展起来的iSCSI存储（IP存储）技术在一些行业已经兴起。

数据库技术已成为信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段及软件技术，是网络信息化管理系统的基础。常用的数据库主要有Oracle、SQLSever、Access、IBM DB2、Informix、MySQL、PostgreSQL、Sybase等。数据库的应用是物流信息系统的核心技术。物流数据库的应用基本程序包含六个方面：数据收集、数据存储、数据传输、数据加工、信息解释和信息输出。物流信息系统的服务对象是物流管理者，因此它必须具备向物流管理者提供信息的手段和机制，其所含信息必须具有可解释性。

数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单地说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘知识”。数据挖掘技术是以大规模数据采集、功能强大的计算机和数据挖掘算法三种技术作为支撑的。数据挖掘的基本模型主要包含决策树、关联规则、聚类、神经网络、粗糙集、概念格、遗传算法、序列模式、贝叶斯分类、支持向量机、模糊集、基于案例的推理等。数据挖掘技术在解决选址、仓储、配送等基础物流问题上可以发挥重大作用，将成为深化物流信息管理的最有效方法。例如，在选址问题中，运用分类树的方法，不仅可以确定中心点的位置，同时可以确定每年各个地址间物品的运输量，使整个企业必要的销售量得到保证；在配送问题中运用贝叶斯分类、聚类等方法，可以对顾客的需求和运输路径综合起来进行分类，对整个配送策略中车辆的合理选择分派会有很好的作用；在仓储问题中，利用关联模式可以分析存储货物、中转运输、顾客服务中的成本问题，提高拣货效率。

（2）信息可视化技术

可视化是将数据信息和知识转化为一种视觉形式，充分利用人们对可视模式快速识别的自然能力。有效的可视界面使得人们能够观察、操纵、研究、浏览、探索、过滤、发现、理解大规模数据，并与之方便交互，从而可以极其有效地发现隐藏在信息内部的特征和规律。随着商业数据的大量计算、电子商务的全面展开以及数据仓库的大规模应用，对可视化的需求越来越广泛。

信息可视化（Information Visualization）结合了科学可视化、人机交互、数据挖掘、图像技术、图形学、认知科学等诸多学科的理论和方法，逐步发展起来。信息可视化实际上是人和信息之间的一种可视化界面，因此交互技术显得尤为重要，传统的人机交互技术几乎都可以得到应用。

信息可视化主要是指利用计算机支撑的、交互的对非空间的、非数值型的和高维信息的可视化表示，以增强使用者对其背后抽象信息的认知。信息可视化技术已经在信息管理的大部分环节中得以应用，如信息提供的可视化技术、信息组织与描述以及结构描述的可视化方法、信息检索和利用的可视化等。

信息可视化的框架技术可以分为三种：映射技术、显示技术和交互控制技术。映射技术主要是降维技术，如因素分析、自组织特征图、寻径网（Pathfinder）、潜在语义分析和多维测量等。显示技术把经过映射的数据信息以图形的形式显示出来，主要技术有Focus+Context、Tree-map、ConeTree和HyperbolicTree等。交互控制技术通过改变视图的各种参数，以适当的空间排列方式和图形界面展示合理的需求数据，从而达到将尽可能多的信息以可理解的方式传递给使用者，主要技术有变形、变焦距、扩展轮廓、三维设计和Brushing。信息可视化的典型工具有Prefuse、CiteSpace、VitaPad和IVT。

结合信息可视化技术建立起来的物流信息系统，可以实现存货、运况、订单等全程物流信息的可视化，进而实现全方位的物流跟踪、实时的信息交互、业务管理和决策的信息化。

（3）信息融合技术

信息融合技术是智能信息处理的一个重要研究领域。对于信息融合的概念，目前没有统一的定义，从各种出版文献总结，信息融合的概念趋于以下定义：多源信息融合技术是一种利用计算机技术，对来自多种信息源的多个传感器观测的信息，在一定规则下进行自动分析、综合，以获得单个或单类信息源所无法获得的有价值的综合信息，并最终完成其任务目标的信息处理技术。

信息的数据融合是对多源数据进行多级处理，每一级处理都代表了对原始数据的不同程度的抽象化，它包括对数据的检测、关联、估计和组合等处理。信息融合按其在传感器信息处理层次中的抽象程度，可以分为数据层融合（低级或像素级）、特征层融合（中级或特征级）和决策层融合（高级或决策级）三个层次。数据层融合是将全部传感器的观测数据融合，然后从融合的数据中提取特征向量，并进行判断识别。数据层融合要求传感器同质（观测同一物理现象）。异质传感器的数据只能在特征层或决策层进行融合。数据层融合能保持尽可能多的现场数据，但处理时间较长，实时性较差，同时要求对传感器的原始数据有较高的纠错能力。数据层融合通常用于多源图像复合、图像分析与理解、同类（同质）雷达波形的直接合成等。特征层融合属于中间层次，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取（特征可以是目标的边缘、方向、速度等），然后对特征信息进行综合分析和处理。特征层融合实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，融合结果能够最大限度地给出决策分析所需要的特征信息。特征层融合对带宽的要求较低，但准确性也有所降低。决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论，然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。决策层融合对带宽的要求较低，具有较强的容错性和抗干扰能力。

信息融合的典型方法主要分为四类：估计理论方法，如卡尔曼滤波法、小波分析法等；基于概率论的方法，如经典概率推理、经典贝叶斯（Bayes）推理、贝叶斯（Bayes）凸集理论和信息论等；非概率的方法，如D-S证据推理法、条件事件代数、随机集理论、粗集等；智能化方法，如模糊理论、人工神经网络、支持向量机、进化算法等。

随着科学技术的发展，交叉学科的交流与研究将进一步促进信息融合技术的发展，新型第三材料和传感器不断涌现，传感器种类的增多、性能的提高以及精巧的结构设计，信息融合技术必将在各领域发挥越来越重要的作用。

上述关键技术以及电子商务技术、信息标准技术、系统仿真技术、人工智能技术、系统集成技术等共同构成了信息处理技术体系。

物流信息处理技术是基于现代计算机信息系统和物流信息业务发展起来的，是现代物流信息技术中重要的组成部分。它主要用于存储来自不同企业的生产、销售和库存信息，为物流服务提供灵活的采集手段，自动传输和加载数据，根据客户资料了解其物流需求，从而为物流服务提供一个良好的数据支持。物流信息处理技术在物流中主要应用于物流货物的订单处理、采购、补货、拣货及库存管理等方面，它的应用将会使物流信息系统中的信息数据得到有效的处理。

5.物流信息服务技术

物流信息服务技术主要为物流信息集成、物流信息共享和物流信息平台的构建提供服务。基于集成技术的物流管理信息系统的集成过程如图10.4所示。由于物流行业的信息集成涉及许多异构的数据源，并在信息查询方面有较高的要求，因此对面向物流的信息集成也提出了更高的需求。

图10.4 基于集成技术的物流管理信息系统的集成过程