Tecnología de identificación automática y captura de datos.
Es una tecnología que utiliza un determinado dispositivo de identificación para obtener automáticamente información relevante sobre el elemento identificado en función de la proximidad del elemento identificado al dispositivo de identificación, y la proporciona al sistema de procesamiento informático en segundo plano para completar procesamiento posterior pertinente.
La tecnología de identificación automática integra tecnologías informáticas, de luz, electricidad, comunicaciones y redes, y se combina con Internet, comunicaciones móviles y otras tecnologías para realizar el seguimiento de mercancías y el intercambio de información a escala global. potenciando así la inteligencia de objetos permite la comunicación y el diálogo entre personas y objetos, y entre objetos y objetos.
Una tecnología muy importante en Internet de las Cosas es la tecnología de identificación automática, que combina el mundo físico y el mundo de la información y es la parte más singular de Internet de las Cosas que la distingue de otras redes (como redes de telecomunicaciones e Internet).
La tecnología de identificación automática puede identificar y autenticar cada artículo y actualizar los datos en tiempo real. Es una parte importante para disfrutar en tiempo real de la información global de los artículos y la piedra angular del Internet de las cosas. En general, la tecnología de reconocimiento automático es una tecnología que permite que los objetos "hablen".
A medida que la sociedad humana entra en la era de la información, la cantidad de información que las personas obtienen y procesan aumenta.
La recopilación y el ingreso de información tradicional se realizan manualmente, lo que no solo requiere mucha mano de obra sino que también tiene una alta tasa de error de datos. Entonces, ¿cómo solucionar este problema? La respuesta es la tecnología de identificación automática basada en tecnología informática y de comunicación.
La tecnología de identificación automática recopila datos automáticamente, identifica información automáticamente y la ingresa automáticamente en la computadora, lo que permite a los humanos procesar grandes cantidades de datos e información de manera rápida y precisa.
En la vida real, diversas actividades o eventos generarán datos de un tipo u otro, incluidas personas, cosas, finanzas, adquisiciones, producción, ventas, etc. La recopilación y análisis de estos datos son muy importantes para nuestra producción o decisiones de vida. Sin el respaldo de datos de estas condiciones laborales reales, la producción y la toma de decisiones se convertirán en palabras vacías y carecerán de una base realista.
En los sistemas informáticos de procesamiento de información, la recopilación de datos es la base del sistema de información. Después del análisis y filtrado por parte del sistema de datos, estos datos eventualmente se convertirán en información que afectará nuestra toma de decisiones.
En los primeros sistemas de información, una parte considerable de los datos se procesaba mediante entrada manual. Esto no solo generaba una gran cantidad de datos y una gran intensidad de mano de obra, sino que también generaba una alta tasa de error de datos y un alto índice de error. pérdida de significado del rendimiento en tiempo real.
Para resolver estos problemas, la gente ha investigado y desarrollado varias tecnologías de identificación automática para liberar a las personas del trabajo manual pesado, repetitivo pero muy inexacto, mejorar el tiempo real y la precisión de la información del sistema y así proporcionar la referencia correcta para el ajuste de la producción en tiempo real, el resumen financiero oportuno y la correcta toma de decisiones.
En la investigación popular actual sobre logística, la identificación automática y la recopilación en tiempo real de datos básicos son la base para la existencia del sistema de información de gestión logística (LMIS), porque el proceso logístico está más cerca de lo real. "Cosas" que cualquier otro enlace, los datos en tiempo real generados por la logística son más intensivos que cualquier otra condición de trabajo y la cantidad de datos es grande.