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智能制造網訊 眾所周知，智能制造、智慧工廠離不開智能物流系統，如果沒有智能的物流系統來支撐或者是配合，智能制造將難以實現。然而，不管是智能制造還是智能物流，首先都具備的基礎便是具有良好的感知能力，這就依賴于傳感器。
我國企業研發傳感器的步伐，近年來不斷加快。據統計，我國已有1700多家從事傳感器生產和研發的企業，其中從事微系統生產、研制的有50多家。現階段，我國傳感器應用占比多的是工業領域，發展快的是汽車電子、通信電子應用市場。
根據信通院測算，智能傳感器市場規模從2016年的258億美元提升至2019年的379億美元，年復合增速達到14%。隨著“云倉”應用的加速落地，智能傳感器也迎來了爆發的新機遇。
所謂云倉，就是具備運算能力的分布式多倉，它利用大數據和云計算技術打通所有供應鏈的庫存，而且擁有著BI、WMS和OMS方面的功能。具體來講，云倉可以把庫存下沉到各銷售熱點區域的分倉中，并能夠實時的將商品動態分享給客戶，客戶可以根據訂單地址熱點為制定建倉選址提供數據支持。通過云倉，可以實現“線上選購下單，門店就近發貨”的銷售場景，大幅提升顧客的購物體驗。
如今，傳感器技術正在供應鏈上的各個環節實現廣泛應用。就倉儲作業來說，自動化倉儲系統應用正不斷增加，而它依靠的一大核心技術便是傳感器技術；除此之外，傳感器技術在輸送分揀環節的應用更是必不可少。例如，采用光電傳感技術或者光幕傳感技術對輸送線上的物品掃描進行信息讀取、檢測及復核等。
如果包裹有條形碼可以追蹤流向，市面上出現的一些傳感器也可以把條形碼的掃描、讀取和追蹤過程自動化。3D智能傳感器能夠準確測量包裹的長寬高，方便進一步分類大小和分揀，再確認有沒有多余的空間、跟工業機器人無縫整合，協助貨物裝卸、譯碼1D、2D條形碼的數據，隨時偵測包裹的瑕疵。
歸根結底，而隨著 AI 、物聯網技術的加入，以及智能傳感器、視頻監控系統的應用，商家可以提前預支可能缺貨的品類，提醒店鋪及時、適量地補充庫存、降低商品缺貨率。十分顯著的一點是，商家可以通過數據分析、算法、業務流程的優化快速提升運營效率。例如，銷量訂單預測和耗材優化結合，節約倉庫用地。
在智能物流時代，傳感器需要對海量數據進行智能搜集與分析，同時必須能夠與互聯網或者云端進行信息交互，因此對傳感器的要求更高。更靈活的接口、更智能的功能是這種要求的兩個重要體現。傳感器越智能，提供的數據越實用、緊湊，整個系統利用數據源的效率也將越高，分析結果也就更加準確。
在萬物互聯的物聯網世界里，數據的采集、感知等都離不開傳感器，這些本地的傳感器設備被進一步聯系在一起，將采集到的信息上傳到云端，就可以拓展出各種應用。除了倉儲物流之外，交通、零售、電子等產業發展也需要各類智能傳感技術及設備的支持。
隨著工業互聯網和智能制造的持續快速發展，智能傳感器和網絡設備有望長期受益。而制造加工3D封裝等技術不斷成熟，集成了多種類執行器、傳感器和通用芯片的智能傳感器產品將不斷涌現。從單純提供傳感器產品到系統解決方案，有較大可能成為傳感器企業增強自身綜合競爭力、提升市場收益的重要途徑。
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