智慧物流背景下的沈阳邮政仓配一体化改进策略
这是一篇关于智慧物流,仓配一体化,大数据,一体化协同的论文, 主要内容为随着互联网与电子信息技术的快速发展,人们的生产方式及生活方式发生了翻天覆地的变化。在电子商务业务快速兴起的新形势下,各种类型的快递物流公司纷纷加入电商市场的抢夺中来,市场竞争激烈。与此同时,智慧物流概念日趋成熟,仓配一体化模式也应运而生。如何将二者有机结合、发挥效用,也是快递物流企业在未来的市场竞争中夺得先机的制胜法宝。因此,本文尝试将智慧物流引入沈阳邮政公司仓配一体化的改进中,以期提高市场竞争力、提升服务水平。本文以智慧物流、仓配一体化理论为基础,综合运用文献研究法、调查研究法,以沈阳邮政仓配一体化为研究对象,探索智慧物流背景下仓配一体化的改进策略。首先,从沈阳邮政公司自身角度出发,通过对组织架构、仓储规划、业务发展情况进行研究,深入查找运行中存在的问题。其次,对比快递物流行业发展现状,进一步探索产生上述问题的根本原因。最后,基于智慧物流相关理论和技术应用以及作者在沈阳邮政的工作实际,以资源整合、一体化管控、互联互通和信息共享为核心,提出了在智慧物流背景下的仓配一体化改进策略,从仓储监管系统、运输管理系统、配送管理系统、大数据应用和增值服务延伸等方面完善业务组织,实现各环节的高效运作和一体化协同,降低成本支出,推动沈阳邮政仓配一体化持续、健康发展。通过对智慧物流背景下沈阳邮政仓配一体化的改进研究表明,该方法能够提升沈阳邮政仓配一体化的自动化、智能化水平,进而优化作业流程、节约成本使用,有效提升全环节工作效率,并提高企业的核心竞争力和客户服务水平。
智慧物流运力统筹的研究与设计
这是一篇关于智慧物流,微服务,大数据的论文, 主要内容为随着现代社会向信息化、智能化的方向发展,作为社会循环系统的物流行业亟待产业加速升级。现代物流服务业融合了运输、仓储、交易、货代等产业,为了适应更精细、高效、现代化的管理要求,需要利用大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术实现新的突破。但实际上,物流基础信息监控和数据共享仍然是物流信息化面对的突出问题,大部分仓储管理仍然处于“手工业”状态,物流服务和数据分散在各个服务系统中,“数据孤岛”、数据隔离问题明显,这些问题大大阻碍了物流行业的发展。本文从实验室研究和开发的智能物流平台中入手,着重讨论对运力统筹部分的工作。运力作为智能物流平台的核心管理对象,需要从运单发布、车辆实时监管与控制、车货匹配等多个维度完成对运力的预测、监控和优化。本文从前期对某物流公司的调研和考察中分析出相关需求和实际难点,结合新技术发展趋势,提出了基于大数据与微服务架构的“运力统筹智能物流平台”解决方案。本文先设计了司机车辆的画像模型,讨论了利用车辆、司机、运单等数据,如何构建运力统筹中的逻辑结构;接着设计并搭建了基础软件平台,详细描述了如何获取、过滤数据,并实现底层数据的同步与存储;最后在基础软件平台之上搭建运力统筹服务,提供了对车辆的实时监控、车货匹配,以及运力预测和监控功能。在系统设计与实现后,该智能平台将在一个片区进行多步骤的模拟试点测试。通过该系统的应用,连接了不同数据源,将不同数据进行格式化,通过画像算法,准确地获得车辆、司机的属性,并能高效地对运力做评估。系统能够使运力数据以更直观的方式展现出来,并使得运输、仓储等环节更加透明和高效,为运力的管理提供了技术保障,进一步整体性地提升物流信息化的整体水平,具有很强的推广价值。
铁路智慧物流云平台及关键技术研究
这是一篇关于铁路物流,云平台,智慧物流,智能门检技术的论文, 主要内容为在经济新常态条件下,国家提出了“互联网+”战略,大力推动现代物流基地示范工程,开展“大众创业、万众创新”的双创活动。铁路智慧物流云平台技术是一种融合“互联网+物流+大数据”,具有一定模仿人类思维模式来分析处理问题且能够有效推动创新铁路物流生态系统的技术手段。当前铁路物流成本居高、效率低下及物流资源分散等问题突出,因此,当前我国铁路物流运营管理的主要任务是开展铁路智慧物流云平台技术应用研究。本文基于建设铁路物流中心信息系统及关于铁路物流基地现代化、信息化建设要求,并结合铁路智慧物流云平台的国内外发展现状和我国铁路智慧物流云平台的业务需求分析,以云架构为系统总体架构、大数据技术在铁路智慧物流云平台中的应用为研究重点,提出了一种集智慧物流电商平台、智慧物流服务平台、物流金融服务平台和智慧物流基地平台等应用为一体且能满足并推动铁路物流生态系统业务需要的铁路智慧物流云平台的新思路。本文对大数据技术在铁路智慧物流云平台的多个应用场景进行分析,实现了不同业务应用场景的预测/决策功能,以及在仓库精细化管理、运输及配送管理、资源(设备)管理等系统中对设备使用情况、设施占用情况等资源信息的统计分析和趋势预测。为实现铁路集装箱业务处理流程标准化、智能化和高效化,研究了集装箱智能门检信息化集成技术,并提出了货物进出门标准化闭环处理流程。为确保铁路智慧物流云平台上运行业务连续性及发生异常中断时能够及时修复或尽可能地降低因中断导致损失,研究并提出了云平台数据中心的高可靠性灾备技术解决方案。构建铁路智慧物流云平台,有效地整合铁路物流资源并全面支撑铁路综合物流业务,提升了铁路物流客户服务和综合管理水平;同时,铁路智慧物流云平台将作为一种创新物流系统的服务模式,引领和推动铁路智慧物流行业的发展。
面向智慧物流的人工智能问答模式与应用研究
这是一篇关于智慧物流,人工智能问答模式,句子相似度算法的论文, 主要内容为物流是国家经济发展的重要基础设施。经过三十多年发展,物流业已经成为国民经济的支柱产业和重要的现代服务业,也是人员增长最快的行业之一。然而随着我国人口红利逐渐消失,劳动成本不断上涨,劳动力的短缺倒逼传统物流业逐渐向无人化、智能化方向转型,物流业对智能物流机器人的需求愈加迫切。近年来AI技术广泛应用于物流场景,在软件方面,智能语音助手机器人和物流客服机器人开始应用在日常生活中。物流公司将智能问答系统嵌入其微信小程序,为用户提供实时的在线咨询服务。但在使用中存在系统无响应、答非所问、仅支持单轮问答,对于稍复杂的问题回复效果不尽人意等问题。原因主要有两点:一是系统设计不充分,二是信息检索效率有待提高。基于此,本研究主要回答三个问题:物流领域需要怎样的人工智能问答模式?如何通过关键算法设计提高信息检索的准确率?如何从系统设计方面对物流问答系统进行优化?首先运用文献计量和科学知识图谱法对智慧物流和智能问答领域研究现状和热点进行分析,为本研究的切入点提供证据。然后,以问答系统相关理论为基础,结合物流服务过程和物流问答情境对物流领域问答系统运行机理进行解释,在此基础上,进一步提出面向智慧物流领域的人工智能问答模式设计思路。接着,对人工智能问答模式中的句子相似度算法进行优化,思路是在基线SIF模型基础上增加词性和词序因素。通过准确率、召回率和F值三个指标对改进后的算法效果进一步验证,发现SIF算法在准确率方面远胜于基于统计的TF-IDF算法和基于词序的算法18%和29%,本研究改进后的SIF算法在准确率方面又提高了4.5%。最后,从“软”、“硬”两方面提出人工智能问答模式优化建议,在此基础上对研究结论的理论和实践价值进行了讨论,并对研究中的不足进行了总结。
面向智慧物流的感知识别与智能协同的研究与应用
这是一篇关于智慧物流,主动感知,复杂事件处理,货物运输,精确算法的论文, 主要内容为随着市场竞争日益激烈,客户需求不断变化,以及商业模式的不断创新,物流行业正面临着巨大挑战。智慧物流的发展为应对这些挑战带来了契机,智慧物流能够增强现代物流运营企业的能力,使得运营更加高效、有效、智能,进一步实现降低成本和提高服务的双重战略目标。全面感知、互联互通、智能调度被智慧物流所需要,本文针对物流过程中的状态感知和调度决策中最为关键的货物运输问题,研究物流园区的感知与协同调度,主要研究内容如下:本论文首先针对当前物流园区面临的信息不透明以及各步骤之间不能够及时协同的问题,提出一种事件驱动的物联网服务体系架构,构建感知环境,使系统能够感知实时状态与物流资源,提供物流操作、流程和交易的状态和结果的实时信息。根据实际的业务流程进行了事件分层模型定义,基于复杂事件处理引擎,分析大量传感器数据生成复杂事件,并将复杂事件结果发送到服务器,及时检测出异常情况并为调度决策提供辅助作用,从而减少交付与运作过程中的延迟。针对物流步骤中的货物运输过程,在运输网络中为货物和车队优化协同设计路径,提出结合自身运输与部分外包的配送模型,构造相应的数学模型,并设计了分支定价算法进行求解,结合特定的割平面对算法进行改进增强。并通过数值实验验证了算法的有效性,证明了本研究可以帮助物流企业寻求到高效的路线规划和货物调度方案,进而降低企业运输成本。最后设计并实现了物流感知调度系统,系统包含复杂事件处理与车辆调度模型两部分所对应的功能以及常用的基本功能,采用B/S架构进行设计,实现对物流园区业务中货物配送、环境感知、商品存储等功能方面的展示与使用,为用户提供良好服务。
面向智慧物流的信息融合系统的设计与实现
这是一篇关于智慧物流,信息融合,数据互联共享,IoTDB的论文, 主要内容为作为国民经济的重要组成部分,物流行业的蓬勃发展对国民经济的发展能起到有效促进作用,因此,国家一直在推进现代物流的高效发展,而发展智慧物流恰好能够对现代物流的发展起到强有力的支撑作用。本文在智慧物流的背景下,结合实际的物流产业园区及其相关产业链的信息化建设需求,基于目前在相关信息化系统建设过程中遇到的物流业务数据孤岛化、缺乏协调统一的标准规则、对数据的深度利用不足以及缺乏数据互联共享的公共信息服务平台等问题,设计并实现了面向智慧物流的信息融合系统。本文将系统划分为多协议数据采集与设备管理、数据预处理与数据管理、业务语义识别和系统管理四个子模块。多协议数据采集与设备管理模块对生产环境中的各类传感器等设备按其数据协议类型进行抽象和建模,并实现了对各类数据的采集、统一存储和对设备的管理。数据预处理与数据管理模块除了提供基本的数据查询和管理功能之外,还通过数据清洗、重构等算法为系统提供了数据预处理功能。业务语义识别模块则通过建立数据与业务流程、执行状态之间的映射关系,将边缘设备的低维数据转化为复杂的业务语义,并根据规则化配置执行响应动作。而系统管理模块对用户的生产部门、权限和角色等基本要素进行管理,保障系统被安全访问。基于以上内容,本文对面向智慧物流的信息融合系统从需求分析到详细的设计实现以及系统测试的全部工作进行了详尽的介绍,在对系统进行开发时,采用前后端分离的模式,在进行开发时前端主要使用渐进式框架Vue,后端主要使用Sping Boot开发框架。系统主要采用时序型数据库IoTDB和关系型数据库My SQL实现了对各类数据的存储和访问,同时将系统提供的部分服务封装成了统一的RESTful风格的接口供外部系统调用。面向智慧物流的信息融合系统实现了聚合园区在订单计划、龙门吊作业、园区内车辆调度、装卸作业、仓储计划、安全治理等多个方面的生产数据,并为外部系统开放服务,整合了园区内外部数据资源,实现了数据的共享和互联互通。系统通过构建“统一模型、统一标准、统一服务”的数据管控体系,挖掘数据作为生产要素的价值,以数据驱动物流园区及其相关产业链的业务创新发展,提质降本增效。
G公司多项目管理优化案例研究
这是一篇关于多项目管理,项目管理办公室,敏捷开发,智慧物流的论文, 主要内容为随着近几年物流行业的迅猛发展,越来越多的企业开始注重物流时效与质量,力争将库内运转时间缩短,减少人工出错率,于是仓储管理软件及物流管理软件的市场强劲。G公司作为一家专业从事仓储物流相关产品的开发、销售、定制和实施的公司,处于风口,订单也随之大幅度提升。G公司由不足50人、仅有一间办事处的小微企业在短短三五年内迅速增长为200多名员工、六处办事处的中小企业。G公司实施项目制管理,随着项目数量不断增加,原本整个公司作为一个交付团队专攻单个项目管理的办法开始不再适用。公司在不断招聘扩充资源的同时出现了资源紧缺、人员疲惫、项目无法按时交付、交付质量差、项目团队不稳定、跨部门沟通与协作困难等多重问题。由于行业内很多其他软件供应商也在面临同样的问题,许多甲方客户在签订合同时附加了延期赔偿等条款,这让原本担心多项目不能按时保质交付的G公司从担忧上升为焦虑。此时,建立适用于G公司自己的多项目管理方法,成为G公司亟需探索解决的第一要义。本文从多项目管理理论入手,基于PMO(项目管理办公室)模式下,深入观察与了解G公司,描述了G公司的多项目管理中存在的表面现象,总结了G公司的最大冲突问题,通过G公司的发展历史、产品特点、盈利模式、组织架构、管理模式等方面剖析,对G公司多项目的资源、进度、协作的冲突原因进行定性与定量分析,制定方案并结合方案可行性,对多项目管理优化方案进行设计,规范项目实施流程、提供实施方法与工具、在开发过程中应用敏捷开发思想与方式,在实施过程中进行有力的保障,综合实施结果,不断优化调整以便形成适用于G公司这种微小型向中小型企业转变过程中的多项目管理方法。最终G公司通过建立资源共享平台、优化资源配置、提高人员整体能力,优化项目组合管理,减少项目变更,优化信息共享平台,协同组织目标,加强企业文化宣导。从而建立一个适用于G公司自身的多项目管理体系,减少多项目间资源、进度、跨部门协作等各方面冲突,实现了G公司同一时期对多个项目的有效管理,并增加了现有资源的投入产出比,提升了G公司的多项目管理能力,以便快速实现公司的整体战略目标,即在VUCA时代及时跟上市场的节奏,保质快速交付多项目,让G公司成为智慧物流一大品牌。
基于路径优化算法的智慧物流系统
这是一篇关于智慧物流,遗传算法,路径优化,B/S结构,MyEclipse开发平台的论文, 主要内容为随着“互联网+”时代的到来,物流业正处于飞速发展的变革和成长阶段,智慧物流系统对多区域集散中心的物流配送问题至关重要,也成为未来物流行业一种趋势。它覆盖了管理、库存、配送等多方面作业流程,逐渐带动着物流产业的升级。智慧物流系统是利用数字化、信息化技术,实现了对物流运转过程中的库存和配送等环节的高效率管理,而路径优化问题是智慧物流系统的核心。因此,本文针对物流企业的多集散中心物流配送问题,研究并设计了一套基于路径优化算法的智慧物流系统。论文具体工作如下:首先,提出了一种改进型遗传算法的路径优化算法。主要是通过比较分析,研究了物流配送管理中的路径优化问题。借助于遗传算法全局收敛性、高度并发性的特点和Viterbi算法的回溯原理,将遗传算法和Viterbi算法结合,通过状态转移的方法设计了路径寻优策略,提出一种基于改进型遗传算法的路径优化算法。其次,基于所提的路径优化算法,设计了一套适用于集散中心的智慧物流系统。该系统首先使用MyEclipse平台,以B/S结构为整体架构,采用Java Web开发中的SSM开发结构技术以及前端页面HTML、CSS和JavaScript等开发语言,再连接MySQL数据库,然后通过界面设计、业务设计和逻辑设计,最终在Java集成开发环境下完成了物流系统中四大功能,包括员工管理、订单管理、库存管理和配送管理,满足了智慧物流系统的基本需求。最后,通过功能测试和性能测试,基于路径优化算法的智慧物流系统实现了物流过程中的各项基本功能,且系统的界面用户体验良好,可以在现有的主流浏览器上稳定运行,系统达到了预期效果,满足设计要求。
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