企业物流的数据挖掘与智能管控

发布时间：2019-09-12 22:36

【摘要】：近年来，各行各业信息化的发展越来越迅速，已经进入到大数据，云计算，物联网，智能化的时代。物流行业在这样的发展浪潮中加快深入信息化建设，越来越多的大型企业构建了智能化的配送中心，搭建了自动化+网络化+智能化的现代物流信息系统。因此未来物流行业的发展一定是基于数据挖掘和智能化管控的。 本文主要研究了物流配送业务的各个环节，结合浙江中烟工业有限公司物流业务，使用最新软件方法学，UML建模技术对物流业务进行重新建模分析；在业务模型基础上进行物流数据的深入挖掘，划分出主题域，进行了概念模型，逻辑模型，物理模型的设计，建设了大型企业级的数据仓库；在数据挖掘的基础上研究了智能物流的相关技术，具体的研究内容如下： (1)根据UMLChina的软件方法学重新分析物流业务模型，并设计出用例图和序列图。 (2)对物流业务数据进行深入挖掘，包括对成本模型，KPI绩效等的挖掘分析。 (3)以浙江中烟工业有限公司为例，从数据源，主题域到最终物理模型的设计建设企业级物流数据仓库。 (4)在大规模数据采集、数据挖掘分析的基础上，主要研究智能化物流的两个主要方面，一是智能调度算法，二是智能监控技术。智能调度算法采用带解评价体系的模拟退火算法解决车辆非满载物流调度问题，Floyd算法解决多源点满载型车辆最优化路径问题。智能监控技术主要研究在基于GPS-GIS-GSM的物流监控基础上加入GPS电子锁的新型物流监控技术。 最后通过浙江中烟物流信息系统的介绍，完成理论到实践的过渡。此智能化物流信息管理平台已经融入浙江中烟信息管理总系统中，并得到了有效的验证。能够极大的提高物流业务的执行效率，降低物流成本，帮助物流整体规划，提升企业竞争力。
【图文】：

图 2.7 改进前的业务序列图在缺少物流信息系统下的业务序列图，分析此序列图，找到急需改进的，并几个业务点：车辆报车。传统的车辆报送，，通过 Excel 进行记录，人工传递，效率低下，信人工配车。人工配车，运力利用率不高且耗时很长。车辆路径选择。驾驶员按照经验进行路径选择，运输里程，时间等都没有进得到改进后的业务序列图如图 2.8 所示：

图 2.8 改进后的业务序列图通过此图，可以清晰的看到引入物流信息管理系统后，对业务的整体改进。主要包括：(1) 报车的信息化集成处理。第三方承运公司向系统中报送车辆信息，调度人员通过统可及时获取车辆可用状况，省去了沟通，传输信息的时间，也提高了准确性。(2) 运量分配。通过算法计算进行运量的自动分配，可使得车辆的利用率极大的提高，而减少运输成本。(3) 运输路径优化。通过对物流调度最优化路径的研究，计算得出优化的运输路径，而提高物流运输效率，减少运输成本。根据此序列图继续分析可以得到更为准确的系统边界，功能等详细需求。本章小结本章首先详细分析了浙江中烟的物流业务，同时介绍了最新的基于 UML 的软件方法
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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本文编号：2535387