干线运输可视化系统的设计与实现

发布时间：2019-11-21 22:05

【摘要】：亚马逊作为一家全球性的电子商务企业,以完善、优化的物流系统保障了其在电商行业中的绝对地位。亚马逊为保证中国市场的配送效率,在中国共设有13个仓储中心,全国范围内的货物调拨与买家订单的配送工作,是以卡车为载体实现的。为了控制物流成本,亚马逊将仓储中心之间的干线运输工作外包给多家承运商。但降低运输成本的同时,也带来了物流运作过程中数据人工统计、管理和运输过程不透明等问题。此前使用的第三方服务——G7智能管车系统,虽然实现了对车辆的监控,但是不能以班线的维度来查询运输情况,也不支持对其他业务数据的整合。所以设计并研发干线运输可视化平台系统,旨在解决运输数据整合、数据分析和实时监控方面存在的问题。本人在项目中完成了系统需求分析,设计开发及部署上线的全过程,主要包括系统权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理各个模块的功能设计,开发等工作。实现了对干线运输相关业务数据的自动化整合和可视化,并提供相关的系统服务。本论文首先根据实际业务需求对系统进行需求分析,确定了系统的功能需求和非功能需求。在此基础上完成系统的概要设计,使用亚马逊云服务搭建计算环境和数据存储环境,将系统划分为权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理五个模块,并完成数据库设计。系统详细设计与实现部分,对各个模块进行功能描述和类设计,并对重点功能的实现逻辑和实现过程中各方法的调用关系进行了详细的说明。权限管理模块,设计账号管理和系统授权管理保障系统的安全性。数据处理模块,将分散在不同系统中的运输相关数据自动化的整合到本系统中,提供7×24小时的数据服务,并设计异常检测功能及时发现班线执行中的异常情况。历史数据分析模块和实时监控模块的重点在于对数据的可视化,同时参考百度地图和历史数据,设计了班线剩余行驶状况的预测方法。异常处理模块则主要介绍了异常的提醒逻辑和页面查询方法。系统上线后,数据收集与处理功能,解决了以往人工统计中手工失误所造成的数据失真问题,同时也节省了工作人员的时间成本。历史数据分析的结果,不仅对班线运输质量评定、承运商KPI考核提供了精确的数据依据,同时也为线路的规划与优化工作提供了数据基础。对班线的实时监控提高了班线的配送准点率直接提高了用户的购买体验。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52

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本文编号：2564182