基于云计算的物流信息平台设计与实现
基于云计算的物流管理系统设计与实现
基于云计算的物流管理系统设计与实现随着科技的发展和互联网的普及，云计算成为了当今信息技术领域的热门话题。
物流管理作为一种涉及到货物运输、仓储、包装、配送等多个环节的综合性管理工作，也受益于云计算的快速发展。
基于云计算的物流管理系统设计与实现能够为物流企业提供更加高效、智能的管理模式，极大地提升物流运营的效率和服务质量。
一、背景与意义物流是商品流通的重要环节之一。
在过去，物流管理往往面临着信息不对称、作业过程低效、调度不及时等问题。
而基于云计算的物流管理系统的设计与实现能够有效地解决这些问题，提高物流管理水平和效率。
首先，基于云计算的物流管理系统可以实现信息共享和实时监控。
通过建立云计算平台，将物流企业的仓储、配送、运输等各个环节的数据进行集中管理和共享，实现信息的即时传递和共享。
同时，利用物联网技术和传感器设备，可以对货物的运输过程进行实时监控，提供全程可追溯的物流链路。
其次，基于云计算的物流管理系统可以提高作业效率和调度能力。
云计算技术的弹性资源调度和分布式计算能力，可以为物流企业提供高效的作业计划和调度方案。
通过智能算法和优化模型，能够在最短时间内生成实时的调度方案，减少车辆空载率和行驶里程，降低成本和排放。
再次，基于云计算的物流管理系统可以提供更加个性化和精细化的服务。
通过云计算平台，物流企业可以根据客户的需求和要求，实时调整配送计划、优化运输路径，提供满足个性化需求的服务。
同时，通过数据分析和挖掘，可以对客户的需求进行预测和分析，提供更好的服务体验。
二、系统设计与实现基于云计算的物流管理系统的设计与实现需要考虑以下几个方面：1. 架构设计：系统的整体架构需要满足分布式计算、弹性资源调度和高可用性的要求。
可以采用云计算平台提供的虚拟化技术和容器技术，将物流管理系统部署在多个节点上，实现资源的动态分配和负载均衡。
2. 数据管理：系统需要建立起完善的数据模型和数据库结构，实现数据的统一管理和共享。
基于物联网的智能物流系统的设计与实施
基于物联网的智能物流系统的设计与实施一、引言随着物联网技术在各个领域的广泛应用，智能物流系统逐渐成为物流行业的热门话题。
智能物流系统可以通过传感器、云计算、大数据等技术的应用，实现对物流运输过程的实时监控和管理，提高物流效率、降低成本，提升客户满意度。
本文旨在探讨，分析其在物流行业中的应用前景和挑战。
二、智能物流系统的概念及关键技术1. 智能物流系统的概念智能物流系统是指利用物联网技术对物流运输过程进行智能化监控和管理的系统。
其核心功能包括实时监测货物位置、运输状况、温湿度等信息，对货物进行安全保障和运输路径优化，实现物流信息的实时共享和智能化决策。
智能物流系统可以帮助物流企业提高运输效率，降低运输成本，提升服务质量和客户满意度。
2. 智能物流系统的关键技术智能物流系统的实现离不开多种关键技术的支持，包括但不限于传感器技术、云计算、大数据分析、等。
传感器技术可以实现对货物、车辆等物流要素的实时监测和数据采集；云计算可以提供数据的存储和计算能力，支持对大规模数据的处理和分析；大数据分析可以挖掘物流运输过程中的隐含规律，为决策提供依据；技术可以实现自动化决策和优化。
三、1. 智能物流系统的设计智能物流系统的设计需要考虑到物流运输过程中的各个环节，包括货物装卸、运输、配送等。
首先需要确定系统的功能需求和性能指标，然后选择合适的传感器装备，确定物联网平台和云计算服务商，设计数据采集和传输方案，建立数据分析模型和决策算法。
此外，还需要考虑系统的安全性、可靠性和扩展性等方面。
2. 智能物流系统的实施智能物流系统的实施需要按照设计方案一步步进行，首先是系统的硬件设备和软件平台的部署和调试，包括传感器的安装和调校、数据的采集和传输、云计算服务的配置等。
然后是数据的分析和决策，根据实际情况对数据进行分析，生成相应的决策结果，并实施相应的操作。
最后是系统的优化和改进，根据运输过程中的实际情况对系统进行优化和改进，提高系统的性能和效率。
基于智能技术的物流信息管理系统设计
基于智能技术的物流信息管理系统设计近年来，智能技术的快速发展和应用，为物流行业带来了前所未有的机遇和挑战。
在物流业务中，物流信息管理系统是非常重要的一个环节。
物流信息管理系统可以为企业提供精细化的管理和运营方式，使物流运输更加快捷、高效、节约成本。
本文将介绍基于智能技术的物流信息管理系统设计。
一、物流信息管理系统目的及功能物流信息管理系统是指为物流行业建立的系统，其主要目的是为了实现物流运输的精细化管理和运营方式，提高物流运输的效率和效益。
其主要功能有以下几点：1.实时监控运输状态。
物流信息管理系统可以实时监控物流运输状态，包括货物的入库、出库、运输、到达等流程。
2.提供精准的路线规划。
物流信息管理系统可以根据货物的种类、体积和目的地等信息，提供最佳的路线规划，有效避免了运输中的拥堵和延误等问题。
3.提供精细化的货物管理。
物流信息管理系统可以通过RFID技术、条形码等技术，实现对货物的精细化管理，从而确保物流运输的安全性和准确性。
4.提供数据分析和报表功能。
物流信息管理系统可以进行精细的数据分析和报表制作，对销售、库存和质量等方面提供决策支持，实现企业的精细化管理。
二、物流信息管理系统的设计思路物流信息管理系统的设计思路主要包括以下几个方面：1.云计算技术。
随着云计算技术的不断发展，物流信息管理系统可以利用云计算技术建立更加稳定的数据存储与处理平台。
2.物联网技术。
物联网技术可以实现货物、车辆、驾驶员等多个环节的实时数据采集与传输，从而提供更加精准的数据支持。
3.大数据技术。
物流信息管理系统可以利用大数据技术对各个环节的数据进行分析和处理，在实现精细化管理的同时为企业提供预测和决策支持。
4.人工智能技术。
物流信息管理系统可以利用人工智能技术对物流运输中的异常情况进行自动分析和处理，从而提高物流运输的安全性和效率。
三、物流信息管理系统的实现方案物流信息管理系统一般采用多层架构设计，分为数据存储层、业务逻辑层和展示层。
智能物流系统的设计与实现
智能物流系统的设计与实现随着智能科技的不断发展，物流行业也不例外。
智能物流系统为物流行业注入了全新的活力，提高了运输效率、降低了成本、减少了人为的操作风险，能够满足消费者对于物流速度和服务的需求。
本篇文章将从智能物流系统的设计和实现两个方面，为读者深入解析这一系统的优势和特点。
一、智能物流系统的设计1. 优化运输路径首先，智能物流系统的一个主要优势在于它可以根据运输时的实际情况进行路径规划和优化。
通过利用智能算法，系统可以将目的地的经纬度信息导入其中，系统会对车辆的运输路线进行智能调度，上述过程涉及到算法优化及模型建立，其结果将更加科学、准确、高效，可以有效减少运输时间和成本。
2. 优化仓库管理其次，智能物流系统可以优化仓库管理，帮助企业合理安排货物的储存和分配，实现自动化统一管理，提高业务响应速度。
比如在出入库上，在系统配备货品扫描等设备的情况下，将自动与企业数据库进行对接，从而有效减少人工操作，提高效率，减轻人力成本。
另外，在出库效率上，系统通过运用物流一体化，借助机器人或自动化搬运系统等智能设备来提高仓库的效率和减少错误发货率等问题。
3. 搭建物流信息平台最后，智能物流系统对企业提供了一个实时共享物流信息的平台。
这不仅能够降低企业对外部信息的依赖，同时能够全程追踪货源信息并对物流过程进行监管，通信无间的智能物流系统助力了整个物流过程的可视化、信息化和智能化。
二、智能物流系统的实现1. 设计良好的软硬件在实现智能物流系统的过程中，为了确保系统的性能和可靠性，需要设计良好的软硬件，包括智能物流设备、仓库管理系统、运输管理系统和物流识别等相关软件控制系统。
这不仅有助于提升整个智能物流系统的复用度，同时也便于后期的维护和升级。
在软件层面上，还需要对整个系统进行数据规划和存储管理的优化处理，便于整个系统的搭建和运行。
2. 搜集数据并进行数据分析智能物流系统搜集的数据来自多个环节，如当地省市的路网、运输工具的行驶状况，公司货物库存等等，这些数据能够用于对物流系统进行实时分析和监测。
基于云计算的物流仓储管理系统设计与实现
基于云计算的物流仓储管理系统设计与实现云计算技术在物流仓储管理系统方面发挥了重要的作用，它可以极大地提升物流仓储的效率和准确性，降低成本，提供更好的服务。
本文将详细讨论基于云计算的物流仓储管理系统的设计与实现。
一、引言物流仓储管理系统是指通过计算机、网络技术，对物流仓储活动进行信息化、自动化管理的系统。
传统的物流仓储管理系统通常以本地服务器为基础，但随着云计算技术的发展，基于云计算的物流仓储管理系统成为趋势。
云计算技术提供了强大的数据存储、处理和分析能力，使物流仓储管理系统更加高效、灵活和可扩展。
二、系统设计与实现1.架构设计基于云计算的物流仓储管理系统的架构应该是分布式的，包括前端客户端、云服务器、数据库和物联网设备等组成部分。
前端客户端负责与用户进行交互，向云服务器发送请求以及展示处理结果。
云服务器负责接收、处理和存储数据，对仓储管理流程进行调度和优化。
数据库用于存储各类业务数据，提供数据支持给云服务器进行分析和决策。
物联网设备负责采集和传输物流仓储数据。
2.功能设计基于云计算的物流仓储管理系统的功能设计应覆盖物流仓储的各个环节，包括入库管理、出库管理、库存管理、运输管理和报表管理等功能。
入库管理功能包括接收、验收、质检和上架的过程控制；出库管理功能包括订单处理、拣货、包装和发货的过程控制；库存管理功能包括库存查询、盘点和调拨的过程控制；运输管理功能包括运输计划、运输跟踪和运输费用的控制；报表管理功能用于生成各类仓储管理统计报表，辅助决策分析。
3.数据管理基于云计算的物流仓储管理系统的数据管理应包括数据采集、存储、分析和应用。
数据采集主要通过物联网设备，实时采集运输、仓储和库存等数据，并发送到云服务器进行存储和分析。
数据存储使用分布式数据库，保证数据的安全和可靠性，并提供数据的高可用性和可扩展性。
数据分析利用云计算技术，结合大数据技术和人工智能算法，对仓储管理数据进行深入挖掘和分析，提供决策支持和业务优化。
互联网智慧物流管理平台的设计与实现
互联网智慧物流管理平台的设计与实现不可否认，互联网技术的发展改变了许多行业的发展方式，其中物流行业也不例外。
随着物流行业的发展和普及，物流企业也逐渐认识到信息化对物流行业发展的重要性，以此为契机，逐渐出现了物流信息平台。
本文将围绕互联网智慧物流管理平台的设计与实现进行探讨。
一、平台概述互联网智慧物流管理平台是一种基于互联网技术和物联网技术开发的全流程智能化管理平台，其主要核心功能包括订单管理、运输管理、仓储管理、供应链管理等一系列业务流程，以及智能化分析和预警系统。
二、平台特点1. 全流程信息化管理互联网智慧物流管理平台实现了物流企业全流程信息化管理，从订单的生成、派单、跟踪、到运输和仓储的管理，再到供应链管理等整个物流业务流程全面覆盖。
2. 可视化操作互联网智慧物流管理平台使用图形化方式展示运输路线、货物配载情况、车辆状况等，物流企业可通过可视化界面快速掌握物流运营情况，提升企业管理效率。
3. 智能化分析和预警通过数据挖掘和分析技术，互联网智慧物流管理平台可以对物流企业的运营数据进行分析和挖掘，提供智能化分析和预警服务，通过对异常情况的即时预警，帮助物流企业预防事故和节约成本。
4. 多方共享与合作互联网智慧物流管理平台可实现物流企业、货主、车主、物流服务商等多方之间的共享与合作，方便物流企业对不同角色的各类信息进行共享，极大地提升物流效率和全流程的数据管理能力。
三、平台功能模块1. 工作台模块工作台模块是物流企业的日常管理界面，包括订单管理、派单管理、运输管理、仓储管理、供应链管理等各项管理任务。
2. 电子运单模块电子运单模块实现了物流订单的在线生成、派单、状态跟踪、结算等一系列业务流程，提升订单处理效率和减少运营成本。
3. 智能分析模块智能分析模块通过数据挖掘和分析技术，提供物流运营数据的可视化展示和智能分析，帮助物流企业快速找到运营问题，提高运营效率和全流程的数据管理能力。
4. 预警管理模块预警管理模块通过数据分析技术，对物流运营中出现的异常情况进行实时预警和报警，帮助物流企业及时预防物流事故，最大程度地保障货物的安全和稳定性。
智慧物流系统的设计与实现
智慧物流系统的设计与实现随着互联网的普及和物联网的发展，智慧物流系统已经成为了现代物流管理的重要组成部分。
智慧物流系统的建设可以有效地提高物流的运作效率和降低运营成本，为物流行业的发展提供重要的支撑。
一、智慧物流系统的概述智慧物流系统是一种基于信息化技术的物流管理系统，它通过物联网技术将物流运输的各个环节进行数据监控与管理。
智慧物流系统的核心是通过信息化的手段实现物流信息采集、信息分析与交互，并以此为基础实现物流组织和管理的自动化、智能化和优化化。
智慧物流系统主要由物流信息平台、物流数据中心、物流监控系统、优化决策系统、物流执行系统等组成。
其中，物流信息平台是整个系统的核心，用于数据的采集、传输、储存和管理。
物流数据中心集成了各个物流环节的基础数据，为后续的数据分析、运营管理、优化决策等提供了基础。
物流监控系统可以对物流运输过程中的各个环节进行数据监控和管理，实现对物流运作的实时监控。
优化决策系统则基于数据分析和智能算法，为各个环节的决策提供支持。
物流执行系统则负责实际的物流配送和运输的管理。
二、智慧物流系统的设计与实现1. 系统需求分析设计一个智慧物流系统需要从实际需求出发，考虑系统包括哪些功能和模块。
需要确定系统的需求，包括数据采集、处理、展示、决策等功能模块，以及对于不同的物流场景，例如城市物流、跨境物流、海运物流等场景的需求，包括不同的运力调度、货物跟踪、安全监控等。
2. 系统架构设计智慧物流系统的架构设计需要考虑系统的可扩展性、安全性、高可用性等重要因素。
整个系统架构应该基于现代化的软硬件架构建立，并且应该具备快速、可靠、高效的性能特点。
同时，本系统应该基于统一的业务管理规范，支持多个平台接入对接，满足特定场景的物流管理需求。
3. 数据采集和分发智慧物流系统中的数据采集和分发系统是非常关键的。
通过物流信息平台，可以将运输车辆、仓库、货物等各种物流资源信息进行数据采集和传输。
因此，数据采集和传输系统需要支持各种数据格式，包括传感器数据、图像、文本等。
基于物联网技术的智慧物流平台设计与实现
基于物联网技术的智慧物流平台设计与实现在现如今这个时代，物联网技术日渐流行，得到了广泛的应用。
其中，智慧物流平台是一个较为重要的应用之一。
智慧物流平台通过物联网技术的应用，将物流过程从传统的人工管理转换为数据自动化管理。
本文将对基于物联网技术的智慧物流平台设计与实现进行探讨。
一、智慧物流平台的概念与优势智慧物流平台是基于物联网技术的物流管理平台。
它可以将物流过程中的各个环节进行数字化、自动化处理，并将数据汇总、分析和展示，从而实现对物流整个过程的智能化监管和控制。
相比于传统的物流模式，智慧物流平台具有以下优势：1. 精确的数据管控由于智慧物流平台使用物联网技术，将各个物流环节进行同步、自动化管理，所以平台上可以通过实时、有效的数据记录和管理，精准地掌握物流管理的各个环节的数据信息。
2. 高效的物流运营智慧物流平台采用全自动化的管理模式，将物流运营的各个环节进行统一管理和控制。
这不仅可以避免人为干预带来的错误，而且还可以大幅度提高物流的运作效率。
3. 极大的节约成本传统的物流管理方式需要耗费大量的人力和物力，而智慧物流平台可以消除大量的人工管理，从而实现节约成本，提高整体的生产效益。
二、智慧物流平台的技术架构目前，智慧物流平台主要采用的技术构架包括：物联网技术、云计算技术、大数据和人工智能等。
其中，物联网技术是智慧物流平台的核心技术之一。
1. 物联网技术物联网技术是使万物互联、智慧的现代通信技术，它通过各种传感器、智能设备和云计算等技术手段，将物品与物品、物品与人之间的通信相互连接，形成一个实时可控、信息互联的物流智能化网络。
2. 云计算技术云计算技术使得智慧物流平台可以在网络上获取到更加稳定和快速的计算资源，同时提供了一种抵御网络攻击的手段。
云计算技术还可以实现数据共享，运用大数据和人工智能等技术，进行数据分析挖掘，提高物流管理的智能化水平。
3. 大数据和人工智能大数据和人工智能技术对于智慧物流平台也非常重要。
智慧物流信息平台构建与应用研究
智慧物流信息平台构建与应用研究随着物流行业的发展，智慧物流信息平台也越来越受到人们的关注。
它不仅可以提高物流效率，减少人力物力资源的浪费，还能够优化配送路线，降低运输成本，提高企业的运营效益。
本文将对智慧物流信息平台的构建和应用研究进行探讨。
一、智慧物流信息平台的构建智慧物流信息平台是基于物联网技术、云计算技术等先进技术，将物流业的各个环节进行整合和管理的平台。
一般分为物流计划管理、物流执行管理、配送管理、逆向物流管理等模块，可以实现订单管理、库存管理、运输管理、交付管理等一系列功能。
1、物流计划管理物流计划管理是指对物流的各个环节进行规划、优化和协调。
平台通过对客户需求的收集和分析，建立优化的配送方案和运输路线方案，高效地组织物流资源。
2、物流执行管理物流执行管理包括车辆调度、货物配载、运输管理、异常处理等环节。
平台可以通过智能化调度系统，实现实时监控车辆位置、货物状态等信息，快速响应运输需求，减少配载错误和延误。
3、配送管理配送管理是指对物流配送过程的监督和协调。
通过建立配送时间表、实时监控和跟踪物流运输过程，平台可以有效提高配送能力，并减少配送过程中的增加费用。
4、逆向物流管理逆向物流管理是指对商品退货、回收、重定向、重包装等处理的管理。
通过建立程序和流程来管理逆向流通，平台可以提高回收利用率、降低企业的运营成本。
二、智慧物流信息平台的应用研究智慧物流信息平台的应用研究主要是通过数据分析和模型仿真，优化物流配送效率，降低物流成本。
同时，平台可以帮助企业发现并解决物流过程中的问题，对企业的运营实现协调和优化作用。
1、数据分析平台通过对订单、库存、运输等各个环节的数据收集和分析，可以发现物流过程中的瓶颈和问题。
比如，对运输线路或配货组合的分析，可以找出最优方案，提高企业的服务水平。
2、模型仿真通过模型仿真技术，可以建立物流系统模型，对物流过程中的各种状态进行模拟和实验，从而提供预测和决策依据。
智慧物流平台构建及优化方案
智慧物流平台构建及优化方案第一章智慧物流平台概述 (3)1.1 智慧物流平台定义 (3)1.2 智慧物流平台发展背景 (3)1.2.1 技术背景 (3)1.2.2 政策背景 (3)1.2.3 市场背景 (3)1.3 智慧物流平台发展意义 (4)1.3.1 提高物流效率 (4)1.3.2 优化物流服务 (4)1.3.3 促进产业协同 (4)1.3.4 推动物流标准化 (4)1.3.5 实现绿色发展 (4)第二章智慧物流平台构建基础 (4)2.1 技术基础 (4)2.2 数据基础 (5)2.3 业务基础 (5)第三章物流信息管理系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.1.1 总体架构 (5)3.1.2 数据层设计 (6)3.1.3 服务层设计 (6)3.1.4 应用层设计 (6)3.2 功能模块设计 (6)3.2.1 用户管理模块 (6)3.2.2 信息查询模块 (6)3.2.3 业务处理模块 (7)3.2.4 数据分析展示模块 (7)3.3 系统安全性设计 (7)3.3.1 数据安全 (7)3.3.2 网络安全 (7)3.3.3 用户认证 (7)3.3.4 系统监控 (7)第四章智能运输系统构建 (7)4.1 运输路径优化 (7)4.1.1 概述 (7)4.1.2 优化方法 (7)4.1.3 实施步骤 (8)4.2 运输资源调度 (8)4.2.1 概述 (8)4.2.2 调度策略 (8)4.2.3 实施步骤 (8)4.3 运输状态监控 (9)4.3.1 概述 (9)4.3.2 监控技术 (9)4.3.3 实施步骤 (9)第五章智能仓储系统构建 (9)5.1 仓储布局设计 (9)5.2 仓储作业自动化 (9)5.3 仓储信息管理 (10)第六章智能配送系统构建 (10)6.1 配送中心布局设计 (10)6.1.1 配送中心选址 (10)6.1.2 功能区域划分 (11)6.1.3 设施设备配置 (11)6.2 配送路径优化 (11)6.2.1 路径规划方法 (11)6.2.2 考虑因素 (11)6.2.3 优化策略 (11)6.3 配送效率提升 (11)6.3.1 信息共享与协同作业 (12)6.3.2 作业流程优化 (12)6.3.3 技术创新与应用 (12)6.3.4 人员培训与管理 (12)6.3.5 质量监控与改进 (12)第七章智能数据分析与决策支持 (12)7.1 数据挖掘与分析 (12)7.1.1 数据来源与预处理 (12)7.1.2 数据挖掘方法 (12)7.1.3 数据分析方法 (13)7.2 预测与优化算法 (13)7.2.1 预测算法 (13)7.2.2 优化算法 (13)7.3 决策支持系统设计 (13)7.3.1 系统架构 (13)7.3.2 功能模块 (14)第八章智慧物流平台运营管理 (14)8.1 运营模式设计 (14)8.1.1 设计原则 (14)8.1.2 运营模式框架 (14)8.2 服务质量管理 (14)8.2.1 服务质量标准制定 (15)8.2.2 服务质量控制措施 (15)8.3 成本控制与效益分析 (15)8.3.1 成本控制策略 (15)8.3.2 效益分析 (15)第九章智慧物流平台风险管理 (15)9.1 风险识别与评估 (15)9.1.1 风险识别 (15)9.1.2 风险评估 (16)9.2 风险预防与控制 (16)9.2.1 风险预防 (16)9.2.2 风险控制 (16)9.3 应急管理与恢复 (17)9.3.1 应急管理 (17)9.3.2 恢复管理 (17)第十章智慧物流平台发展趋势与展望 (17)10.1 发展趋势分析 (17)10.2 发展战略规划 (17)10.3 未来发展展望 (18)第一章智慧物流平台概述1.1 智慧物流平台定义智慧物流平台是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对物流活动进行智能化管理、优化和协同，实现物流资源高效配置、物流过程透明化、物流服务个性化的一种新型物流服务模式。
基于云计算的物流信息平台构建方案研究
基于云计算的物流信息平台构建方案研究第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第二章云计算技术概述 (3)2.1 云计算基本概念 (3)2.1.1 云计算的起源与发展 (3)2.1.2 云计算的定义 (4)2.1.3 云计算的基本特征 (4)2.2 云计算的关键技术 (4)2.2.1 虚拟化技术 (4)2.2.2 分布式存储技术 (4)2.2.3 分布式计算技术 (4)2.2.4 网络技术 (5)2.3 云计算在物流信息平台中的应用 (5)2.3.1 物流信息平台概述 (5)2.3.2 云计算在物流信息平台中的应用场景 (5)2.3.3 云计算在物流信息平台中的技术优势 (5)第三章物流信息平台需求分析 (5)3.1 物流行业现状分析 (6)3.2 物流信息平台需求梳理 (6)3.3 物流信息平台功能设计 (6)第四章云计算物流信息平台架构设计 (7)4.1 物流信息平台架构概述 (7)4.2 云计算架构在物流信息平台中的应用 (7)4.3 物流信息平台关键模块设计 (8)第五章云计算物流信息平台关键技术实现 (8)5.1 虚拟化技术 (8)5.2 云存储技术 (9)5.3 大数据分析技术 (9)第六章物流信息平台安全性分析 (9)6.1 云计算安全风险分析 (9)6.1.1 数据安全风险 (9)6.1.2 系统安全风险 (10)6.1.3 法律法规风险 (10)6.2 物流信息平台安全策略 (10)6.3 信息安全防护措施 (11)6.3.1 技术防护措施 (11)6.3.2 管理防护措施 (11)6.3.3 法律法规防护措施 (11)第七章物流信息平台功能优化 (11)7.1 物流信息平台功能评价 (11)7.1.1 功能评价指标 (11)7.1.2 功能评价方法 (12)7.2 功能优化策略 (12)7.2.1 硬件优化 (12)7.2.2 软件优化 (12)7.2.3 系统架构优化 (12)7.3 实验与分析 (12)7.3.1 实验环境 (12)7.3.2 实验方法 (13)7.3.3 实验结果与分析 (13)第八章物流信息平台运维管理 (13)8.1 云计算运维管理概述 (13)8.2 物流信息平台运维管理策略 (14)8.3 运维管理工具与平台 (14)第九章物流信息平台应用案例分析 (15)9.1 国内外物流信息平台案例介绍 (15)9.1.1 国内物流信息平台案例 (15)9.1.2 国际物流信息平台案例 (15)9.2 案例分析与启示 (15)9.2.1 案例分析 (15)9.2.2 启示 (16)9.3 物流信息平台发展趋势 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 研究总结 (16)10.2 研究局限与不足 (17)10.3 未来研究方向 (17)第一章绪论1.1 研究背景全球经济的快速发展，物流行业在我国国民经济中的地位日益凸显。
基于云计算的物流公共信息平台体系架构与设计
计算是一种新型计算模式 ， 其计算 资源具有动态性 、 虚
拟性和可伸缩性 ． 在云计算模式下 ． 计算 资源以服务 的 方 式 提 供 给 用 户 使 用 ＿ ７ Ｊ
云计算服务体 系结构一般可 以分为三层 ．即基础
【 收稿 ｆ ｉ ｔ 期】 ２ ０ １ ３ － １ ０ —１ ９ 【 基金项 目】 本 文 系湖南省教 育厅科 学研 究项 目“ 基 于云计 算的长株潭 区域物流公共信息平 台构建研究” （ 编号 ： １ ２ Ｃ１ ２ ２ ５ ） ； 湘潭
【 摘
要】 随 着 云计 算 的 兴起 和 物 流 产 业 的 发 展 ， 云 计 算 在 物 流 公 共 信 息 平 台的 应 用备 受各 界 关 注 。采 用 文 献 分 析
方 法 总 结 了云 计 算 和 物 流公 共信 息 平 台 的相 关 理 论 与 技 术 ：从 软件 工 程 的 角度 给 出 了基 于云 计 算 的 物 流 公 共 信 息 平 台的 逻 辑 结 构 ： 结 合 物 流 信 息 云 平 台 业 务 实 际需 求 ， 研 究 提 出 了 云 平 台的 体 系 架 构 ， 分 析 指 出 了云 平 台 系统 设 计 要 求 ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ — ２ ０ ２ ５ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． １ ３
１
基于云计算的 物流公共信息平台 体系 架构与 设计
曹立明
（ 湘 潭职 业技 术 学 院 ， 湖 南 湘 潭 ４ １ １ １ ０ ２ ）
和 物 流公 共 信 息 平 台 相 关 理 论 的 基 础 上 ．着 重 研 究 物 流 公 共信 息 云 平 台 的 体 系 架 构 以 及 云 平 台 的 系 统 设 计
好 的服务等级协议 动态提供计算 资源 ｌ ５ ｊ 张健 （ ２ ０ １ ０ ） 认
基于云计算的智能化物流管理
基于云计算的智能化物流管理一、智能化物流管理的意义随着全球化市场的发展和物流业市场的逐步成熟，物流企业面临更加严峻的市场竞争压力。
如何优化物流运作、提高效率、节约成本成为物流企业必须面对的主要问题。
智能化物流管理是解决这些问题的有效途径之一。
智能化物流管理的主要作用在于通过运用新兴技术，如云计算、物联网、大数据分析等，使物流运作更加高效化，从而实现即时配送、快速响应和透明可控的目标。
二、基于云计算的智能化物流管理技术1. 云计算技术云计算技术是实现智能化物流管理的关键技术之一。
通过云计算技术，物流企业可以快速响应市场变化，开发新的业务模式，提高企业的竞争力。
同时，云计算技术能够优化物流资源的利用，提高物流运作效率。
物流企业应该通过云计算技术来构建自己的云计算平台，提高业务的灵活性和可操作性。
2. 物联网技术物联网技术是实现智能化物流管理的另一个重要技术。
通过物联网技术，物流企业可以追踪货物运输过程中的各种数据，如货物数量、温度、湿度等，以便及时调整物流运作和做好货物的保护和管理。
同时，物联网还可以有效地防范货物的失窃和破损。
3. 大数据分析技术通过大数据分析技术，物流企业可以将货物运输过程中的各种数据进行高效的分析和处理，获取更精准的预测和预警信息，从而优化物流运作、提高货物配送效率。
同时，大数据分析技术还可以为物流企业提供客户需求的精准分析，从而根据客户需求进行定制化服务，提高客户满意度。
三、智能化物流管理的应用案例1. 亚马逊的智能化物流管理作为全球最大的在线零售平台之一，亚马逊运用了先进的智能化物流管理技术，实现了准确和高效的物流配送。
例如，在配送过程中，亚马逊将物流数据放入自己的云计算平台上进行处理和分析，从而优化物流配送，提升物流运作效率。
此外，亚马逊还运用了无人机、机器人等新兴技术进行物流配送，进一步提高了物流配送的速度和可控性。
2. 阿里巴巴的智能化物流管理阿里巴巴作为全球最大的B2B电商平台之一，同样运用了先进的智能化物流管理技术。
基于大数据的智能物流系统设计与实现
基于大数据的智能物流系统设计与实现随着物流行业的发展，越来越多的企业意识到物流在企业运营中的至关重要性。
而随着互联网技术和大数据技术的飞速发展，物流企业也开始探索如何将大数据技术应用到物流行业中，提高物流运作效率，减少物流成本，提升客户满意度。
因此，基于大数据的智能物流系统应运而生。
一、智能物流系统的概念和构成智能物流系统是指通过大数据技术和人工智能技术实现对物流运作的智能化管理和控制的一种系统。
它包括了智能化的运输、仓储、配送、物流信息处理等方面。
在智能物流系统中，物流企业可以通过实时监控物流信息，及时处理异常情况；通过智能算法优化配送路线，提高配送效率；通过智能仓储管理，实现仓库空间的最大化利用等。
同时，智能物流系统还可以与客户的信息系统进行对接，实现客户端的智能化跟踪和管理，提高客户的满意度和忠诚度。
二、大数据在智能物流系统中的应用大数据技术在智能物流系统中发挥着至关重要的作用。
在物流过程中，不同的数据源通过各种传感器和智能设备进行获取和处理，形成了大量的物流数据。
这些数据对于提高物流企业的运作效率和控制成本具有重要的价值。
1、物流信息采集智能物流系统的第一步就是对物流信息进行采集和分析。
这需要各种传感器和设备进行支撑，以获取货物的位置、运输状态、温度、湿度等各种信息，并通过物联网技术和云计算技术进行传输和处理。
通过这些数据的分析和处理，可以及时发现物流运作中的异常情况，并进行调整和优化。
2、智能调度和路径规划物流配送过程中，智能调度和路径规划是提高配送效率和控制成本的关键。
通过大数据技术，物流企业可以分析客户分布、道路交通情况、车辆状态等各种信息，并对配送路线进行智能化优化。
同时，智能物流系统还可以根据不同的情况进行实时调整，提高配送的准确性和适应性。
3、智能仓储管理智能仓储管理是提高仓库利用率和物流效率的重要措施。
通过大数据技术，物流企业可以管理仓库中的各种信息，如货物的种类、数量、存储位置等，并智能化地进行货物的分类、货位的分配、库存的调度等各种操作。
智慧物流系统的设计与应用
智慧物流系统的设计与应用现如今，随着物流业的快速发展，智慧物流系统成为了物流行业不可或缺的一部分。
智慧物流系统是基于物联网、云计算、大数据等技术，对传统的物流管理进行了深度的升级，从而实现了对物流全过程的可追溯、可优化和可控制。
在强大的技术支持下，智慧物流系统应用广泛，极大地提高了物流的效率，节约了物流成本，实现了物流绿色发展。
一、智慧物流系统的设计原则智慧物流系统的设计要基于灵活、高效、安全、可控等原则，具体设计原则如下：1、打通信息孤岛，构建云端快递应用平台。
智慧物流系统应该考虑到整个物流过程，包括接单、配载、运输、派件和签收等环节。
为了更好地实现这种全过程的物流管理，需要在系统中打通信息孤岛，在云端构建一个平台，从而快速的整合各个环节的信息。
2、实现自动化、智能化管理智慧物流系统应用到了许多先进的技术手段，包括物联网、人工智能等。
这些技术的运用使物流过程实现自动化、智能化管理，提高了工作效率和准确性，减少人为操作差错。
3、采用可靠的安全技术保证数据安全智慧物流系统处理的数据种类和数量都很庞大，安全性是重中之重。
系统设计必须采用可靠的安全技术保证数据的安全，避免数据泄露、滥用等问题，从而确保智慧物流系统的正常运转。
二、智慧物流系统的运用场景智慧物流系统的运用场景非常广泛，包括快递行业、供应链管理、仓储管理、货运管理等。
具体如下：1、快递行业随着电商的迅猛发展，物流形势也在发生着巨大的变化。
传统的人工配送模式面临着严峻的挑战。
智慧物流系统的运用可以实现快递的自动化分拣、码单、运输、派件和签收等业务，提高了配送效率和准确率。
2、供应链管理智慧物流系统在供应链管理中的应用更早。
智慧物流系统不仅可以跟踪在途物资和订单状态，还可以提供库存管理服务。
借助于智慧物流系统，企业可以实现快速、准确的的供应链管理。
3、仓储管理传统的仓储管理依赖于人工作业，效率低、误差高是不可避免的问题。
智慧物流系统应用了智能化的技术手段，使仓库管理更为自动化和智能化。
基于大数据与云计算的智能物流优化方案
基于大数据与云计算的智能物流优化方案摘要：随着信息技术的快速发展，大数据与云计算已逐渐成为智能物流系统的重要组成部分。
本文将探讨基于大数据与云计算的智能物流优化方案，并介绍该方案的原理、应用、优势和挑战。
1. 引言智能物流是将信息技术应用于物流管理和运作中的新兴领域。
借助大数据与云计算技术，智能物流能够实现对物流链路中各个环节的全面监控与管理，提高物流运作的效率和准确性。
2. 大数据在智能物流中的应用2.1 大数据的获取与处理智能物流系统通过传感器和物联网技术获取大量的物流数据，包括货物运输轨迹、仓储容量、货物状态等。
同时，利用数据挖掘和机器学习算法对这些数据进行分析和处理，提取有价值的信息。
2.2 数据驱动的智能决策基于大数据分析，智能物流系统能够对物流决策进行优化和预测。
例如，根据历史数据和实时数据，系统可以预测货物运输的最佳路线和运输工具，并实时调整路线以适应交通状况。
3. 云计算在智能物流中的应用3.1 数据共享与协同云计算技术为智能物流提供了强大的计算和存储能力。
不同物流环节的参与者可以通过云平台实现数据的共享和协同，提高物流运作的效率和透明度。
3.2 弹性扩展与成本控制云计算允许智能物流系统根据需求进行弹性扩展，从而提高系统的可靠性和稳定性。
同时，通过云计算的按需付费模式，可以有效控制物流系统的成本。
4. 基于大数据与云计算的智能物流优势4.1 提高物流效率通过实时监测和分析物流数据，智能物流系统能够快速识别并解决物流运作中的问题，提高吞吐量和效率。
4.2 优化运输路径与资源利用基于大数据分析和云计算技术，智能物流系统可以智能化地选择最佳运输路径和资源配置方案，减少物流成本和能源消耗。
4.3 提升客户满意度智能物流系统能够提供实时的物流信息和跟踪服务，提高客户的满意度和信任度。
5. 基于大数据与云计算的智能物流的挑战5.1 数据隐私和安全大数据的应用涉及大量的个人和机密信息，保护数据隐私和确保数据安全是智能物流系统面临的重要挑战。
物流公共信息平台开发及建设方案(一)
物流公共信息平台开发及建设方案1. 实施背景随着全球经济一体化的深入发展，物流行业正面临着前所未有的机遇与挑战。
中国作为全球最大的制造业和贸易大国，物流行业的需求持续增长。
但与此同时，我们也看到物流行业存在着产业结构不合理、信息不对称、资源利用率低等问题。
因此，从产业结构改革的角度出发，开发与建设一个物流公共信息平台具有重要的现实意义。
2. 工作原理物流公共信息平台基于云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，实现物流信息的收集、整合、分析、共享和可视化。
平台可以实时汇集来自供应链各环节的数据，包括库存、运输、订单、客户反馈等信息，使企业能够迅速了解市场动态，提高决策效率。
3. 实施计划步骤3.1 需求分析：对物流行业的各类需求进行深入调研，明确平台需要满足的功能和特性。
3.2 技术选型：根据平台需求，选择合适的云计算服务提供商，进行硬件和软件资源规划。
3.3 设计与开发：搭建平台架构，开发用户界面和业务逻辑代码。
3.4 测试与优化：进行内部测试，发现并修复潜在问题；对平台性能进行优化，确保稳定运行。
3.5 上线运行：正式上线物流公共信息平台，持续监控运行状态，确保平台安全、可靠。
3.6 培训与推广：对平台使用人员进行培训，提高其操作和维护技能；通过多种渠道进行平台推广，吸引更多用户。
4. 适用范围物流公共信息平台适用于各类物流企业和供应链上下游企业，可以帮助其提高物流运作效率、降低成本、优化资源配置。
同时，平台还可以为政府相关部门提供数据支持，辅助政策制定和行业监管。
5. 创新要点5.1 借助云计算和大数据技术，实现物流信息的实时共享与处理，提高数据处理能力。
5.2 利用物联网技术，实现货物追踪、监控和管理，提高物流透明度和可控性。
5.3 引入人工智能技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，为决策提供数据支持。
5.4 构建开放式平台，方便各类企业快速接入，实现信息共享与协同作业。
6. 预期效果6.1 提高物流运作效率：通过平台实现信息共享和协同作业，缩短物流环节，提高运作效率。
基于云计算的物流信息平台设计与实现
（ 浙江 长征职业技 术学院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ２ ３ ）
摘要 ： 分析基 于云计算的物流信 息资源的云端特点 ， 研 究计算 资源共享 平 台的 实现模 型、 技 术架构 、 设计 和运作 ， 通过 物
联 网和数据 迁移技 术， 采用 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ Ａ ｐ ｐ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ 云计 算平 台来 实现数据兼容 ， 保证 了云端信 息平 台的可靠性 、 通用性 、 高扩
ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ， ｇ Ｇｏ ｏ ｓ ｌ ｅ Ａｐ ｐ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｔ ｉ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ，ｔ ｏ ａ — ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｉ ｆｏ ｎ ｍ ａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｍ ｒ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ，ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｔ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ，ｈ ｉ ｓ ｈ ｅ ｘ ｐ ｎｓ ａ ｉ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｃ ｕ ｉ ｒ ｔ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｆｏ ｎ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｆ ｔ ｏ ｍ ；ｃ ｒ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ；ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ｌ ａ ｙ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｌ ｏ ｉｓ ｇ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ，ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ
基于大数据的智慧物流管理系统设计与实现
基于大数据的智慧物流管理系统设计与实现一、导言随着互联网技术、移动端技术、云计算技术、物联网技术等各种新技术的不断发展，智慧物流已经成为现代物流行业发展的必要趋势。
智慧物流不仅能够提高物流效率、减少成本、增加收益，更重要的是可以带来更好的物流服务质量和客户体验，提高客户满意度。
通过数据采集、分析和挖掘可以建立基于大数据的智慧物流管理系统，优化整个物流环节的各种数据和业务流程，从而实现物流业务的高效协调和集成服务。
二、智慧物流管理系统设计与实现1. 系统架构设计智慧物流管理系统采用分布式架构设计，以大数据的方式进行数据采集、存储、分析和挖掘，以及物流运营的业务流程优化，从而实现整个物流供应链的高效协调和集成服务。
整个系统分为数据采集层、数据存储层、数据分析层和数据展示层。
2. 数据采集层设计数据采集层主要包括GPS、RFID、传感器等设备，采集各类物流信息和运输数据，包括货物数量、重量、体积、温度湿度等数据，这些数据有利于整个物流环节的优化和管理。
数据采集层的硬件设备需要采用国内先进的物联网技术，保证数据采集的精确性和实时性，如通过RFID技术实现货物追踪和位置定位，通过传感器实现货物的温度、湿度等环境参数的实时监测。
3. 数据存储层设计数据存储层需要对采集的数据进行分类、整理和存储，采用高可靠、高容量和高性能的数据存储技术，保证数据的完整性、安全性和可靠性。
同时必须考虑数据的可扩展性和高并发性，以满足物流业务数据的实时处理和分析。
4. 数据分析层设计数据分析层对存储的数据进行预处理和分析，根据不同的业务应用场景对数据进行挖掘和分析，从而实现智能推荐、智能调度等业务需求。
常用的数据分析算法有贝叶斯分类、神经网络、决策树、聚类分析等，可以根据不同的分类和聚类需求选用不同的算法进行设计和实现。
5. 数据展示层设计数据展示层是整个系统提供的用户界面，主要负责展示数据和业务操作，将数据可视化和直观化，既满足用户需求，又具有良好的用户体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计算机与现代化2013年第3期JISUANJI YU XIANDAIHUA总第211期文章编号：1006-2475（2013）03-0121-03收稿日期：2012-12-18基金项目：浙江省教育厅科学研究项目（Y201225890）作者简介：陈画（1970-），女，吉林长春人，浙江长征职业技术学院讲师/工程师，硕士，研究方向：物流信息，云计算。
基于云计算的物流信息平台设计与实现陈画(浙江长征职业技术学院，浙江杭州310023)摘要：分析基于云计算的物流信息资源的云端特点，研究计算资源共享平台的实现模型、技术架构、设计和运作，通过物联网和数据迁移技术，采用Google App Engine 云计算平台来实现数据兼容，保证了云端信息平台的可靠性、通用性、高扩展性及安全性。
关键词：物流信息平台;云计算;实现中图分类号：TP393文献标识码：Adoi :10．3969/j．issn．1006-2475．2013．03．031Design and Implementation of Logistics Information Platform Based on Cloud ComputingCHEN Hua（Zhejiang Changzheng Vocational ＆Technical College ，Hangzhou 310023，China ）Abstract ：This paper analyses the cloud characteristics of logistics information resources based on cloud computing ，researchesrealization model of computing resource sharing platform ，technology architecture ，design and operation．Through Internet of things and the data migration technology ，Google App Engine cloud computing platform is used to realize data compatibility ，to a-chieve the information platform reliability ，versatility ，high expansibility and security．Key words ：logistics information platform ；cloud computing ；implementation0引言目前，大多物流公司都搭建大小不同的信息管理系统，在某种程度上，造成人力、物力和财力的浪费，且信息化系统缺乏灵活性和可扩展性，导致运行效率低下。
随着物联网和企业级云计算［1］技术发展，利用资源的虚拟技术，把物流信息系统架构在虚拟池上，形成数据集群，满足物流企业信息化要求。
云计算［2］可集成智能物流Web 服务信息，通过付费后，就可以实现无需安装，无需IT 人员维护，低成本的信息需求。
云端信息资源技术服务平台［3-4］是把资源放在云端，通过移动物联网技术，实现实时的Web 服务，构建一个通过付费后，可使用相应的基础设施、软件服务技术平台。
智能物流是指在智能交通系统和相关信息计算的基础上，以电子商务运作的现代物流服务体系。
包括提供服务的智能服务体系、监控和管理的智能系统、信息资源进行处理的智能系统和智能优化调度系统。
云计算是一种基于Internet 的新计算模式，可以和智能物流相融合，通过Internet 为个人和企业用户提供按需即取的服务。
因此构建智能物流云端信息平台将会是今后智能物流发展的趋势，它不仅能很好地解决资源的浪费问题，同时能提高开发效率，降低开发的成本，提高系统整体性能，从而提高物流企业的核心竞争力，最终完成智能物流移动供应链管理。
1国内外研究现状国外对智能物流Web 服务的云计算技术的研究主要分为两个方面，一方面是对智能物流云端相关技术和标准本身的研究，包括Microsoft 、IBM 和SUN 等软件巨头对这一领域表现出了浓厚的兴趣，它们不仅参与了云端技术及其相关标准的制定，而且在云端平台开发和工具支持方面也遥遥领先；另一方面是对云技术平台的应用实践，目前已有许多著名的物流企业采用了这种技术。
由此可见，智能物流云端平台技术的研究与应用己经进入了高速发展的阶段，越来越多122计算机与现代化2013年第3期的智能物流信息资源应用将云端服务作为基础架构，云技术平台己成为智能物流云端解决方案的首选。
目前，国内对于智能物流信息资源云端平台的研究主要集中在业务层，更关注平台承载哪些服务和功能，覆盖了哪些行业领域，而鲜有借助云计算平台从架构、技术、资源整合、标准化接口、互联互通、外延扩展等方面进行深入研究。
在云端平台技术应用智能物流领域方面，国内目前主要研究集中在少数物流企业内部，如一些数据的查询、调用，而涉及跨组织边界的、高安全性、高可靠性的智能物流云端平台技术应用还很不成熟。
本文利用物联网技术和新兴的云计算理念，构建基于云计算架构的智能物流云端信息平台，为物流信息化提供新的发展思路。
物联网的关键技术主要包括信息感知技术（射频识别［5］、传感等技术），信息传输技术（无线传感器网络、异构网络融合等技术），信息处理技术（海量数据存储、数据挖掘与融合［6］、图像视频智能分析等技术），信息安全技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术。
2平台架构设计智能物流云端平台［7-8］最主要的功能是利用动态分配，来实现资源共享，从而降低物流企业信息方面的成本，这是智能物流云端平台设计与开发的基本出发点。
在设计与开发云端服务平台模型中，主要有4层应用：第一层是基础即服务（IaaS）层，通过虚拟化技术打碎现有的运算、存储资源，使更小粒度的运算单元之间的接口标准化，构建云端的Linux集群，通过合理的调配策略（内容路由、多级缓存等），实现资源共享，提供计算、存储、管理等方面的基础服务；第二层是平台即服务（PaaS）层，是物流信息的云计算系统管理平台，包括用户管理、密码管理、权限管理、存储管理和环境监控等；第三层是软件即服务（SaaS）层，是物流信息虚拟化应用服务平台，是物流信息具体功能的应用，包括仓储管理、货源管理、车源管理、用户管理和企业协作等功能；第四层是终端访问层，包括电脑PC、移动终端、智能手机和车载终端等，客户通过智能终端访问云计算物流信息平台的资源。
基于“云计算”物流信息平台的架构模型如图1所示。
基于上述的平台架构模型分析［9-10］，笔者采用Google App Engine云计算平台，把物流信息系统开发的应用程序打包上传到该平台下，通过虚拟化技术，就可以实现物流信息云端的功能。
平台架构图如图2所示。
图1基于“云计算”物流信息平台的架构模型图图2物流信息平台架构图3平台实现的关键技术3．1用户登录功能实现在物流信息管理平台的用户登录界面输入用户名和密码，向服务器进行请求，通过用户的Cookies对象设置，与数据库所保存的信息进行匹配，如果匹配正确，就可以进行相应功能操作。
具体实现核心代码如下：Public void onClick（Button Button，EventObject e｛If（formPanel．getForm（）isValid（））（｛//判断输入框是否为空String［］info=｛userNameTf getText（），passWordTf．getText （）｝；//获取用户信息dbWorker．greetServer（info，"login"，newAsyncCallback＜String＞（）｛Public void onFailure（Throwable caught）｛…//捕获异常｝2013年第3期陈画:基于云计算的物流信息平台设计与实现123Public void onSuccess（Stringresult）｛…//判断用户信息是否匹配dbWorker．setSessionPro（"usemame"+userNameTfgetText （）+"type"+result．substring（3），newAsyncCallback＜String＞（）｛…//将用户信息存入Session中｝）；｝…//获取用户权限判断｝//将用户信息保存在Cookies中Public void setLocalCookies（Stringuid，Stringpid，Stringtid）｛FinallogDURATION=1000*60*30；Date expires=newDate（System．currentTimeMillis（）+DU-RATION）；Cookies．setCookie（"uid"，uid，expires，null，"/"，false）；Cookies．setCookie（"pid"，pid，expires，null，"/"，false）；Cookies．setCookie（"tid"，tid，expires，null，"/"，false）；3．2物流信息云端控制器类实现物流信息云端控制器类主要根据用户端功能请求的特点，通过相应的业务逻辑类来响应请求。
具体的实现核心代码如下：private Businessable business=null；public String greetServer（String［］info，String type）throwsIllegal ArgumentException｛//通过判断type类型将匹配的是他类对象赋予其父接口引用…if（business==null）｛return""；｝elsereturn business．operation（info）；｝3．3物流信息管理业务逻辑实现物流信息管理包括仓储信息管理、货源信息管理，车源信息管理、调度信息管理、物流信息增删查改和信息的统计。
主要的实现核心代码如下：PersistenceManager pm=PMF．get（）．getPersistenceManager （）；//获取持久化实例Transaxtion tx=pm．currentTransaction（）；//获取事情实例try｛tx．begin（）；//开始事务pm．makePersistent（logisticsInfo）；//持久化对象tx．comrnit（）；//事务提交｝finally｛if（tx．isActive（））｛tx．rollback（）；｝pm．close（）；｝3．4云计算平台下的数据迁移为了实现数据的兼容，在Google App Engine云计算平台下，将物流信息系统数据库的表转换成实体类，迁移到云计算平台的数据库［11-12］（BigTable）里，实现数据迁移［13-14］。