大数据与智慧物流(王喜富)
西藏建设智慧物流体系研究
西藏建设智慧物流体系研究
辛馨
【期刊名称】《农村实用科技信息》
【年(卷),期】2018(000)011
【摘要】为深入推进供给侧结构性改革,顺应物流领域科技与产业发展的新趋势,推动大数据、云计算、物联网等先进信息技术与物流深度融合,科学合理规划现代智慧物流体系建设,提高西藏物流高效服务能力,是西藏经济发展的重要建设方向.本文通过研究西藏物流体系建设智能化和信息化,为西藏物流体系规划提供科学决策依据,对构建统一有序、结构合理的现代物流体系具有重要的现实意义和参考价值.【总页数】2页(P12-13)
【作者】辛馨
【作者单位】西藏大学经济与管理学院 850000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.用"智慧"保物流安全——智慧物流园区与港区安全建设 [J], 赵京鹤
2.网购时代下物流企业构建智慧物流体系研究 [J], 周斌
3.西藏建设智慧物流体系研究 [J], 羊馨;
4.物流管理专业校园智慧电商物流创新创业实践基地建设探索——以广东工贸学院与某电商物流企业合作建设为例 [J], 杨嘉伟
5.四川联通携手IBM持续推进智慧城市建设智慧青白江暨物流商贸信息港建设座谈会召开 [J], 徐和亮
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
大数据分析如何推动智慧物流发展
大数据分析如何推动智慧物流发展在当今数字化时代，大数据分析正以前所未有的力量重塑着各个行业，物流领域也不例外。
智慧物流作为物流行业的创新发展方向，其背后离不开大数据分析的有力支撑。
那么，大数据分析究竟是如何推动智慧物流发展的呢？首先，大数据分析能够实现物流需求的精准预测。
在传统物流模式中，企业往往依靠经验和有限的数据来预估市场需求，这种方式存在很大的不确定性和偏差。
而通过大数据分析，企业可以整合来自多个渠道的海量数据，包括消费者的购买历史、搜索记录、社交媒体的趋势以及宏观经济数据等。
利用先进的数据分析技术和算法，对这些数据进行深度挖掘和分析，从而准确预测未来一段时间内不同地区、不同产品的市场需求。
这样一来，物流企业就能够提前做好资源配置，优化仓储布局，合理安排运输车辆和人力，提高物流运作的效率和效益，降低库存成本和缺货风险。
其次，大数据分析有助于优化物流路径规划。
在物流运输过程中，选择最优的运输路径是降低成本、提高效率的关键。
以往，物流司机通常根据经验或者简单的地图导航来选择路线，但这种方式往往无法考虑到实时的交通状况、道路施工、天气变化等诸多因素。
而借助大数据分析，物流企业可以获取实时的交通数据、路况信息以及车辆的位置和行驶状态等。
通过对这些数据的分析和处理，为运输车辆规划出最佳的行驶路线，避开拥堵路段，减少运输时间和燃油消耗。
同时，大数据分析还可以根据货物的性质、重量、体积以及交付时间的要求等因素，综合考虑多种运输方式（如公路、铁路、航空、水运）的组合，制定出最经济、最快捷的多式联运方案，进一步提高物流运输的效率和灵活性。
再者，大数据分析能够提升物流仓储管理的智能化水平。
仓储管理是物流环节中的重要组成部分，直接影响着物流成本和服务质量。
利用大数据分析，企业可以实时监控仓库内货物的库存数量、种类、存放位置以及出入库情况等。
通过对这些数据的分析，企业可以准确掌握货物的库存周转率、呆滞库存比例等关键指标，从而及时调整库存策略，避免库存积压或缺货现象的发生。
全封闭滑板式导料槽系统工艺优化及探索
1 前 言 全封闭滑板式导料槽于2015年8月在酒钢集团宏兴股份公司储运部嘉东原料作业区、宏电原料作业区、嘉北原料作业区动力煤、焦煤、焦炭输送带系统正式投入使用，主要作用于胶带机系统的降尘使用，降尘效果明显，深受岗位人员的好评。
全封闭滑板式导料槽采用超高分子量聚乙烯板（简称滑板）取代侧托辊，将原槽型托辊的间断支撑结构改为连续支撑结构，大大的降低了输送带运行中因托辊支撑凸凹不平而产生的漏粉、洒料现象[1]。
但由于该产品结构和检修工艺的缺陷导致全封闭式导料槽内部的超高分子量聚乙烯板无法正常点检与更换，造成点检、维修困难。
2017年4~10月期间由于滑板磨损超限，累计发生聚乙烯板脱落、翘起导致输送带划伤事故16起，造成直接经济损失190余万元。
针对这种现状，本文对全封闭式滑板式导料全封闭滑板式导料槽系统工艺优化及探索李 旭，张立君（酒钢集团宏兴股份公司储运部，甘肃，嘉峪关，735100） 摘 要：本文研究的全封闭式导料槽滑板的更换作业，适用于储运部动力煤、焦煤、焦炭等供、卸料系统。
通过技术攻关，优化了检修工艺，降低了劳动强度和维护费用，减少了运输带损伤，并提出了下一步的攻关方向。
关键词：卸料系统；检修工艺；技术攻关Process Optimization and Exploration of FullyEnclosed Slide-type Chute SystemLi Xu, Zhang Lijun(Storage and Transportation Department of Hongxing Iron & Steel Co. Ltd., Jiuquan Iron andSteel (Group) Corporation, Jiayuguan, Gansu, 735100) Abstract:The system is applied to the replacement operation of the fully enclosed chute slide which is suitable for the supply and discharge system of steam coal, coking coal and coke in the storage and transportation department. Through technical problem tackling, the maintenance process was optimized, labor intensity and maintenance costs were reduced, the damage to the conveyor belt was reduced and the next research direction was proposed. Key words: discharge system; maintenance process; technical problem tackling- 46 -槽存在的问题进行了原因分析，通过改造解决了滑板无法点检的问题，同时优化了检修工艺，缩短了检修时间，降低了设备故障率。
大数据技术在智慧物流中的应用实践
大数据技术在智慧物流中的应用实践随着社会经济的快速发展，物流货运业务的日益复杂化，传统的物流作业方式和管理模式已经无法满足这个行业的需求，而现代化的物流运营设施和智能化的物流作业，也得到了广泛的关注和追求。
在这种情况下，大数据技术的出现，极大地推动了智慧物流的实践和发展，为传统的物流管理模式提供了更好的解决方案，提升了物流服务的品质和效率。
下面，本文将就大数据技术在智慧物流中的应用实践进行探讨。
一、智慧物流和大数据技术的关系智慧物流，一方面指的是通过信息化和智能化技术在物流作业流程中实现的高效、快速、低成本和高质量的物流运营，在保证物流服务品质的同时，提升企业物流运营的竞争能力；另一方面，智慧物流还关注于提高数据信息的利用率，通过数据挖掘和分析，有效管理物流运营过程中的异常情况和信息，降低运营及供应链成本。
而大数据技术，则是实现智慧物流的关键基础。
大数据技术利用海量数据的挖掘和应用，通过对物流运营过程中各个环节的数据进行深度分析，识别、预测和优化，提高物流作业效率，减少成本和风险，实现物流运营的智能化和信息化。
因此，智慧物流与大数据技术可以互为依托，相互促进，实现相得益彰的效果。
二、大数据技术在物流采购方面的应用实践物流采购环节是整个供应链中的重要环节之一，一般与物流成本和效率密切相关。
而大数据技术的应用，能够进一步优化物流采购环节，从降低采购成本和提升物流效率两个方面进行探讨。
1、降低采购成本在物流采购环节，物流企业与物流服务供应商之间进行协商和采购，通常需要考虑时间、地点、货运方式、成本等方面的因素。
而大数据技术的应用，能够对各类物流服务供应商的数据进行整理和分析，以此推断出竞争对手的定价和成本结构，最终达到确定合理的价格范围的效果，从而实现采购成本的降低。
2、提升物流效率在物流采购环节，物流企业需要选择最适合的供应商，随后下达采购订单。
而这个过程中，大数据技术能够通过物流服务供应商的运作数据和物流运作数据进行复合分析，预测和优化商业模型，从而提升物流效率和服务质量。
大数据及人工智能技术在物流行业中的应用分析
大数据及人工智能技术在物流行业中的应用分析随着信息技术和通信技术的飞速发展，大数据和人工智能技术在各行各业得到了广泛应用。
其中，物流行业作为现代社会不可或缺的基础服务，也正在逐步探索利用大数据和人工智能技术提高效率、降低成本、提升服务质量。
本文着重分析了大数据及人工智能技术在物流行业中的应用，阐述了其对物流业发展的巨大影响。
一、大数据技术在物流行业中的应用1. 物流信息平台物流信息平台是利用大数据技术打造的物流运输全程信息网络。
它集成了各种信息资源，能够实时监测运输过程，提供物流收发货人、承运人、货物本身等多方面的实时数据，为企业和消费者提供更加精准的物流服务。
物流信息平台是促进物流行业信息化快速发展的重要手段。
2. 仓储优化在物流行业中，仓储是物流供应链中非常重要的环节。
大数据技术可以帮助企业科学规划仓储位置，优化仓储数量，提高仓储效益，减少运输成本。
例如，基于大数据技术，可以做到实时监控仓储在库情况、库存流转量、物流配送情况，从而能够预测货物到达时间、配送路线以及最短路线等，大幅提高仓储效果和物流运输的效率。
3. 货物跟踪一些物流货物的流通量较大，流向比较复杂，因此需要进行跟踪。
随着大数据技术的应用，物流运输中的货物跟踪和追踪已经变得更加便捷和可靠。
例如，可以通过RFID、GPS位置信息和网页服务等技术手段，实时监控货物的运输流程和动态信息，实现物流信息的精准化、全面化和实时化，大极提高了物流管理的效率和精准度。
4. 交通运输管理现代物流行业的运输模式多样，包括公路、水路、空路等多种交通工具。
如何更好地保证交通安全、降低成本、提高效率、提高服务质量成为现代物流企业的重要任务。
大数据技术可以帮助企业分析交通运输情况，制定交通规划方案，预测交通拥堵情况，降低物流运输的时间成本和费用成本。
同时，大数据技术还可以实现物流车辆的在线监控、油耗监测等功能，提高实时物流监控的能力和效果，保证物流运输的安全、可靠、高效和精准。
大数据在智慧物流领域的应用研究
Introduction随着时代的发展和技术的引领，大数据在各个领域扮演着越来越重要的角色。
其中，智慧物流领域也不例外。
智慧物流是利用现代信息技术和大数据分析手段，对物流运营过程进行全方位的监测和管理，以提高物流运营效率和降低成本。
本文将研究大数据在智慧物流领域的应用，探讨其在物流运作、仓储管理、运输优化和供应链协同等方面的具体应用场景和作用。
Body大数据在智慧物流的基础和影响大数据在智慧物流领域的应用，离不开以下几个方面的基础：1. 物流信息化的基础设施智慧物流需要依赖信息化的基础设施来获取和处理大量的物流数据。
这包括物流信息系统、物流网络设备和传感器等。
在物流信息系统中，各种物流操作活动的数据被记录下来，成为了大数据的基础。
而物流网络设备和传感器则可以帮助获取更加精确和实时的数据。
2. 大数据分析技术为了处理和分析大量的物流数据，需要借助大数据分析技术。
这包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等手段。
通过这些技术，可以从大量的物流数据中提取出有价值的信息，并进行进一步的分析和应用。
大数据在智慧物流领域的应用，对物流运输、仓储管理、运输优化和供应链协同等方面有着重要的影响。
大数据在物流运输中的应用物流运输是智慧物流中最为核心的环节之一，大数据可以在物流运输中发挥重要的作用。
1. 路线规划和货物跟踪通过分析历史运输数据和交通流量数据，可以为货物的路线规划提供参考。
此外，利用GPS和传感器等技术，可以实时跟踪货物的位置和运输状态。
这些数据可以用于优化运输路径和调度，提高运输的效率和安全性。
2. 风险预警和预测通过对大数据进行分析，可以及时发现物流运输中的潜在风险，并进行预警和预测。
例如，根据天气预报和交通拥堵情况，可以预测某些路段的运输风险，并采取相应的措施，以减少运输延误和事故发生的概率。
3. 运输成本控制大数据分析可以帮助物流企业分析运输成本的构成，找出成本的来源，并进行成本的控制。
例如，通过分析运输过程中的油耗、车辆利用率等数据，可以优化路线和车辆调度，以减少运输成本。
大数据技术在智慧物流中的应用与优化
大数据技术在智慧物流中的应用与优化随着信息技术的不断发展，大数据技术在智慧物流中的应用与优化越来越受关注。
智慧物流是指通过智能化技术和大数据分析，实现物流过程的信息化、智能化和优化化的管理方式。
大数据技术则是通过对海量的数据进行分析处理，揭示数据背后的规律，从而实现对物流环节的精细化管理和优化。
本文将从大数据技术在智慧物流中的应用和优化方面展开阐述。
一、大数据技术在智慧物流中的应用1.数据采集和整合在智慧物流中，大数据技术可以通过各类感知设备和传感器实现对物流环节的实时数据采集。
这些数据可以包括货物的位置、温度、湿度、重量等各种信息，以及环境、天气等外部因素。
通过大数据技术，可以将这些零散、多样的数据整合起来，并进行清洗、筛选，形成可供分析和应用的数据集。
2.数据分析和预测大数据技术可以利用各种数据挖掘和机器学习算法，对采集到的数据进行分析和挖掘，发现物流环节中的潜在规律和趋势。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以预测货物的流动路径、交通拥堵情况、货物损坏的风险等，从而提前做出相应的调整和优化。
3.实时监控和管理利用大数据技术，可以实现对物流环节的实时监控和管理。
可以通过数据可视化的方式，实时呈现物流过程中各种关键指标和数据，及时发现问题和异常，以便采取快速的应对措施，保障物流的顺利进行。
4.智能决策和优化通过对数据的深度分析和挖掘，大数据技术可以为物流决策提供更加科学和有效的支持。
可以通过优化路径规划、货物配载、车辆调度等方面的决策，提高物流的运输效率和成本效益。
二、大数据技术在智慧物流中的优化1.货物跟踪与定位通过大数据技术，可以实现对货物的实时跟踪与定位。
在传统物流中，货物的位置和状态只能通过人工查询或电话沟通得知，信息的时效性和准确性都无法得到保障。
而大数据技术可以通过各种传感器和GPS定位技术，实现对货物实时位置的监控和跟踪，在物流运输过程中，可以随时了解货物的行踪，减少货物丢失和损坏的风险。
大数据与人工智能技术在物流配送中的应用
大数据与人工智能技术在物流配送中的应用大数据和人工智能技术在物流配送中的应用大数据和人工智能技术的快速发展，正在深刻地改变着各个行业的运作方式和商业模式，物流配送行业也不例外。
传统的物流配送模式往往面临着一些挑战，如信息不对称、运输效率低下、成本高昂等问题。
然而，借助大数据和人工智能技术的应用，物流配送行业迎来了新的机遇和挑战。
一、大数据在物流配送中的应用随着物流产业的发展，各种类型的数据不断积累，大数据分析成为提高物流效率和质量的有力工具。
大数据可以通过以下几个方面在物流配送中发挥作用：1. 预测货物需求：通过对历史数据和市场动态的分析，可以预测不同产品的需求量。
物流公司可以根据预测结果来调整运输计划，提前准备货物，从而降低运输成本和时间。
2. 路线优化：通过分析交通流量、道路状况、天气预报等数据，可以优化货物的路线，避开拥堵路段，选择最短路径，提高运输的效率。
3. 资源调配：通过对供应链中各个环节的信息进行收集和分析，可以合理调配车辆、货物和人员，提高资源的利用率和效益。
4. 库存管理：通过对销售数据、订单数据等的分析，可以及时补充库存，避免滞销和缺货的情况发生，提高满足客户需求的能力。
通过大数据分析，物流公司可以更好地了解市场需求和运输环境，提高运输的准确性和效率，提供更好的服务质量。
二、人工智能技术在物流配送中的应用人工智能技术在物流配送中的应用主要涵盖以下几个方面：1. 预测和调度：人工智能可以通过对大量历史数据的学习，预测货物的需求量和运输路径，提高配送的效率和准确性。
此外，人工智能还可以根据实时的运输情况，对任务进行动态调整，使物流配送更加灵活高效。
2. 智能物流仓储系统：人工智能技术可以通过机器视觉和语音识别等技术，实现智能仓储和货物分类，提高货物的处理速度和准确性。
此外，人工智能还可以通过机器学习的方式，不断优化仓储系统的布局和管理方式，提高仓储的效率和利用率。
3. 自动驾驶技术：随着自动驾驶技术的不断发展，物流配送可以实现无人驾驶的场景，减少人力成本，提高运输的安全性和准确性。
大数据分析与人工智能在智能物流中的应用研究
大数据分析与人工智能在智能物流中的应用研究近年来，随着科技的不断进步，大数据分析和人工智能技术逐渐成为各行业的热门话题。
在物流领域，大数据分析和人工智能的应用也引起了广泛的关注。
本文旨在探讨大数据分析与人工智能在智能物流中的应用，并分析其对物流行业带来的影响和优势。
一、大数据分析在智能物流中的应用1. 数据采集与处理在智能物流中，大量的数据需要被采集和处理。
传感器、RFID技术、GPS定位系统等设备的广泛应用，使得物流过程中产生的数据量急剧增加。
然而，大规模的数据对人工处理来说是一项巨大的挑战。
因此，大数据分析技术的应用变得至关重要。
通过对数据的采集和处理，物流企业可以实时获取到物流环节的各种信息，如货物的位置、温度、湿度等，从而更好地监控物流过程并提高效率。
2. 数据挖掘与预测在智能物流中，大数据分析可以帮助企业对物流数据进行挖掘和分析，从而发现隐藏在数据中的有价值信息。
通过各种算法和模型，可以预测货物的需求量、运输成本、货运量等。
这些预测结果可以帮助企业合理安排物流资源，提前做好调配，从而降低成本，提高效率。
3. 决策支持大数据分析在智能物流中还可以提供决策支持。
通过对历史数据的分析，可以对物流车辆的配送路线、货物的运输方式、仓储的布局等进行优化。
同时，大数据分析可以实时监测运输过程中的异常情况，并提供相应的决策建议。
这些决策支持能够帮助企业及时应对各种变化，提高物流的灵活性和适应性。
二、人工智能在智能物流中的应用1. 物流规划与优化人工智能在智能物流中的一个重要应用是物流规划与优化。
利用人工智能算法，可以对复杂的物流网络进行建模和优化，找到最优的物流路径和调度方案。
同时，人工智能还可以根据实时数据进行动态调整，以适应不断变化的物流环境。
2. 物流配送与跟踪人工智能在智能物流中还可以应用于物流配送和跟踪。
通过智能算法，可以对不同的订单进行智能分配，减少配送成本和时间。
同时，人工智能技术还可以实现对物流车辆的实时追踪和监控，确保货物的安全和准时送达。
大数据技术在智慧物流中的应用研究
大数据技术在智慧物流中的应用研究作者：韩俊来源：《经济研究导刊》2020年第36期摘要：计算机技术和网络技术的快速普及标志着以大数据和云计算等为代表的新兴IT技术正式地改变了传统的服务模式。
对于物流行业来说，传统的物流服务模式已经无法满足客户的多样化需求，现代物流业需要通过全面化和高效化的智慧物流服务模式进行工作调整。
基于此，论述智慧物流的核心内涵及发展现状，分析大数据在智慧物流发展中的积极作用，探讨大数据技术在智慧物流中的具体应用。
关键词：大数据技术;智慧物流;应用中图分类号：F252 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2020）36-0036-02我国进入经济结构调整的关键时期，面临着发展方式的转变。
面对这一重要的战略机遇，现在物流产业已成为降低生产资料成本和提高劳动力之后的重要利润来源，物流行业也将迎来正式的智慧物流时代，这不但能够完善现有的物流产业发展理论，还可以促进全球一体化快速发展背景下的经济转型。
一、智慧物流的有关内容1.核心内涵。
智慧物流的概念最早出现在2009年，由中国物流协会信息中心所提出，将其定义为“融合现有互联网资源下的动态科学管理，实现物流工作的自动化和智能化，从而提升资源利用率和生产力水平，创造社会价值背景下的综合内涵”。
随着社会经济的高速发展，智慧物流也应该结合我国的经济发展现状，从多个方面更新自身核心内涵。
大数据技术的出现，让智慧物流的概念综合了各项新兴技术，系统化地将一般物流的各个环节进行优化，重点提升物流效率，降低运营成本。
智慧物流作为物流产业的一种新业态，其核心内容在于依靠大数据或云计算等技术实现产业优化。
在这一方面国外的研究时间比较早，内容也更加深入，侧重于智慧物流技术的实际应用。
例如，物流信息系统的应用可以在收益与成本计算方面发挥促进作用，而企业的规模与核心业务水平也取决于智慧物流水平。
所以，在大数据时代下，智慧物流系统与应用方式可以缩短供应链周期，降低生产成本，以动态化、精确化的发展规划方案适应现代电子商务运用模式。
【doc】软件工程管理方法在物流行业CRM系统中的应用
软件工程管理方法在物流行业CRM系统中的应用第5卷第3期2005年6月交通运输系统工程与信息JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformationTechnologyV o1.5JuneNO.32005文章编号:1009—6744(2005)03—0051—05-,'''''''''''''',电子商务与物流系统-tI..IIIIIIlI..II..IlI...III'软件工程管理方法在物流行业CRM系统中的应用王振华,王喜富(北京交通大学交通运输学院,北京100044)摘要:在物流业,新的科学技术,新的管理理念,新的营销理论都迅速得到了应用.物流及客户关系管理两者的结合一定会产生出奇妙的结果.本文将客户关系管理在物流业的应用暂称为"物流客户关系管理"(TheLogistics—CustomerRelationship Managementabbr.asL—CRM),本文主要从软件工程管理以及物流企业管理的综合角度去探讨物流企业如何做好客户关系管理体系,并着重从过程管理的角度去探讨物流企业如何将软件工程管理方法应用到物流客户关系管理体系的构建当中.关键词:物流客户关系管理;软件工程管理;过程管理;配置管理;质量管理;项目管理中图分类号:U491ApplicationofSoftwareEngineeringManagement MethodsintheCRMSystemoftheLogisticsIndustryW ANGZhen—hua.WANGXi—fu(SchoolofTrafficandTransportation,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China) Abstract:Inlogisticsindustry,newtechnologies,newmanagementideasandnewmarketing theorieshavebeenputintopractice.SincetheCRMandlogisticsisveryhot,thecombination betweenthemshouldcreateamiraculousresult.Consideringthelogistics—customerrelationshipmanagementasL-CRM,thepaperwouldpresenthowfllogisticscompanycoulddowellinCR M fromtheviewofintegratingthemethodsoftheSoftwareEngineeringManagementintotheC RMofthelogisticscompanies.Andthepaper,fromtheviewoftheprocessmanagement,focusesmai nlyon howtOusethemethodsoftheSoftwareEngineeringManagementtoconstructtheL—CRMsystem.Keywords:logistics—CRM;softwareengineeringmanagement;processmanagement;configuration management;qualitymanagement;projectmanagementCLCnllmber:U491O引言由于物流行业的日益火热,许多新技术和新理念的引入越来越广泛,而客户关系管理也经由盲目的炒作日渐走向成熟.对于这两者的结合不妨称之为物流客户关系管理(L—CRM,Logistics—CustomerRelationshipManagement)就变得愈加迫切.物流企业的客户关系管理的理解不能仅仅认为是软件的实施,所以首先必须明确的是L—CRM体系与L—CRM软件系统是两个不同的概念.L—CRM体系不但包括L—CRM软件系统还包括与之收稿日期:2004—12—16王振华(1981一),男,甘肃天水人,北京交通大学交通运输学院2003级硕士研究生,系统工程专业,研究方向为管理信息系统.Email:****************52交通运输系统工程与信息2005年6月协调配套的企业管理职能机构以及在L—CRM软件构建理念指导下的企业流程重构.这样,在研究L—CRM体系构建时我们不难想到引入软件工程化管理的某些理念来探讨这个问题.本文将着重从过程管理的角度阐述软件工程化管理方法在物流企业的客户关系管理体系构建中的应用.1物流企业客户关系管理体系现状及分析尽管国内的物流企业已经意识到客户对于物流企业生存,发展的重要性,但只有少数的企业对他们的客户进行有效的管理.他们在技术和设备上花费了大量的时间和资金,但相应的回报却还太少.所以,对于L—CRM体系的实施问题,可以从下面三个方面进行分析.其一,许多物流企业并不缺乏对本行业的理解但他们缺乏对于CRM的理解.其二,在CRM软件业中并不缺少像SeibelSystems,TuborCRM这样成功的软件企业,但他正在努力探索新的钓流管理理念希望c媸企业能给他们带来新的有效管理理念一物流企业～即缺乏客户关系管理理念又缺乏软件需求分析意识们在物流行业的探索还稍显迟钝.所以他们针对物流企业的CRM系统开发还因缺乏对物流管理理念的充分理解而有所滞后.其三,物流企业和CRM 软件企业缺乏对L—CRM体系构建的共同认识.这也是当下许多意识到客户管理重要性的物流企业, 在以昂贵的代价购买客户关系管理软件后却得不到相应的回报的原因所在.正如澳大利亚营销策略专家LanceBlockley在接受经济观察报的采访时回答的那样:"显而易见,如果你本来管理客户关系的理念就是低劣的或者是不正确的,这个时候进行的所谓信息化实际上就是资源的浪费."他还强调"所以,归根结底我认为公司的人对待客户的管理的态度可能比技术本身更加重要."综上所述,物流企业的客户关系管理体系的构建以及客户关系管理软件公司在物流行业的探索的现状可以用图1 加以形象化的描述.期望差距鸿沟从图1,可以清晰地看出客户关系管理体系暂时在物流行业应用不广的原因所在,即存在于物流企业和CRM软件公司之间的沟通的无法进行和对于新理念的探索问题.而对于这个问题本文要从软件工程管理思维的全新角度去探讨,以期得到较好的解决.2软件工程管理方法在物流企业的客户关系管理体系构建中应用物流作为一种服务,它与软件开发服务有许多相同之处.首先,物流与软件一样在未达成前难以量化其进度和质量优劣度;其次物流服务与软件一样替代产品较多,并且在物流服务过程或者在软件开发过程对于客户来说他们都不具备可视性.由此,引进软件工程化管理的思维和方法,并将其改进以适应于物流管理,适应物流客户关系管理体系的构建.图1-d/V-'田们0日埋埋?D,^''口'_二lE.Lf'J皿,缺少对于L--CRII体系的探索,不能为钓流企业提供有效的管理理念和构建有效的管理体系CRM软件公司缺乏钓流管理理念与意识对于软件工程化管理L—CRM体系应注意以下两点:其一,过程管理主要考虑的是为企业提供的优质物流服务和客户服务是如何达成的,并侧重于企业如何达到一个可持续改进的过程.其二,质量和配置管理则是达成这一过程的保证和监督.2.1过程管理(1)过程,过程管理及过程基线的定义.过程(process)是指客户关系发展中的一组彼此相关的资源和活动,具有一定的阶段性和里程碑.其中资源包括人员,资金,设施,设备,技术和服务等;过程是一个重要的概念,它建立在将客户关系看成是应用一定的资源通过一系列的活动来逐渐达成的基础上.过程基线的定义是被制度化为企业章程的确认比原有过程进步的过程.CRM过程管理是指把客户关系作为可持续改进的一系列过程来进行管理,以期能够达到第3期软件工程管理方法在物流行业CRM系统中的应用53 CRM体系的快速的持续改进.其中"持续"的含义是"不分阶段"+"没有尽头"."没有尽头"是客观需要即客户的需求是无限的,只有阶段性的满足,但不会永远停留在现在的要求水平.而"不分阶段"是商业的现实性造成的,即在客户关系过程中,客户实际是持续地出现新的需求的,不会是在某个时刻才冒出一些毫无根据的需求.(2)过程管理的内容和实质.过程管理包括以下内容:定义,计划,实施,执行,记录,度量,评估,控制,预测,培训,学习,交流,理解,分析,评价,改进,验证.过程管理的实质是企业在现有过程基线基础上的不断更新,并建立相应的企业过程基线数据库.(3)过程的裁减.在实施过程管理时应根据企业自身特有的实际情况有所裁减,正确的实施应该从质和量两个方面对企业L—CRM体系的过程的各环节发生作用.软件工程化的L—CRM体系在中小物流企业的应用中并未要求逐字照章对应每一项核心过程域和核心实践来进行,企业可以用裁减的办法对其应用程度作修正,也可选用类似软件工程管理中过程裁减的办法将某项具体的实施工作等同为特定的核心实施.(4)过程的度量.软件度量的目标可概括为两类.其一,使用度量来估计,这需要跟踪一个特定的客户关系过程(包括产品销售,服务及项目执行等).其二,应用度量来预测产品,服务及项目的一些重要特性;如进度,成本,赢利,服务的客户满意度等.而关于L—CRM过程度量指标数据的分析技术是另一个值得探讨的问题,可以应用管理系统工程中常用的数据分析方法去分析,这里就不再加以赘述.2.2配置管理和质量管理配置和质量管理并未被传统的CRM系统所囊括.将配置及质量管理都囊括到L—CRM体系中来,并在同客户交易时提供项目,产品或服务的配置及质量保证等内容,这对于赢得客户的满意显然有十分重要的作用.传统的配置管理通常指的是企业资源的配置管理,而L—CRM配置管理强调的是从以客户为中心的角度出发的企业资源配置管理, 并提供给客户这种配置结果一定的可视性.L—CRM配置管理的关键在于基于L—CRM框架下对于职员或客户工作和职责的明确及圈定,这种圈定需要以文档甚至合同的方式加以描述.这里所说的基于L—CRM框架指的是要明晰客户的潜在价值和长期价值基础上,在以客户为中心的理念的指导下成本最小化的客户关系发展策略.L—CRM质量管理的目标除了具有使产品或服务的质量持续改进的功能外,还具有使客户管理水平改进的功能.L—CRM质量管理是赢得客户忠诚与满意的关键,其中最重要的是,质量要求应全面反映顾客明确的或隐含的需求."需求"包括市场,合同要求以及组织内部的要求,在不同的阶段可对它们进行重新定义和更新.且质量要求应使用功能性术语来表达并形成文件而且可以度量并对客户具有可视性.质量保证不能是随意的,必须经过充分的讨论和协商并做出承诺,相关的企业管理者和个人要了解质量保证的活动,活动的结果以及自身所承担的责任.而L—CRM质量保证过程及结果的评审,检验和确认更强调客户的参与性和对客户一定程度的可视性.2.3项目管理L—CRM中的项目管理除了包括:项目范围管理,项目时间管理,项目成本管理,项目合同管理,项目资源配置管理,项目质量管理,项目风险管理等传统项目管理所包括的内容外,还包括项目前客户关系开发管理及项目后客户关系维系管理等CRM项目管理所特有的内容.对于后者我们可以从开发成本,时间,资源占用,赢利估计等方面以客户问卷,交易数据等方式去搜集数据并根据客户的状态分析客户的期望趋势和需求趋势.L—CRM中的项目管理的最终目的,不仅是按客户需求甚至超越客户期望地完成项目,更重要的是通过项目的完成来获取更多的关于客户的资料并对这些资料进行分析,以期可以洞察客户的需求变化趋势,从而迎合客户的需求来获得与客户长期的合作.3有软件工程管理特色的物流企业客户关系管理体系的构建3.1有软件工程化管理特色的L—CRM软件系统为核心的企业部门架构L—CRM体系的构建不只是一个软件的实施,第3期软件工程管理方法在物流行业CRM系统中的应用55 不同.因此,下面将用某物流企业一个客户开发的实际例子来说明工程化物流客户关系管理体系在物流企业中的作用,同时也说明物流企业在实施了L—CRM软件系统后应该怎样重构企业管理流程来彻底地达到企业资源优化,企业竞争力提升的目的.某物流企业的具有软件工程化特色的L—CRM获取客户资料k一提供客户资料—CRaM部门开始获取决策目标提供I客户I目标I生I决策部门====获取客要示和期望生厂过体系在客户开发中的应用示例流程图如图4所示.图中表明在进行客户开发时,包括过程管理部门和配置管理部门等在内的各部门如何协调以及他们在流程中的各自的角色扮演.图4中过程管理在客户开发中的参与和角色扮演用粗黑线给予了描述.开发策略规划提出资源要求配置管理——-管簦蠡门图4软件工程管理在L_CRM体系的客户开发中的应用6结论物流企业的客户关系管理(ICRM)的软件工程化管理是一个比较大的课题,如果仔细展开讨论的话,足以写一本书.所以本文只是从最适合物流管理的一个角度——"过程化"为主要切人点而进行讨论,对于其中的体系的构建只从最重要的部分去把握而对于细节涉及的比较少.并且软件工程化管理方法在物流企业的客户关系管理或物流作业管理当中的应用还有很多值得研究的部分,比如项目管理,质量管理以及过程度量分析等等.以这些当中的任何一个作为主要的切人点去探讨和分析都需要大量的篇幅才能阐述清楚,也值得更多的人去探讨.而笔者认为在物流企业的客户关系管理或在物流作业管理中引入软件工程化的管理理念将是一个值得的尝试,并且当这一尝试逐渐成熟时, 软件工程管理的思维在物流行业也必将有它的应用空间.过程管理参考文献[1]现代物流管理课题组编.物流客户管理IN].广州: 广东经济出版社,2002.[2]DennisAhern,AaronClouse,RichardTurner. CMMIDistilled:APracticalIntroductionto IntegratedProcessImprovement,SecondEdition ISBN:0—321～18613—3,2004.[3]MarkC.PaulkBillCurtis.CapabilityMaturity ModelforSoftware.V ersion1.1Software EngineeringInstituteCarnegieMellonUniversity Pittsburgh,Pennsylvania15213TechnicalReport CMU/SEI一93一TR一0241993.[4][美]罗纳德?s?史威福特.客户关系管理加速利润和优势提升[M].杨东龙,等译.北京:中国经济出版社,2002.[5]王飞跃,戴汝为,等.城市综合交通,物流,生态问题的基础研究方法[J].交通运输系统工程与信息, 2004,4(3):37—46.。
数据科学与大数据技术在物流运输中的应用
数据科学与大数据技术在物流运输中的应用在当今数字化的时代，数据科学与大数据技术正以前所未有的速度改变着各个行业，物流运输领域也不例外。
物流运输作为经济发展的重要环节，其效率和质量直接影响着企业的竞争力和消费者的体验。
数据科学与大数据技术的应用，为物流运输带来了创新和变革，有效地提高了物流运输的效率、降低了成本，并提升了服务质量。
物流运输涉及到众多环节，包括货物的收发、运输路径的规划、车辆的调度、库存管理等。
在这些环节中，产生了海量的数据，如货物的信息、运输车辆的位置、路况信息、客户的需求等。
如何有效地收集、处理和分析这些数据，成为了提升物流运输效率的关键。
数据科学与大数据技术在物流运输中的一个重要应用是运输路径的优化。
传统的运输路径规划往往基于经验和简单的算法，可能无法充分考虑到实时的路况、天气等因素。
而通过大数据技术，可以实时收集路况信息、天气数据等，并结合货物的重量、体积、运输时间要求等因素，利用数据科学中的优化算法，为运输车辆规划出最优的路径。
这样不仅可以减少运输时间，降低燃油消耗，还能提高货物的准时送达率。
例如，某物流公司在运输一批紧急货物时，通过大数据分析发现某条高速公路因为交通事故出现了拥堵。
系统立即重新规划路线，选择了一条相对畅通的省道，虽然路程稍长，但最终成功避开了拥堵，按时将货物送达目的地。
大数据技术在物流运输中的库存管理方面也发挥着重要作用。
准确的库存预测对于物流企业来说至关重要。
通过分析历史销售数据、市场趋势、季节因素等，利用数据科学中的预测模型，可以更加准确地预测未来的货物需求，从而优化库存水平。
既避免了库存积压导致的成本增加，又防止了库存不足影响客户订单的满足。
另外，数据科学与大数据技术还可以用于物流运输中的车辆调度。
根据货物的运输需求、车辆的位置和状态等信息，运用数据分析和算法，合理安排车辆的任务，提高车辆的利用率。
比如，一家物流企业通过大数据分析发现，在某个区域有较多的货物需要运输，而附近正好有空闲的车辆。
大数据与人工智能在物流运输中的应用与优化研究
大数据与人工智能在物流运输中的应用与优化研究随着科技的不断进步和数字化的时代来临，大数据与人工智能已经成为了当今物流运输行业的重要领域。
这两种技术的结合，不仅可以提高运输效率，降低成本，还可以对物流运输过程进行优化，提供更好的服务质量和客户体验。
一、大数据在物流运输中的应用1. 数据收集与分析大数据是指那些传统数据处理工具无法处理的大规模、高速度的数据集合。
在物流运输中，我们可以通过各种传感器技术、电子标签和监控设备等手段收集物流过程中产生的大量数据，包括货物的位置、温湿度、运输时间等等。
这些数据被收集后，可以通过数据分析和挖掘技术，提取出有价值的信息，用于物流运输决策和优化。
2. 路线规划与调度基于大数据的物流路线规划与调度技术，可以通过分析历史运输数据、交通流量和天气情况等信息，预测最佳的路线和运输时间。
通过优化车辆调度和货物配送，可以降低运输成本和时间，提高运输效率。
3. 库存管理与预测利用大数据技术，可以实时监控货物的流动和库存情况。
通过分析历史销售数据和市场趋势，可以对未来的需求进行预测，合理安排库存，减少库存积压和资金占用。
4. 客户服务与用户体验通过大数据的应用，物流运输企业可以实时掌握运输过程中的各种信息，并及时反馈给客户。
例如，在货物运输过程中，客户可以通过手机App或网站查询货物的实时位置和运输状态，这样可以提高客户的满意度和信任度，提供更好的用户体验。
二、人工智能在物流运输中的应用1. 自动驾驶技术人工智能技术为物流运输行业带来了自动驾驶技术的突破。
通过激光雷达、摄像头和传感器等设备，智能车辆可以感知道路、其他车辆和行人等障碍物，并做出自动化的驾驶决策。
这种技术可以提高物流运输的效率和安全性，减少人为操作的错误和事故风险。
2. 智能仓储与物流管理人工智能技术还可以应用于仓储和物流管理系统中。
通过机器学习和深度学习等技术，可以实时监控货物存放的位置和状态，自动调配货物的存储位置和路径，提高仓储和物流的效率。
大数据时代智慧物流发展研究
大数据时代智慧物流发展研究杨龙;刘宝学;刘翠娟;王鑫丽;闫葳;纪雯【摘要】利用大数据,打造全新的企业发展环境已经成为社会的共识.大数据的发展给物流业提供了新的发展方向,也为物流企业的发展带来了新的机遇.本文将在两方面进行剖析,一是阐述依托大数据开展智慧物流研究的重要性和紧迫性,二是探讨如何构建高效的智慧物流技术体系.此外,大数据环境下的智慧物流研究是一个系统工程,不是某个组织自己的事情,政府、专门的技术研发机构、物流企业都应做好自己的职责.【期刊名称】《河北企业》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】2页(P80-81)【关键词】大数据;智慧物流;体系构建;融合;需求者【作者】杨龙;刘宝学;刘翠娟;王鑫丽;闫葳;纪雯【作者单位】石家庄信息工程职业学院;石家庄信息工程职业学院;石家庄信息工程职业学院;石家庄信息工程职业学院;石家庄信息工程职业学院;石家庄信息工程职业学院【正文语种】中文【中图分类】TP393.09随着计算机技术和网络技术的普及与应用，以物联网、大数据和云计算为代表的新兴IT技术出现并飞速发展，越来越多的组织机构投资于大数据开发与利用。
河北商贸物流企业运作涉及的因素更为庞大，急需一种全面、高效、便捷、个性化以及安全的智慧物流服务模式，因此，基于新兴IT技术、RFID技术、GPS和其他设备的智慧物流模式应运而生。
1.大数据相关技术越来越成熟，对物流产业的发展影响力越来越大。
现如今，越来越多的国家将促进大数据发展定位为新时期国家发展战略之一。
不仅仅在硬件技术上投入巨资，更是大力发展软件人才的培养。
足以表明，大数据发展的高度，不仅是硬件技术问题，更是数据处理软件的先进程度。
现代物流业的发展需要各种数据的支持，这些数据可分为若干大类，主要分为企业内部数据和企业外部数据、经济数据和非经济数据、空间数据和非空间数据、持续效用数据和短期效用数据等。
这些庞大的数据对物流企业、物流行业的发展来说都有着积极的作用，影响着企业的投资与决策。
智慧物流重构供应链价值——评《大数据与智慧物流》
智慧物流重构供应链价值——评《大数据与智慧物流》褚阳【期刊名称】《新闻爱好者》【年(卷),期】2017(000)008【总页数】1页(P后插15)【作者】褚阳【作者单位】河南工业职业技术学院【正文语种】中文大数据时代已经到来，并以前所未有的“数据过滤”“数据锚钉”逐渐取代传统工业时期的信息计算模式。
为了全方位探讨大数据与智慧物流的关联，由王喜富撰写的《大数据与智慧物流》（2015年12月北京交通大学出版社出版）一书，依据大数据技术及其基础理论，结合我国现代物流业发展和智慧物流运营需求，从智慧物流业务管理、智慧物流供应链管理和智慧物流商务管控三个维度，从微观、中观及宏观三个层面研究了大数据在智慧物流领域的应用，分析了智慧物流大数据分类方法及智慧物流系统结构，提出了大数据背景下的智慧物流服务模式。
通过大数据背景下智慧物流业务模式及业务体系研究，设计了智慧物流信息平台、运营框架及其运营管理模式。
对我国物流行业应用大数据技术的基础与实施条件、物流智慧化管控模式进行了研究，为物流产业实现智慧化、数据化奠定了基础。
该书将基础理论、关键技术与实际应用及运营管理紧密结合，有助于推动大数据技术的普及与智慧物流产业的发展。
《大数据与智慧物流》全书分九章。
第一章对智慧物流的发展现状和趋势进行了分析，阐述了智慧物流的概念、起源及内涵，智慧物流功能体系与核心技术。
第二章为“大数据技术发展现状与应用分析”，内容涉及大数据基本特征、数据处理基本环节、基本思想和大数据技术组成等。
第三章对大数据背景下智慧物流数据分类进行了细致研究，给出智慧物流数据分类框架和依据及商务管控数据分类，并对供应链物流数据分类问题进行阐述。
在大数据背景下，物流体系中的数据资料基本来自互联网、物联网、传感器和移动设备等，并借助相关的线上和线下渠道实现对有关数据资料的收集，并对数据进行分析和处理。
同时，基于互联网的新媒体社交网络会产生海量文字、图片、声音和视频数据，这些数据的获得能够为物流产业的发展和进步提供更多参照。
数字信息插翅膀 物联网络助腾飞——访北京交通大学物流系统工程专家王喜富教授
数字信息插翅膀物联网络助腾飞——访北京交通大学物流系
统工程专家王喜富教授
蒙世叶
【期刊名称】《中国西部科技》
【年(卷),期】2014(13)10
【摘要】自古“衣食住行”人之所需，平民百姓开门七件事，皆为柴米油盐酱醋茶，民以“食”为天的本真，尽道生活中的酸甜苦辣咸香涩。
今天，随着人类科技的进步，人们追求的高品质生活，已经发生了翻天覆地的变化。
“行”的内涵也日益丰富，其所代表的交通运输，深刻地影响着社会的每一个角落。
在即将到来的信息时代，交通运输也必将插上数字化信息的翅膀，跨越到“数字交通”时代。
近日，笔者有幸采访了北京交通大学交通运输学院物流工程系系主任王喜富教授，他就是运用现代科技手段，给交通运输插上“数字翅膀”的传奇人物。
【总页数】1页(PI0003-I0003)
【关键词】北京交通大学;物流工程;系统工程专家;翅膀;数字信息;交通运输;网络;科技手段
【作者】蒙世叶
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.架起数字交通运输的桥梁——运输与物流专家王喜富教授 [J], 刘强
2.在考验中成长——访中国物流与采购联合会应急物流专业委员会主任王宗喜教授[J], 左芒
3.拳拳赤子心悠悠物流情——访我国著名军事物流专家王宗喜将军 [J], 陈方建
4.军事物流乘风破浪奋力前行--访著名军事物流专家王宗喜教授 [J], 孙敏
5.第三方介入军事物流的一场革命--访著名军事物流专家、解放军后勤指挥学院教授王宗喜少将 [J], 本刊编辑部
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。