数据库技术在物流行业中的应用及发展前景
智慧物流论文

智慧物流论文智慧物流:提升物流效率的关键引言概述:智慧物流是指利用物联网、大数据、人工智能等先进技术,对物流过程进行全面优化和智能化管理的一种新型物流模式。
智慧物流的出现,不仅提高了物流效率和准确性,还降低了物流成本,成为现代物流行业的重要发展方向。
一、物联网技术在智慧物流中的应用1.1 传感器技术:传感器技术是智慧物流的基础,通过在物流环节中安装传感器,可以实时监测货物的位置、温度、湿度等信息,提高物流的可追溯性和安全性。
1.2 无线通信技术:无线通信技术可以实现物流信息的实时传输和共享,使得物流企业能够及时掌握货物的运输状态,提高物流的调度和运输效率。
1.3 云计算技术:云计算技术可以存储和处理大量的物流数据,实现对物流过程的全面监控和分析,为物流企业提供决策支持和优化方案。
二、大数据分析在智慧物流中的应用2.1 数据采集与整合:通过物联网技术,智慧物流可以实时采集大量的物流数据,包括货物信息、运输信息、客户信息等,通过数据整合,可以形成全面的物流信息数据库。
2.2 预测与优化:通过对大数据的分析,可以预测物流需求和运输风险,优化物流路线和运输方案,提前做好准备,降低物流成本和风险。
2.3 智能决策支持:通过大数据分析,可以为物流企业提供智能决策支持,根据实时数据和历史数据,为物流管理者提供决策建议,提高物流决策的准确性和效率。
三、人工智能技术在智慧物流中的应用3.1 自动化设备:人工智能技术可以实现物流设备的自动化操作,如自动化仓储系统、自动化分拣系统等,提高物流的效率和准确性。
3.2 智能配送系统:通过人工智能技术,可以实现智能配送系统的建立,根据实时交通状况和货物需求,智能调度运输车辆和配送路线,提高配送效率和准确性。
3.3 智能客服系统:人工智能技术可以实现智能客服系统的建立,通过语音识别和自然语言处理等技术,实现对客户需求的智能识别和响应,提高客户服务质量。
四、智慧物流的挑战与前景展望4.1 数据安全与隐私保护:智慧物流面临着大量的物流数据,数据安全和隐私保护是智慧物流发展的重要问题,需要加强技术和法律手段的保障。
分布式数据库技术与应用分析

分布式数据库技术与应用分析随着互联网的发展和应用范围的拓展,数据规模也不断地扩大,因此,人们需要更高效的方式来存储、管理和处理数据。
在这样的背景下,分布式数据库技术应运而生。
本文将对分布式数据库技术进行分析及其应用。
一、分布式数据库技术的概念与优势分布式数据库技术指的是将一个数据库分为多个部分,分别存储在多个不同的计算机上,并通过网络进行通信,从而形成了一个虚拟的数据库,使得数据可以在不同的地方、不同的时间点进行存取。
与传统的集中式数据库相比,分布式数据库技术具有以下的优势:1. 可靠性更高:分布式数据库技术使用了数据备份、冗余和分布式交易等多种机制,保证了数据的复制和恢复能力,在一台计算机出现故障时,仍然可以进行数据的读取和操作。
2. 更高的性能:由于数据分布在多台计算机上,分布式数据库可以通过对各个计算机的并行处理来提高处理速度,从而提高了整个数据库的性能。
3. 扩展性更强:由于分布式数据库可以不断地添加计算机来扩展存储空间,使得整个系统的存储和处理能力可以很方便地进行扩展,以适应数据规模的增长。
二、分布式数据库技术的实现方式分布式数据库技术的实现方式主要包括:垂直划分、水平划分和复制等。
其中,垂直划分是将数据库按照数据表进行划分,每个表分别存储在不同的计算机上;水平划分是将数据表中的数据按照行或列进行划分,使得同一个数据表中的数据可以分布在不同的计算机上;而复制则是将同样的数据存储在多个不同的计算机上,以实现数据的备份和冗余。
三、应用场景及实践案例分布式数据库技术在实际应用中可以解决很多问题,如数据安全性、负载均衡和数据存取速度等方面的问题,适用于大型企业和互联网应用。
以下是一些常见的应用场景和实践案例:1. 金融行业:在交易、结算等领域,金融行业需要处理海量的交易数据,采用分布式数据库技术可以实现高效的交易系统,保证金融系统的安全性和可靠性。
2. 电商平台:电商平台的订单、库存等数据会随着用户的增多而呈指数增长,采用分布式数据库技术可以实现大规模并发操作,以及快速的数据读取和写入。
快递业的现状分析

快递业的现状分析目录一、引言 (2)二、快递业的现状分析 (3)三、市场定位与目标 (7)四、技术应用与数字化转型 (10)五、服务创新与提升 (14)六、投资环境分析 (18)七、结语总结 (21)一、引言声明:本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成,对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考,不构成相关领域的建议和依据。
当前,快递市场主要由顺丰、圆通、中通、韵达和申通等几大快递公司主导。
顺丰凭借其高端服务和强大的品牌效应,在高价值商品运输领域占据优势。
而中通、圆通等则依靠竞争迅速扩大市场份额,形成了以价格为主要竞争因素的市场格局。
消费者对个性化服务的需求日益增加,例如自提柜取件、指定时间配送等。
快递公司可以借此机会开发个性化产品和服务,满足不同消费者的需求,从而开拓更多市场份额。
全球经济的波动、国内经济的发展状况以及消费者的消费习惯变化都会影响快递行业的表现。
在经济增长阶段,消费者更倾向于选择快捷、高效的快递服务,而在经济下行期,价格敏感度上升,企业需灵活调整策略,应对市场变化。
随着生活水平的提高,消费者对快递服务的期望不断上升,特别是在个性化、定制化服务方面。
快递公司需要关注消费者的偏好变化,推陈出新,以满足不同群体的需求。
社会对快递员的关注和重视程度也在提升,企业应注重提升员工福利和工作环境,增强团队凝聚力。
随着智能物流和绿色物流的兴起,快递行业迎来了新的发展机遇。
企业通过技术创新和服务升级,可以开拓新的市场空间,提升自身的核心竞争力。
跨境电商的发展也为快递行业带来了大量的新订单,促进了国际业务的扩展。
二、快递业的现状分析(一)市场规模与增长趋势1、市场规模随着电子商务的迅速发展,快递业的市场规模持续扩大。
根据数据显示,2023年中国快递业务量已突破900亿件,市场总收入超过8000亿元人民币。
这一增长趋势在全球范围内也得到了体现,尤其是在北美和欧洲地区,快递行业的市场规模逐年上升。
仓储行业的大数据分析与运用
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仓储行业的大数据分析与运用随着信息技术的不断进步和智能化水平的提高,大数据分析已经开始在各个行业中得到广泛应用。
仓储行业作为供应链管理中的重要组成部分,也可以通过大数据分析来提升运营效率、减少成本、优化资源调配等。
本文将探讨仓储行业的大数据分析与运用,并介绍一些相关案例。
一、大数据在仓储行业的意义与优势大数据分析在仓储行业中的应用,可以帮助企业更好地了解仓储环节中的各项指标和数据,提供决策依据和支持。
以下是大数据在仓储行业的几个重要意义和优势:1. 提高仓库运营效率:通过大数据分析,可以对仓库的运营数据进行实时监控和分析,及时发现问题和瓶颈,并采取相应措施进行优化。
比如,根据历史订单数据和流量数据,预测出货峰值时段,合理调配人力和物力资源,提升货物周转速度和仓储容量利用率。
2. 优化存货管理:仓储行业的核心任务之一是管理和保管存货。
通过大数据分析,可以实现对存货的全面监控和管理,减少因存货过多或过少而带来的问题。
比如,结合供应商的交货周期数据和市场需求预测模型,帮助企业合理安排订货数量和时机,避免过多的存货积压和过少的库存断货。
3. 提高物流配送效率:仓储行业与物流配送密切相关,通过大数据分析,可以对物流配送过程进行优化,减少运输成本和时间。
比如,利用实时交通数据和路径优化算法,合理规划配送路线,减少交通拥堵和行车里程,提高配送效率和客户满意度。
4. 强化风控和安全管理:仓储行业需要面对各种风险和安全隐患,大数据分析可以帮助企业及时识别潜在的风险点和安全漏洞,采取相应的风险防范和管控措施。
比如,通过对员工出勤数据和行为轨迹进行分析,及时发现异常情况,预防盗窃和损毁事件的发生。
二、仓储行业大数据分析的关键技术及工具大数据分析在仓储行业的应用过程中,离不开一些重要的关键技术和工具的支持。
以下是几个常用的关键技术和工具:1. 数据收集与清洗:在仓储行业,有各种各样的数据源,包括仓库管理系统、传感器设备等。
仓储行业的数据采集与处理技术
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仓储行业的数据采集与处理技术在现代信息化时代,数据采集与处理技术的应用正日益在各个行业中得到广泛应用,其中包括仓储行业。
仓储行业是一个与物流密切相关的行业,对于运营效率和客户满意度的提升,准确、高效的数据采集与处理技术发挥着关键作用。
本文将探讨仓储行业的数据采集与处理技术的应用以及其带来的益处。
一、数据采集技术在仓储行业中,数据采集是指通过各种传感器和设备,将仓库内外的相关数据进行实时或定期采集。
数据采集技术的应用使得仓库管理者能够获得准确、实时的仓库信息,从而做出更加科学合理的决策。
1.1 传感器技术传感器技术是仓储行业数据采集的重要技术手段之一。
通过在仓库设备、货物和环境中安装传感器,可以实时监测和采集各种数据。
比如,温湿度传感器可以监测仓库内的温度和湿度变化;光电传感器可以监测货物的进出数量和位置等。
这些传感器通过物联网和云计算技术,将数据实时传输到中央数据库,实现仓库信息的快速采集和存储。
1.2 无人机技术无人机技术在仓储行业中的应用也越来越多。
通过安装相机和传感器,无人机可以对仓库进行高空拍摄和数据采集。
通过无人机,可以快速准确地获得整个仓库的布局、货物的存放情况和货架的使用情况等信息。
这样一方面可以帮助仓库管理者做出调整存放布局和货架管理的决策,另一方面还可以节省人力资源。
1.3 RFID技术RFID技术是一种通过射频信号实现无线识别和定位的技术。
在仓储行业中,通过在货物或者货架上安装RFID标签,可以实现对货物的实时跟踪和管理。
通过RFID阅读器,仓库管理者可以准确地获取货物的位置信息、出入库时间等数据。
这样可以大大提高货物管理的效率,减少错误和盗窃情况的发生。
二、数据处理技术数据采集只是第一步,更为重要的是对采集到的数据进行准确、高效的处理和分析,以为仓库管理者提供决策参考和优化建议。
2.1 大数据技术随着数据量的不断增长,传统的数据处理方式已经无法满足仓储行业对数据的需求。
大数据技术的应用可以帮助仓库管理者对大量数据进行快速处理和分析,从而发现潜在的问题和优化空间。
智能物流技术专业简介
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智能物流技术专业简介一、发展前景近年来,随着全球化、网络化的发展,客户对商品和服务的期待也越来越高。
物联网、大数据、云计算的发展,为传统物流业转型升级、拥抱互联网大数据、融入全球供应链体系提供了新的机遇。
随着移动互联网、人工智能、大数据等技术应用的成熟,物流业经历了智慧化、科技化转变的时代变革。
未来,随着物流行业的快速发展,新技术、新模式、新业态不断涌现,物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术和设备在物流领域得到广泛应用,物联网和物流业的深度通过融合,实现物流产业的智能化,提高物流运营效率和服务水平,最终实现供应链的全球化正在扩大。
智能物流其本质是建立信息空间与物理之间数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、准确执行的闭环能源体系,发展的核心要素是“硬件”(发展自动化)、“索夫”(发展大数据、云计算)、“网络”(发展网络系统)、“平台”(智能服务平台的开发)。
我国物流业正全面向智能化转型,各龙头企业纷纷聚焦人工智能、物联网大数据、区块链等前沿技术,驱动整个物流业从人力密集型向资本、技术密集型转变,同时,随着 5G技术的发展与应用,无人驾驶、深度感知等技术都能够在物流业发挥很好的加持作用。
可见物流行业的发展已经不再停留在最原始的人工操作,更多的需求是将现代的设施设备、物流信息技术、人工智能技术等先进技术融入传统的物流作业中,提高作业效率,物流行业需要的人才是懂技术、懂物流的综合型人才。
二、培养目标本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础和智能物流管理信息系统、监控系统、大数据分析等知识,具备智能物流软(硬)件安装、运行分析与维护等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事物流管理、智能监控等信息系统安装调试、运行维护、数字化集成等工作的高素质技术技能人才。
三、专业能力具备智能物流信息系统运行状态分析的能力,通用系统安装、调试与维护、导航系统软硬件安装、调试与维护、系统安装、运行和调试,系统装备工作状态分析的能力,初步的物流大数据集成、分析与数字技术应用、系统项目现场管理的能力,探究学习、终身学习和可持续发展。
大数据背景下的智慧物流发展策略研究
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2021年5月第9期总第475期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology&EconomyMay2021No.9Total No.475大救据督專下的智慧汤流找農策略可究张馨心,金鑫(佳木斯大学经济与管理学院,黑龙江佳木斯154007)摘要:为更好地促进大数据背景下智慧物流的发展,对大数据在物流行业中的应用历程及具体环节进行了分析和研究,分析得出大数据背景下智慧物流发展主要存在着技术应用程度不高、数据采集难度较大、数据分析能力薄弱和智慧物流系统兼容性不强等诸多问题,提出了需要继续大力推广技术应用,不断提升智慧物流数据采集水平和强化智慧物流数据分析能力以及努力促进智慧物流系统整合,以 提高智慧物流水平的智慧物流发展的策略。
关键词:大数据;智慧物流;云计算中图分类号:F253.9文献标识码:A文章编号;1007—6921(2021)09—0033—02随着经济的不断发展,社会对物流的需求日益旺盛,为了提高物流运作效率和降低物流成本离不开相关信息和数据的支撑。
当前,大数据技术和云计算技术已经广泛应用于各行各业,物流作为蕴含大量数据信息的行业,通过大数据技术和云计算技术的应用能够实现物流产业的智能化,从而促进智慧物流产业的发展。
在大数据时代背景下,智慧物流的发展还处于探索和发展阶段,不可避免地遇到各种机遇和挑战,但其发展前景已受到广泛认可和看好。
借助大数据技术,大力发展智慧物流已经成为大势所趋。
因此,探讨和研究在大数据背景下智慧物流的发展策略具有重要意义和价值。
1大数据及智慧物流概述1.1大数据大数据是随着数据信息的不断大量涌现而提出的,当数据较多时人们过去更习惯采用抽样调查的随机分析法,这样被认为可以省时省力的进行数据处理和分析。
而这种数据技术和思想主要是由于数据量过大和数据处理技术落后之间的矛盾而造成的,可以说是一种无奈选择。
随着大数据技术和云计算技术的出现,通过数据的云存储、分散式数据库、分散式处理以及云计算的虚构化技术这些新处理模式,已经能够对海量数据进行有效掌握和专业化处理。
大数据在京东物流中的应用
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现代经济信息374大数据在京东物流中的应用刘宏宇 郑 煜(通讯作者) 长春建筑学院摘要:随着社会的发展,人们的进步,移动互联网,电子商务,互联网和云计算,音频,视频,图像,期刊和其他数据的崛起呈指数级增长,互联网的界限和应用也在不断扩大。
根据麦肯锡的预测,到2018年,全世界将有26个以上的新数据存储在硬盘上(1EB=10亿GB),到202在0年内,全球总数据将达到35ZB(1ZB=10亿TB)。
京东市多年的经营和创新实践,始终强调通过技术创新提高生产效率,积累了高质量的大数据资本。
大数据的应用为智能科技业务水平的实现提供了显示、支持评估,预测,可视化管理和决策支持。
结合京东物流技术的优势,建立了一套完整、开放、可应用于京东地区的仓储、配送、客户和售后供应链一体化服务。
商场以外的商业系统提供的服务。
关键词:大数据;京东物流中图分类号:TP391.44 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2019)007-0374-01一、引言随着社会的发展,经济的发展,人工智能和设备将更好的结合起来,未来的智能资源会取代人力资源,为了更好的节省人力物力,优化成本,提高工作效率,智能仓库的运用降越来越广泛,也越来越频繁,随着对物流的需求不断扩大,劳动力成本也在不断增加。
物流人员数量供应不足,导致仓库能力不足。
据预测,到2020年,中国的包裹平均每天将达到1.45亿,这不是一个可以通过扩大人口和仓库面积来解决的问题。
通过技术手段支持生产能力,降低成本和提高效率是当务之急。
二、大数据对京东物流的影响1.企业经营信息的信息对接与掌握在信息时代,越来越多人会选择在网上购物,网上购物的呈现了逐步增长的趋势,规模也会越来越大,越来越好,但是在发展的同时,网上购物也面临着很严重的问题,特别是“双十一”“双十二”这些节点,物流经常会出现供不应求的问题,劳动力远远不够物流的运行,每个链接都有大量数据。
传统的数据采集,分析和处理模式已经不能满足物流企业对每个节点的信息需求。
利用大数据分析优化路线规划和货物配送

利用大数据分析优化路线规划和货物配送随着科技的不断发展,大数据分析正在成为企业决策中不可或缺的一部分。
在物流行业中,利用大数据分析可以帮助优化路线规划和货物配送,提高效率、降低成本。
本文将介绍利用大数据分析优化路线规划和货物配送的相关方法和应用。
一、大数据分析在路线规划中的应用1. 数据收集与处理在进行路线规划前,首先需要收集各种与物流相关的数据,如道路交通信息、货物量、货物重量、货物种类等。
这些数据可以通过物流企业自身的数据库、传感器、GPS等设备收集得到。
接下来,对这些数据进行处理和清洗,去除异常值和重复数据,使数据准确可靠。
2. 路况和交通流分析利用大数据分析,可以对历史交通数据进行统计和分析,得出不同时间段、不同路段的交通状况。
根据这些数据,可以预测未来不同时间段的交通流量和路况。
通过分析交通流量和路况,可以找出瓶颈路段和拥堵路段,避免这些路段的选择,从而提高路线的效率。
3. 多维度路线规划在进行路线规划时,可以结合多个因素进行多维度的考虑。
除了考虑交通路况外,还可以考虑货物的种类和重量,优化车辆的装载方案,减少运输次数和成本。
同时,还可以考虑不同的交通方式,如快速公路、铁路、水路等,选择最佳的交通方式来运输货物。
利用大数据分析,可以将这些复杂的因素融入路线规划模型中,得出最佳的路线方案。
二、大数据分析在货物配送中的应用1. 需求预测通过分析历史订单数据和市场趋势,可以预测不同地区、不同季节的货物需求量。
根据需求预测结果,可以提前调配资源,合理安排货物的采购和配送计划,确保货物的及时供应和配送。
2. 货物跟踪和监控借助物联网技术,可以将货物与传感器相连,实现对货物的实时跟踪和监控。
通过传感器采集的数据,可以监测货物的位置、温度、湿度等指标,确保货物的安全和质量。
在配送过程中,利用大数据分析,可以实时监控货物位置和运输状况,及时调整配送计划,提高配送效率和准确性。
3. 路线优化和动态调度利用大数据分析,可以结合实时交通信息、货物位置和运输要求,对正在进行中的配送任务进行动态调度和路线优化。
区块链技术在物流领域的应用

区块链技术在物流领域的应用随着信息化和物联网的迅速发展,人们对物流行业的要求也越来越高,希望实现物流信息的透明化、高效化和安全可靠性。
而区块链技术作为一种去中心化的技术,正逐渐被应用到物流领域中,对物流行业带来了一系列的变革。
一、区块链技术简介区块链技术是一种去中心化的计算机数据库技术,与传统的中心化数据库不同,它是由一组分布式计算机节点操作和监督的。
每个节点都拥有一个完整的账本副本,所有的节点进行共识达成,由于区块链技术具有去中心化、不可篡改、安全可靠等特点,因此在金融、保险、物流等领域被广泛应用。
二、区块链技术在物流领域的应用1. 提高物流信息透明度物流行业中,货物的流向一直是一个颇具争议的问题。
区块链技术可以将所有物流节点都记录在区块链上,这样无论在哪个节点进行数据的上传,都是实时同步更新的,不会出现丢失、错误等情况,从而提高物流信息的透明度。
2. 优化物流信息管理传统的物流信息管理都是采用中心化的方式进行,需要借助中转站或者第三方平台进行信息传递和接收。
这种方式存在信息延迟、数据篡改和安全性等问题。
而区块链技术采用去中心化的方式,保证数据的真实、可靠和安全,实现了物流信息的优化管理。
3. 增加物流过程追踪能力传统的物流行业往往存在物流信息不连续、跟踪不方便等问题。
而区块链技术具有完整记录历史信息的特点,可以实现对物流过程全程追踪。
这样可以有效地防止假货、假时间等问题的发生,提高了物流的安全性。
4. 提高物流信息安全性能传统的物流行业中,因为数据的传递和存储都是通过中心化的机构进行的,因此数据的安全存在较大的隐患。
而区块链技术采用去中心化的方式,保证了数据的安全可靠性。
同时,借助于密码学技术,还可以实现数据的加密和解密,保证了信息的安全性。
5. 增加物流信息共享能力传统的物流行业中,信息的共享都是受到限制的,因为参与者之间缺少信任性。
而区块链技术采用的是去中心化的共识机制,任何人都可以加入到其中,并共享数据信息,因此可以增加物流信息的共享能力。
数据库在物流行业中的应用案例分析

数据库在物流行业中的应用案例分析在当今信息化时代,数据库技术在各行各业中都扮演着重要的角色,物流行业也不例外。
通过有效地管理和处理物流信息,数据库能够提供准确、及时、可靠的数据支持,提高物流业务的效率和质量。
本文将通过分析几个具体案例,探讨数据库在物流行业中的应用。
一、快递物流企业的运单管理系统以顺丰为例,顺丰作为国内领先的快递物流企业,处理的运单信息数量庞大,运单信息的管理和查询是每个快递员每天必须要完成的工作。
顺丰使用了数据库技术来实现运单管理系统,通过数据库存储和索引,实现了对海量运单信息的快速查询。
当快递员需要查询某一运单信息时,只需在系统中输入相应的运单号,系统将通过数据库查询得到该运单的详细信息,如物流轨迹、派送情况等。
通过数据库的高效管理和查询功能,顺丰提供了更好的物流服务,提高了工作效率和用户满意度。
二、仓储企业的货物库存管理系统对于大型仓储企业而言,准确、实时地掌握货物库存信息是非常重要的。
以京东物流为例,京东物流依赖于数据库技术实现了货物库存管理系统。
每当仓库中有货物进出时,相关数据会被记录到数据库中,这样仓库管理员可以随时通过系统查询到货物的实时库存情况。
同时,数据库还能够为货物的管理提供更多的辅助功能,如库存警报、库龄分析等,帮助企业进行科学的库存策略制定。
通过数据库的应用,京东物流提高了货物的管理效率和精确度,降低了库存成本,提高了物流资金周转率。
三、在线物流平台的订单跟踪系统随着电子商务的快速发展,越来越多的用户通过在线物流平台下单购买商品。
在这个过程中,用户往往希望能够实时了解订单的状态和物流信息。
以淘宝物流为例,淘宝物流通过数据库技术实现了订单跟踪系统。
每当用户下单后,订单数据会被存储到数据库中,并与物流公司的数据库进行关联。
这样,用户可以随时通过系统查询到订单的详细信息,如发货时间、配送进度等。
通过数据库的应用,淘宝物流提供了更加便捷和可靠的订单查询和跟踪服务,提高了用户的购物体验。
交通运输中的物流信息系统设计与应用

交通运输中的物流信息系统设计与应用一、绪论交通运输是现代物流系统中不可分割的一环,物流信息系统则是整体物流管理的重要组成部分。
如今,随着信息技术的快速发展,物流信息系统的应用变得越来越普及与精细。
本文将探讨物流信息系统在交通运输领域中的设计与应用。
二、物流信息系统概述物流信息系统是以计算机技术为基础,将现代信息技术和物流管理相结合的一种综合性系统。
该系统覆盖了从物流管理的各个环节中所产生的各种数据,通过数据的多角度分析和利用,提高了物流管理的效率和质量。
物流信息系统的组成包括:数据采集系统、数据处理系统、数据分析系统和信息传递系统。
数据采集系统是物流信息系统中最基础的部分,它主要负责从各个物流环节中采集和收集数据,包括库存数据、订单数据、扫描条码等,通过高效地采集和完善这些数据,为后续的数据处理、分析和传递提供了可靠的基础。
三、交通运输中的物流信息系统设计在交通运输中的物流信息系统设计中,主要包括物流信息采集、数据处理、数据分析和信息传递等重要环节。
在这些环节中,如何达到高效、准确、安全和可靠地执行,是亟待解决的主要问题。
1.物流信息采集物流信息采集是整个物流信息系统的基础,它是通过现代信息技术手段实现对物流流程中各个节点的数据的采集和处理。
在物流信息采集中,需要考虑以下问题:(1) 采集方式:一般情况下,物流信息采集可以通过人工和自动化两种方式实现。
人工采集主要依赖于人员的手工操作,步骤较繁琐且速度较慢,自动化采集则可以通过扫码仪、RFID等设备实现,速度快、准确度高且安全可靠。
(2) 数据格式:数据格式对于物流信息系统的设计非常重要,不同的数据格式可以对系统的性能和功能产生很大的影响。
因此,在物流信息采集阶段,需要对采集到的数据进行格式化处理,以便后续数据处理和分析。
(3) 数据可靠性:在物流信息采集过程中,需要保证数据的可靠性和准确性。
这需要采用一系列技术手段,如数据校验、数据备份等措施,以最大程度地保障数据的安全性和完整性。
物联网与大数据的应用前景及利与弊

大数据的应用前景及利与弊大数据的应用前景1.数据的资源化在大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源,它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值,产生更多经济收益。
因此,要利用好信息资源就要进一步开放研究大数据技术。
信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维,网络技术人员应当将传统信息资源开发管理方法与大数据技术有机地结合起来,通过将不同数据集进行重组和整合,发挥就数据集所不具有的新功能,从而为企业创造出更多的价值。
而掌握了数据资源处理技术的企业,在未来还能够通过将数据使用权进行出租或者转让等方式获取巨大的经济收益。
2.科技的交叉融合大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体,促进不同科学技术的交叉融合,同时还能够促进多学科的交叉融合,充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。
大数据技术的长足进步与发展既要求工程技术人员要立足于信息科学,通过对大数据技术中的信息获取、储存、处理等各方面的具体技术进行创新发展,也要将大数据技术与企业管理手段结合起来,从企业经营管理的角度研究分析现代化企业在生产经营管理活动中大数据技术的参与度及其可能带来的影响。
在一些需要处理和应用到大量数据的信息部门,企业一方面要着力提高大数据技术的应用水平,另一方面要及时引起跨学科人才,充分发挥多科学与交叉性学科在本部门中的参与度。
3.以人为本的大数据技术发展趋势科学技术的使用主体归根结底是人,虽然在大数据技术支撑的网络信息环境下,信息数据的及时流通与整合能够满足人类生产生活的所有信息需求,能够为人的科学决策提供有效指导,但大数据技术终究无法代替人脑,这就要求大数据技术在发展过程中要坚持以人为本的基本原则,重视人的地位,将人的生产活动与网络大数据虚拟关系结合起来,在密切人与人之间的交流的同时,充分发挥每一个独立个体的个性和特长。
未来项目应用趋势1. 开放源码Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。
区块链技术在物流中的应用
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区块链技术在物流中的应用随着科技的不断发展,区块链技术在各行各业都得到了广泛的应用。
作为一种分布式数据库技术,区块链能够实现信息的快速传输、透明的数据管理以及安全的交易验证,这些特性使得其在物流行业中具有重要的应用价值。
本文将详细介绍区块链技术在物流中的应用,并探讨其优势和挑战。
一、溯源管理物流行业中一个重要的问题就是产品的溯源管理,即追踪产品从生产到销售的全过程。
使用传统的方式,包括记录、人工识别等,溯源过程繁琐且容易出错。
而区块链技术能够实现信息的真实、不可篡改的记载,保证了数据的可信度和完整性。
通过在每个节点上记录相关信息,包括生产、加工、物流等环节,可以实时监控商品的运输和交接。
这种溯源体系的建立不仅可以提高物流行业的管理效率,还能够确保消费者的权益,防止假冒伪劣产品进入市场。
二、智能合同在物流行业中,合同的签订和执行相当繁琐。
而区块链技术的智能合同功能可以自动化合同的签署和执行过程,通过预先设定的规则和条件,自动触发和执行相应的合同条款。
这种智能合同的实施可以减少合同纠纷,提高物流运作的效率。
另外,区块链技术还可以实现多方参与合同的管理,确保各方的利益得到平等的保护。
三、仓储和库存管理在物流行业中,仓储和库存管理是关键的环节。
利用区块链技术,可以实现实时记录和更新库存信息,确保库存的准确性和及时性。
通过在区块链上建立一个可共享的仓储和库存数据库,各个参与方可以实时了解货物的位置和数量,避免了由于信息不对称而带来的问题。
此外,利用区块链技术还可以实现智能货柜和智能物流,优化货物的调度和运输。
四、支付和结算在传统的物流行业中,支付和结算的过程通常需要经过多个中间环节,频繁地转账和核实资金流动,非常繁琐。
而区块链技术的应用可以实现去中心化的支付和结算,消除了中间环节的干扰,提高了资金的安全性和效率。
通过建立一个区块链上的智能支付系统,可以实现实时支付和结算,快速、便捷地处理货款和运费等支付事宜。
“互联网+物流智能化仓储系统的现状与趋势

“互联网+物流智能化仓储系统的现状与趋势摘要:进入新时代,在社会高速发展下,带动了我国科学技术水平的进步。
当前,我国社会经济和科学技术正在往高质量方向发展,互联网与电子商务技术的融合推动了远程交易的发展,改变了人们的生活和消费方式。
远程交易方式的出现推动了物流产业的发展,促使物流与人们的工作和生活紧密相连。
但是互联网电商行业的发展也对物流产业提出了更高的要求,既为智能化仓储系统带来了更大的发展空间,也带来了更大的挑战。
本文通过对“互联网+物流”智能化仓储系统的阐述,分析其现状和行业发展前景,以期提供借鉴和参考。
关键词:“互联网+物流”;智能化仓储系统;发展现状引言面对“互联网+”形势,物流行业需要取得智能化、网络化发展,以便通过行业融合得到改革创新。
在“互联网+物流”领域,完成智能化仓储系统开发,能够实现物资集约化管理,促使仓储管理效能得到提高,通过自动分配和运营完成资源优化配置,最终使物流管理的协调性得到提高。
因此,还应加强智能化仓储系统设计与实现研究,从而提供智能化的物流服务。
1“互联网+物流”智能化仓储系统的价值所谓智能化仓储系统,就是具备信息化、网络化、数字化、自动化水平的仓储管理系统,不仅可以实现自身仓储管理工作的有效性,而且也能够将仓储管理与各个方面进行有效结合,提高管理效率,实现系统化管理。
构建智能化仓储系统,有利于提升仓储管理的效能性,特别是通过智能化的应用,使仓储管理更具有可视性以及综合性的特点,能够实现仓库运营、自动分配以及其他相关资源的优化配置,对于提高仓储管理效率具有十分重要的支撑性。
构建智能化仓储系统,还有利于提高物流管理的协调性,最突出的就是运用互动网和移动互联网,通过有效的平台设计,能够使仓储与配送进行有效的融合,形成“价值链”管理模式,不仅可以提高物流管理效率,而且还能够促进物流管理的协调性,进而在降低成本、提高效益方面取得突破。
构建智能化仓储系统,还有利于推动服务模式创新,通过软件系统的有效控制,并结合大数据技术、电子商务技术以及云计算技术,可以为客户提供更具有便捷性、特色化以及系统性的物流服务,进而提升物流企业的整体竞争力,甚至可以打造成自身的品牌优势。
基于大数据的智能配送路线优化方案
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基于大数据的智能配送路线优化方案第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (3)1.3.1 国外研究现状 (4)1.3.2 国内研究现状 (4)第2章大数据概述 (4)2.1 大数据概念与特征 (4)2.2 大数据技术在物流行业的应用 (5)2.3 大数据技术在本项目中的应用 (5)第3章智能配送路线优化理论基础 (6)3.1 配送路线优化问题的数学描述 (6)3.1.1 符号定义 (6)3.1.2 数学模型 (6)3.2 智能优化算法概述 (7)3.2.1 遗传算法(GA) (7)3.2.2 粒子群优化算法(PSO) (7)3.2.3 蚁群算法(ACO) (7)3.2.4 禁忌搜索算法(TS) (7)3.3 车辆路径问题的经典算法介绍 (7)3.3.1 最邻近算法(NN) (7)3.3.2 节点插入算法(NI) (7)3.3.3 遗传算法(GA) (8)3.3.4 粒子群优化算法(PSO) (8)3.3.5 蚁群算法(ACO) (8)3.3.6 禁忌搜索算法(TS) (8)第4章配送数据采集与预处理 (8)4.1 配送数据来源与类型 (8)4.1.1 企业内部数据 (8)4.1.2 公开数据 (8)4.1.3 第三方数据 (8)4.1.4 配送数据类型 (9)4.2 数据预处理方法 (9)4.2.1 数据清洗 (9)4.2.2 数据转换 (9)4.2.3 数据整合 (9)4.3 数据清洗与融合 (10)4.3.1 数据清洗 (10)4.3.2 数据融合 (10)第5章基于大数据的配送需求预测 (10)5.1 配送需求预测方法概述 (10)5.2 时间序列分析预测方法 (10)5.3 机器学习预测方法 (11)第6章车辆路径问题建模 (11)6.1 车辆路径问题的数学模型 (11)6.1.1 符号说明 (11)6.1.2 数学模型 (12)6.2 车辆路径问题的约束条件与目标函数 (12)6.2.1 约束条件 (12)6.2.2 目标函数 (12)6.3 模型参数设置与优化 (13)6.3.1 模型参数设置 (13)6.3.2 模型优化 (13)第7章基于大数据的智能优化算法设计 (13)7.1 算法选择依据与评价指标 (13)7.1.1 算法选择依据 (13)7.1.2 评价指标 (13)7.2 基于大数据的遗传算法设计 (14)7.2.1 编码与初始种群 (14)7.2.2 适应度函数设计 (14)7.2.3 选择、交叉与变异操作 (14)7.2.4 算法终止条件 (14)7.3 基于大数据的粒子群优化算法设计 (14)7.3.1 粒子编码与初始化 (14)7.3.2 适应度函数设计 (14)7.3.3 粒子更新策略 (15)7.3.4 算法终止条件 (15)第8章智能配送路线优化算法实现 (15)8.1 算法实现框架 (15)8.1.1 数据预处理模块 (15)8.1.2 路径规划模块 (15)8.1.3 结果评估模块 (15)8.2 算法参数设置与调整 (15)8.2.1 遗传算法参数设置 (16)8.2.2 蚁群算法参数设置 (16)8.2.3 粒子群优化算法参数设置 (16)8.3 算法功能分析 (16)8.3.1 算法收敛性分析 (16)8.3.2 算法稳定性分析 (16)8.3.3 算法计算效率分析 (16)8.3.4 算法实用性分析 (16)第9章案例分析与实验验证 (16)9.1 案例背景与数据描述 (17)9.2 智能配送路线优化方案实施 (17)9.3 实验结果与分析 (17)第10章总结与展望 (18)10.1 研究工作总结 (18)10.2 创新与不足 (18)10.3 未来研究方向与拓展 (19)第1章引言1.1 研究背景我国经济的快速发展,电子商务的兴起,物流行业呈现出蓬勃发展的态势。
数据库在物流企业中的应用
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数据库在物流企业中的应用数据库技术在物流行业的应用及发展前景现代物流业的发展有赖于信息技术的提升,信息技术对现代物流业的发展有着巨大的推动作用。
论文在阐述了我国现代物流发展趋势和我国物流信息技术发展现状,详细分析信息技术在现代物流中应用的基础上,提出了利用信息技术促进我国现代物流发展得措施建议。
一、数据库在仓储管理中的应用1、条码技术在仓储管理中的应用仓储管理就是条形码技术广泛应用和比较明朗的领域,不仅适用于于商业商品库存管理,还适用于于工厂产品和原料库存管理。
通过条码技术,可以并使管理者实时掌控仓库的各种状况,介绍储物的数量和动态变化,并据此分析决策,以调整库存量,提升库存结构,同时实现储物的全面掌控和管理。
条码技术在仓储管理中的应用领域主要整体表现在以下方面:货物管理仓库根据货物的品名、型号、规格、产地、品牌、包装等划分货物品种,并且分配唯一的编码,以实现对库内货物的识别和管理。
库位管理仓库分成若干个库房,每一个库房分成若干个库位,每一个库位都存有唯一的编码。
在货物入库时,将库位条码和货物条码一一对应。
通过加载产品条码,即可查阅产品在货位的具体位置,同时实现产品的全方位管理。
通过终端就能实时地查阅货位货量的存储情况、空间大小及产品的最小容量,管理货仓的区域、容量、体积和装备限度。
仓储业务管理条形码作为数据、信息输入的重要手段,有利于实现入库、在库、出库作业的自动化管理和库存掌控。
2、射频识别技术在仓储管理中的应用将rfid系统用作智能仓库货物管理,rfid全然有效地化解了仓库里与货物流动有关的信息的管理,它不但减少了一天内处置货物的件数还监看著这些货物的一切信息,射频卡就是张贴在货物所通过的仓库大门边上,读写器和天线都放到叉车上、每个货物都张贴存有条码、所有条码信息都被存储在仓库的中心计算机里、该货物的有关信息都能够在计算机里搜到。
当货物被装跑运往别地时,由另一读写器辨识并知会计算中心它被放到哪个拖车上。
数据库技术的发展与应用前景展望
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数据库技术的发展与应用前景展望近几十年来,数据库技术经历了飞速的发展与创新,成为信息系统和企业管理中不可或缺的核心技术。
随着信息技术的高速发展和互联网的普及,数据库技术也不断演进和升级,为各行各业的应用提供了强有力的支持。
本文将从数据库技术的发展历程、当前的应用领域和未来的发展前景三个方面来展望数据库技术的发展与应用前景。
数据库技术的发展历程数据库技术的发展源于上世纪60年代开始的数据管理问题。
当时,计算机数据的存储和管理是一个挑战,传统的文件系统无法满足规模不断增长的数据处理需求。
此时,研究人员开始探索一种新的数据存储方式,即数据库。
关系数据库(RDBMS)的概念和模型由爱德温·科德尔和斯都·瑟尔提出,并由IBM的埃德加·科德为其设计了一门关系数据库管理系统,从而登上了数据库技术的历史舞台。
以此为基础,数据库技术逐渐发展壮大。
上世纪70年代,Xerox PARC实验室的科学家们设计了面向对象的数据库系统(OODBMS),为应对复杂数据类型的需求提供了新的解决方案。
接着,关系数据库管理系统(RDBMS)成为主流,多家企业投入了相关的研发和生产。
20世纪90年代,面向Web的数据库系统也应运而生,以适应互联网时代的需求。
随着时间推移,数据库技术不断演变和完善,涌现了大量的优秀数据库产品,如MySQL、Oracle、SQL Server等,为各种应用场景提供支持。
数据库技术的应用领域数据库技术是信息系统存储、管理和查询数据的关键工具,几乎应用于各个领域。
以下是几个典型的应用领域:1. 企业管理:数据库技术在企业管理和决策支持系统中扮演着重要角色。
通过数据库管理系统(DBMS),企业能够有效地管理和处理海量的关键业务数据,提高决策的准确性和效率。
2. 金融行业:金融机构是信息处理的重要节点,对实时数据和大数据的需求非常高。
数据库技术能够支持金融行业的交易处理、风险管理、客户关系管理等核心业务。
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数据库技术在物流行业的应用及发展前景
现代物流业的发展有赖于信息技术的提升,信息技术对现代物流业的发展有着巨大的推动作用。
论文在阐述了我国现代物流发展趋势和我国物流信息技术发展现状,详细分析信息技术在现代物流中应用的基础上,提出了利用信息技术促进我国现代物流发展得措施建议。
一、数据库在仓储管理中的应用
1、条码技术在仓储管理中的应用
仓储管理是条形码技术广泛应用和比较成熟的领域,不仅适用于商业商品库存管理,还适用于工厂产品和原料库存管理。
通过条码技术,可以使管理者实时掌握仓库的各种状况,了解储物的数量和动态变化,并据此分析决策,以调整库存量,改善库存结构,实现储物的全面控制和管理。
条码技术在仓储管理中的应用主要表现在以下方面:
●货物管理
仓库根据货物的品名、型号、规格、产地、品牌、包装等划分货物品种,并且分配唯一的编码,以实现对库内货物的识别和管理。
●库位管理
仓库分为若干个库房,每一个库房分为若干个库位,每一个库位都有唯一的编码。
在货物入库时,将库位条码和货物条码一一对应。
通过读取产品条码,即可查询产品在货位的具体位置,实现产品的全方位管理。
通过终端就能够实时地查看货位货量的存储情况、空间大小及产品的最大容量,管理货仓的区域、容量、体积和装备限度。
●仓储业务管理
条形码作为数据、信息输入的重要手段,有利于实现入库、在库、出库作业的自动化管理和库存控制。
2、射频识别技术在仓储管理中的应用
将RFID系统用于智能仓库货物管理,RFID完全有效地解决了仓库里与货物流动有关的信息的管理,它不但增加了一天内处理货物的件数还监看着这些货物的一切信息,射频卡是贴在货物所通过的仓库大门边上,读写器和天线都放在叉车上、每个货物都贴有条码、所有条码信息都被存储在仓库的中心计算机里、该货物的有关信息都能在计算机里查到。
当货物被装走运往别地时,由另一读写器识别并告知计算中心它被放在哪个拖车上。
这样管理中心可以实时地了解到已经生产了多少产品和发送了多少产品,并可自动识别货物,确定货物的位置。
它的具体应用有以下方面:
●实时定位系统
通过射频识别天线合理的分散布置(每50~100米距离安装一个)在需要监控的给定区域内,并在需要检测的物品上贴附射频识别标签,就可以实现实时定位功能。
放置好的天线按预先设置的时间间隔传送射频信号,阅读设备接收和过滤出有用信号,辨认RFID作用范围内的存货位置,并将该信息输入中心数据库。
从而使管理者随时获取监控区域内货物的具体位置,实时制定仓储作业计划,减少存货的搬运时间和距离。
●智能托盘系统
智能托盘系统的核心技术是射频识别技术,它能高效、准确的处理日常进出仓库的大量托盘货物,解决生产原材料在仓库中的装卸、处理和追踪等与物资流通相关方面的信息管理问题,并可以保证获取信息的准确性和可靠性。
智能托盘系统是将RFID阅读器安装在托盘进出仓库必经的通道口上,把射频识别标签贴附于托盘上而实现的。
这样,当托盘货物通过出入口时,阅读器就能使计算机了解到哪些托盘以及货物通过里通道。
此外,当托盘装满货物时,自动称重系统会自动比较装载着货物的总重量和存储在计算机中单个托盘的重量,并获取其中差异,了解货物的实时信息。
●通道控系统
通道控制系统是一种以射频识别技术为核心的“红绿信号“系统,这种系统可以有效的控制数千个进出仓库的包装箱的流转。
这些呗控制的包装箱上都固定着射频识别标签,而在包装箱途径的各个出入口都安装有射频阅读器,阅读器天线固定在通道上方。
当包装通过天线所在处,阅读器会读取标签信息并与数据库中存放的信息进行比较,若信息一致,绿灯亮,包装箱可通过;若信息不同,则激活红灯,同时将信息资料记录在数据库中,包装箱不予放行。
通道控制系统消除了采用纸张单证管理系统时常出现的人为错误,排除了以往不堪重负的运输超负荷状况,建立了高速、有效和良好的信息输入途径,可以在物体高速移动的状况下有效获取信息,节省了时间。
●配送过程保护系统
为防止仓库中存放的高价值货物被盗,防止因托盘放错位置而导致交货延迟,仓库可利用射频识别技术建立配送过程保护系统。
该系统可保证叉车按照正确设定的路线移动托盘,降低货物在非监控道路上被盗的可能。
实施时,仓库需要建立一个悬浮在上方的射频阅读器,并为每个叉车装备食品标签。
叉车沿途经过的详细资料(包括正确的装货位置、设定的行走路线等)都通过射频连接从中央数据库下载到叉车。
若发现标签错误,则叉车被强行停止,并由管理者重新设定想走路径,同时自动称重系统也实时提供监控信息。
二、数据库技术在运输过程中的应用
1.GIS(地理信息系统)在铁路运输中的应用
铁路运输地理信息系统便于销售、市场、服务和管理人员查看客运站、货运站、货运代办点;客运代办点之间的相对地理位置,运输专用线和铁路干线之间的相对地理位置,并用不同颜色和填充模式来区分各种表达信息,使用户看到销售区域、影响范围、最大客户、主要竞争对象、人口状况及分布、工农业统计值等,由此可以找出增加运输收入的潜在地区,从而扩大延伸服务;通过这种可视方式,更好地制定市场营销和服务策略,有效地分配市场资源。
2.GPS(全球定位系统)在运输中的应用
●导航
三维导航是GPS的首要功能,飞机、船舶、地面车辆及步行者都可以利用导航接收器进行导航。
例如,安装了GPS接收机的车辆,随时可以知道自身所处的准确位置,指挥中心也可以随时对车辆进行监控。
●营运车辆管理
1.实现集成管理,提高实时监控能力。
车辆安装GPS后,车队利用互联网
进入公司GPS监控平台,通过电子地图就可以实现对自己公司的车辆和
司机进行实时监控,清楚地了解到车辆运行的具体位置、驾驶员是否按
照指定的线路行驶,以及当时的行车速度,甚至通过卫星传输回来的图
像就可以看到车厢内旅客情况和驾驶员在开车的情景,管理实现可视化。
2.车队通过借助GPS,可大大提高调度能力。
线路管理人员坐在办公室或手
里有台无线上网的电脑,随时随地就可以清楚地知道运行车辆目前往返
于路途的实际情况,对车辆进行实时监控,有利于车队合理调度车辆。
3.油料管理。
系统可以不间断地记录车辆累计行驶里程、加油记录,准确
提供车辆实际油耗,改变了运输企业按照“理论公里”确定油料标准的
“模糊”管理方式,为运输企业节约油料、堵漏增收、降低成本提供了
科学依据。
●铁路运输中的应用
利用GPS的计算机管理信息系统,可以通过GPS和计算机网络实时收集全路列车、机车、车辆、集装箱及所运货物的动态信息,实现列车及货物的追踪管理。
只要知道火车的车中、车型和车号,就可以立即从近10万km的铁路网上流动着的几十万辆火车中找到该货车,还能得知这辆货车现在何处运行或停在何处,以及所有的车载货物发货信息。
铁路部门运用这项技术可大大提高其路网及其运营的透明度,为货主提供更优质的服务。
●结合移动通信技术提高驾驶员技能
在定位系统中整合通信与导航功能,对于提高物流行业运输效率、进行车辆指挥实时调度和道路状况预警、解决交通领域的车辆拥堵等问题具有很大的使用价值。
移动运营商丰富的网络容量、便捷的信息平台和WLAN热点接入、GPS 卫星定位等多种无线技术整合方案在实时通信与导航应用中大有作为。
比如,前方车辆遇到结冰路面或碰到一起交通事故,可以通过无线方式将信息发送出去,后方的车接受信息后,可通过车载导航系统重新选择路线行驶;而采用三维地图现实的导航系统能够真实地显示出整个街道和十字路口的图像,驾驶员甚至可以在不熟悉的城市比较容易地找到目的地。
数据库技术在物流行业的发展前景
GPS在智能交通系统中的功能发展
●车辆定位、跟踪
为了有效提高定位精度和定位连续性,国际上广泛采用集成的差分GPS定位和惯性导航(INS)定位方法。
车辆上安装有GPS接收机与接收天线,而控制中心通过广域网与GSM、GPRS或CDMA网络相连,以实时显示出车辆的实际位置,还可实现多车辆、多屏幕同时跟踪。
另外,一旦车辆发出遇劫、被盗等警情时,控制中心也可将车辆位置信息及警情信息通过广域网送110指挥中心,由公安部门出警。
●智能调度
控制中心可以监测区域内车辆运行状况并随时与被跟踪目标通话,对车辆进行合理调度。
●交通设施信息的实时采集
交通设施信息是智能交通管理数据的重要组成部分之一。
交通运输的详细信息,例如交通中的红绿灯控制信息,步行街、单行道、禁止左转等信息,公路交通中的路况、车道数、限速等,在实际中经常发生变化,随时掌握交通设施的位
置及变化,对交通管理,规划出行线路等至关重要,可用GPS准确采集,及时补充。
●紧急救援。
通过GPS定位和监控管理系统可以对遇有险情或发生事故的车辆进行紧急援助。
控制中心的电子地图显示求助信息和报警目标,规划最优援助方案,并以报警声光提醒值班人员进行应急处理。
●仓储管理信息系统
它是对库内货物的信息进行自动处理的过程。
同时还具有事务处理、预测、计划、控制、决策支持等功能。
随着计算机、电子信息技术和电子商务技术的发展,物流企业必将完善和提高仓储管理水平,提高货物运输效率,降低物流行业运营成本,实现物流管理的信息化和智能化。