物流优化系统
智能物流系统的协同优化研究

智能物流系统的协同优化研究智能物流系统在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
作为物流业的重要组成部分,如何通过协同优化来提高物流系统的效率,成为了许多研究人员关注的话题。
本文就智能物流系统的协同优化进行研究,分析该领域的现状和未来的发展趋势。
一、物流系统协同优化的概念物流系统协同优化是通过协同作业,在保持各个作业单元自身经济效益和良好服务水平的基础上,使整个物流系统的综合效益达到最大化。
物流系统协同优化是深入实施物流供应链管理战略的必然选择,同时也成为了当今物流行业的发展方向。
智能物流系统协同优化是以智能化为基础,利用信息技术手段,对物流系统的各个环节进行优化协同,提高物流系统的运输效率、服务质量、安全性以及经济效益,实现物流系统信息化和智能化运作。
二、智能物流系统协同优化的主要瓶颈尽管智能物流系统协同优化具有许多优势,但是在实际应用中,还存在一些主要的瓶颈问题。
1.信息共享和协同问题智能物流系统中,不同的参与方需要进行信息共享和交互协同。
由于物流系统中的信息涉及到多个参与方之间的协同和交互,信息共享和协同问题成为智能物流系统协同优化的主要瓶颈。
2.物流节点规划问题智能物流系统要实现节点之间的协作优化,需要对物流节点进行精细化规划。
但由于物流节点涉及到区域、交通、道路等多种因素,节点规划问题非常复杂,难以实现高效的协同优化。
3.成本优化问题智能物流系统协同优化需要充分考虑成本优化问题,通过优化协同实现更加高效的成本控制。
但这需要对物流系统的全局进行精细化规划和管理,为智能物流系统协同优化的实现带来了挑战。
三、智能物流系统协同优化的未来发展趋势随着信息技术和物联网技术的不断发展,智能物流系统协同优化的未来发展将会朝着更加智能化和自动化的方向发展。
这将使得物流系统的效率得到更加有效的提高,实现更加高效、更加精准、更加可靠的物流运输。
1.大数据技术的运用利用大数据技术和人工智能技术,可以实现对物流系统各个环节的精细化管理,提高物流系统的运输效率和服务质量。
安能物流的物流信息系统优化设计毕业设计

安能物流的物流信息系统优化设计毕业设计随着电子商务的蓬勃发展和全球贸易的日益频繁,物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。
为了提高物流效率、降低运营成本,安能物流公司决定对其物流信息系统进行优化设计。
本毕业设计旨在通过深入研究物流信息系统的原理和架构,结合安能物流的实际需求,提出一套切实可行的优化方案,以提升公司的整体运营水平。
一、项目背景与目标1. 提高信息系统的集成度和协同能力,实现各部门之间的信息共享和业务协同。
2. 优化数据处理流程,提高数据准确性和实时性,为决策提供可靠依据。
3. 简化操作流程,提高用户体验,降低员工培训成本。
4. 提升系统安全性,保障数据安全和业务连续性。
二、系统需求分析1. 仓储管理:实现仓库的智能化管理,包括货位管理、库存盘点、出入库管理等。
2. 运输管理:优化运输路线规划,提高运输效率,降低运输成本。
3. 配送管理:实现订单的自动分配和跟踪,提高配送准时率。
4. 数据分析:提供多维度的数据分析功能,为决策提供支持。
5. 用户权限管理:实现不同角色的用户权限分配和管理。
三、系统架构设计1. 数据层:负责数据的存储和管理,包括数据库的设计和优化。
2. 业务逻辑层:实现具体的业务功能,如仓储管理、运输管理、配送管理等。
4. 接口层:实现与其他系统的集成和交互,如与ERP系统、财务系统的对接。
四、关键技术实现1. 数据库技术:采用关系型数据库管理系统(RDBMS)进行数据存储和管理,确保数据的一致性和完整性。
2. 分布式计算技术:采用分布式计算框架进行数据处理和分析,提高系统的并发处理能力和扩展性。
3. 云计算技术:利用云计算平台进行系统的部署和运维,降低系统建设和维护成本。
4. 移动应用技术:开发移动应用程序,方便用户随时随地进行业务操作。
五、系统测试与部署在系统开发完成后,我们进行了全面的测试工作,包括功能测试、性能测试、安全测试等。
测试结果表明,系统各项功能运行正常,性能稳定,安全可靠。
智慧冷链物流路径优化系统建设方案

数据安全技术
应用数据加密、备份恢复等安全技术手段,保障数据的安全性和完整 性。
算法模型设计与实现
路径规划算法
运用Dijkstra、A*等路径规划算法 ,实现冷链物流车辆的最优路径 规划。
机器学习算法
采用K-means、神经网络等机器 学习算法,对历史数据进行挖掘 和分析,优化路径规划模型。
实现冷链物流的信息化、智能化管理,提 高行业整体的运营效率和服务质量。
智慧冷链物流路径优化系统的建设将推动 冷链物流行业的创新和发展。
项目目标与预期成果
01
目标
02
预期成果
构建一套高效、智能的冷链物流路径优化系统,提高配送效率,降低 运营成本。
实现冷链物流路径的智能规划、实时监控和智能调度,提高行业整体 的运营效率和服务质量。同时,通过项目的实施,推动冷链物流行业 的创新和发展,提升行业的整体竞争力。
故障处理流程
设计详细的故障处理流程,包括故障识别、故障定位、故 障处理和故障恢复等步骤,确保在发生故障时能够迅速响 应并解决问题。
运维团队建设
组建专业的运维团队,负责系统的日常运维工作,包括系 统巡检、故障处理、性能优化等,确保系统能够持续稳定 地运行。
07
培训与推广计划
用户培训内容及方式安排
培训内容
数据备份策略
根据数据重要性和业务连续性需求,制定相应的数据备份 策略,包括备份周期、备份方式、备份存储介质等。
数据恢复方案
制定数据恢复方案,明确数据恢复流程、恢复时间和恢复 验证方法,确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。
运维监控和故障处理流程设计
基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计

基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计随着科技的不断发展和进步,生产物流系统在现代工业生产中的重要性愈发凸显。
然而,生产物流系统中的各种复杂流程和环节往往会导致产能下降、效率低下和成本增加等问题。
因此,如何通过优化设计来提高生产物流系统的效果成为一个迫切需要解决的问题。
本文将介绍一种基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计方法,通过对生产物流系统进行仿真模拟,寻求系统的优化方案,以提高整体效率和经济性。
首先,为了进行仿真建模,需要对生产物流系统进行准确的描述和抽象。
系统的描述包括工厂生产线的布局、设备和机器的特性、原材料和产品的流动路径等。
根据这些描述,可以在Flexsim软件中建立一个与真实系统相似的虚拟仿真模型。
在模型建立完成后,可以对生产物流系统进行仿真运行。
通过设置不同的参数、调整生产工艺和环境因素等,可以模拟出不同的生产情况,并且观察系统在不同条件下的运行效果。
在仿真过程中,可以通过监控系统的各种指标,如产能、流程时间、资源利用率等,来评估系统的效果。
根据仿真结果,可以进行系统的优化设计。
优化设计的目的是找到使系统效果最优的参数和方案。
通过灵活调整参数,例如设备的设置和配置、作业的调度策略等,可以最大限度地提高系统的效率。
同时,还可以减少资源浪费、降低能耗和成本等。
通过不断的迭代优化,可以找到一个最优的系统设计方案。
除了优化系统的整体设计,还可以通过仿真来优化具体的工艺和流程。
通过改变工艺流程、优化物料的运输路径等,可以进一步提高系统的效率。
例如,可以通过分析物料的运动和流动情况,优化库存的存放位置和数量,以减少物料的运输时间和距离,提高生产效率和减少等待时间。
此外,在仿真过程中,还可以进行不同场景和方案的比较。
通过对不同方案的运行效果进行对比和分析,可以找到最佳的方案。
同时,还可以进行灵敏度分析,即对系统的关键参数进行变动,观察系统的响应变化,通过分析结果,可以确定系统的关键因素和瓶颈,从而对系统进行进一步的改进和优化。
物流网络优化

物流网络优化物流网络优化是指通过优化物流网络的布局、运作和管理,以提高物流效率和降低物流成本的一种策略。
在现代供应链管理中,物流网络优化是提高企业竞争力的重要手段之一。
本文将从物流网络规划、运作管理和信息技术应用三个方面来探讨物流网络优化的方法和技术。
一、物流网络规划物流网络规划是物流网络优化的第一步,它涉及到物流网络的布局和设施配置。
合理的物流网络规划可以有效地减少物流成本和运输时间。
以下是物流网络规划的几个关键要素:1. 仓储布局:合理的仓储布局可以减少货物的存储和转运时间,提高仓储效率。
同时,根据需求和地理位置,在不同地区设立合适的仓库和配送中心,可以实现快速配送和降低运输成本。
2. 运输路线:选择最佳运输路线是物流网络规划的重要内容。
通过评估不同路线的运输时间、成本和服务水平,选择最优的运输方案。
同时,合理调度运输车辆,避免路线重复和空载运输,可以减少运输成本。
3. 供应商选择:物流网络优化还需要考虑供应商的选择和管理。
与供应商建立稳定的合作关系,确保货物的及时到达和质量可靠。
二、运作管理物流网络优化的第二步是优化物流运作和管理。
良好的运作管理可以提高物流效率,减少物流环节的浪费和成本。
以下是几个运作管理的关键要素:1. 库存管理:合理的库存管理可以保证供需的平衡,避免物料的积压和缺货现象。
通过采用先进的库存管理技术,如Just-in-Time(JIT)和自动化仓库管理系统,可以实现库存的精确管理和减少库存成本。
2. 订单处理:高效的订单处理可以提高客户满意度和交货速度。
采用电子订单处理系统和自动化的订单跟踪技术,可以实现订单的快速处理和准确配送。
3. 运输管理:物流运输环节的管理对物流效率和成本控制至关重要。
通过合理调度运输车辆和货物的整合运输,可以降低运输成本和提高运输效率。
另外,实施运输跟踪系统和实时信息共享,可以实现运输过程的可视化管理和及时问题处理。
三、信息技术应用信息技术在物流网络优化中扮演着至关重要的角色。
物流行业智能调度系统优化方案

物流行业智能调度系统优化方案第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章物流行业现状分析 (4)2.1 物流行业总体概况 (4)2.2 智能调度系统发展现状 (4)2.3 存在的问题与挑战 (4)第3章智能调度系统关键技术 (5)3.1 数据挖掘与分析 (5)3.1.1 数据预处理技术 (5)3.1.2 数据挖掘算法 (5)3.1.3 数据可视化技术 (5)3.2 优化算法研究 (5)3.2.1 车辆路径优化算法 (6)3.2.2 调度策略优化算法 (6)3.2.3 动态调度优化算法 (6)3.3 人工智能在智能调度中的应用 (6)3.3.1 机器学习在智能调度中的应用 (6)3.3.2 深度学习在智能调度中的应用 (6)3.3.3 强化学习在智能调度中的应用 (6)3.3.4 神经网络在智能调度中的应用 (6)第4章物流网络建模与优化 (6)4.1 物流网络结构分析 (6)4.1.1 网络节点分析 (7)4.1.2 网络线路分析 (7)4.2 网络优化模型构建 (7)4.2.1 目标函数 (7)4.2.2 约束条件 (7)4.2.3 模型求解方法 (7)4.3 算法实现与求解 (7)4.3.1 算法选择 (7)4.3.2 算法实现 (7)4.3.3 求解与结果分析 (8)第5章车辆路径问题优化 (8)5.1 车辆路径问题概述 (8)5.2 经典车辆路径问题求解算法 (8)5.3 面向物流行业的车辆路径优化策略 (8)第6章仓库管理系统优化 (9)6.1 仓库作业流程分析 (9)6.1.1 入库作业流程 (9)6.1.2 存储作业流程 (9)6.2 仓库存储策略优化 (10)6.2.1 分类存储 (10)6.2.2 多层货架存储 (10)6.2.3 动态调整存储策略 (10)6.3 出入库作业调度优化 (10)6.3.1 优化调度算法 (10)6.3.2 引入智能调度系统 (10)6.3.3 强化作业计划管理 (10)第7章运输管理系统优化 (10)7.1 运输管理现状分析 (11)7.1.1 货运车辆调度现状 (11)7.1.2 运输资源配置现状 (11)7.1.3 运输信息化现状 (11)7.2 运输路径优化 (11)7.2.1 货运车辆路径规划 (11)7.2.2 多式联运路径优化 (11)7.2.3 考虑交通拥堵的路径优化 (11)7.3 运输成本控制策略 (11)7.3.1 货运车辆运行成本优化 (11)7.3.2 运输合同管理优化 (11)7.3.3 运输风险管理 (11)7.3.4 运输设备维护与更新 (12)第8章供应链协同管理优化 (12)8.1 供应链协同管理概述 (12)8.2 供应商管理优化 (12)8.2.1 供应商选择与评估 (12)8.2.2 供应商关系管理 (12)8.2.3 供应商绩效评价 (12)8.3 客户关系管理优化 (12)8.3.1 客户细分与需求分析 (12)8.3.2 客户服务优化 (13)8.3.3 客户信息管理 (13)8.3.4 客户满意度评价 (13)第9章智能调度系统平台设计 (13)9.1 系统架构设计 (13)9.1.1 总体架构 (13)9.1.2 网络架构 (13)9.1.3 技术选型 (13)9.2 功能模块设计 (13)9.2.1 调度管理模块 (13)9.2.2 仓储管理模块 (14)9.2.3 运输管理模块 (14)9.2.4 数据分析模块 (14)9.3 系统实施与部署 (14)9.3.1 硬件设备部署 (14)9.3.2 软件部署 (14)9.3.3 系统集成 (14)9.3.4 测试与优化 (14)第10章案例分析与效果评估 (14)10.1 案例背景与数据准备 (14)10.1.1 案例背景 (14)10.1.2 数据准备 (15)10.2 优化方案实施过程 (15)10.2.1 系统架构设计 (15)10.2.2 关键技术 (15)10.2.3 系统实施与运行 (15)10.3 效果评估与总结展望 (15)10.3.1 效果评估 (15)10.3.2 总结展望 (16)第1章绪论1.1 背景与意义我国经济的快速发展,物流行业在国民经济发展中扮演着越来越重要的角色。
智慧冷链物流路径优化系统设计方案

智慧冷链物流路径优化系统设计方案智慧冷链物流路径优化系统设计方案一、介绍智慧冷链物流路径优化系统是一个基于人工智能和物联网技术的系统,旨在优化冷链物流的运输路径,提高冷链物流的效率和质量。
二、系统架构智慧冷链物流路径优化系统主要包含以下几个模块:1. 数据采集模块:通过物联网技术和传感器设备,实时采集温度、湿度、气体浓度等信息,并将数据传输到系统后台。
2. 数据处理模块:对采集到的数据进行处理和分析,包括数据清洗、异常检测和预测等,以提供给路径优化模块使用。
3. 路径优化模块:根据采集到的数据和运输需求,使用人工智能算法对物流路径进行优化,包括路线、停靠点和运输模式等。
4. 信息发布模块:将优化的物流路径信息实时发布给相关的人员和设备,以确保物流过程中的实时监控和调整。
5. 数据存储模块:将采集到的数据和优化结果进行存储,以便后续分析和优化。
三、系统核心功能1. 实时监测和预警:系统能够实时采集冷链物流过程中的温度、湿度等数据,并对异常情况进行及时预警,以保障货物的安全性。
2. 路径优化:系统基于人工智能算法对物流路径进行优化,以确保货物的快速、高效和安全运输,减少成本和能源消耗。
3. 运输调度:系统能够自动调度运输资源,包括车辆、船舶和飞机等,优化装载和卸载顺序,减少空载率和重载率,提高运输效率。
4. 数据分析和决策支持:系统能够对采集到的数据进行分析和挖掘,帮助用户了解运输过程中的问题和风险,并提供决策支持信息,以改进物流运营管理。
四、系统优势1. 精确预测:系统能够通过对历史数据的分析和建模,提前预测可能出现的异常情况和问题,提供预警和防范措施。
2. 智能决策:系统基于人工智能算法和大数据分析,对物流路径进行智能决策,减少人为干预和误操作的风险。
3. 信息透明:系统能够实时监控和追踪物流过程,实现信息的共享和透明,提高运输过程中的协调和沟通效率。
4. 节能减排:系统能够通过路径优化和资源调度,减少运输过程中的空载和重载,降低能源消耗和碳排放。
智慧冷链物流路径优化系统设计方案

智慧冷链物流路径优化系统设计方案智慧冷链物流路径优化系统的设计方案背景随着全球贸易的不断发展,冷链物流领域的需求也逐渐增加。
冷链物流指的是将产品在整个运输过程中保持在特定低温环境下的物流系统。
然而,目前冷链物流存在着许多问题,如运输路径不合理、温度监控不精确等,这些问题都需要通过技术手段进行解决。
因此,设计一个智慧冷链物流路径优化系统具有重要的实际意义。
系统目标智慧冷链物流路径优化系统的目标是通过运用现代技术手段,优化冷链物流的路径规划,提高运输效率和降低运输成本。
同时,系统应能够实时监测运输过程中的温度、湿度等指标,保证货物在运输过程中的质量安全。
系统架构智慧冷链物流路径优化系统的整体架构包括传感器、数据采集系统、路径优化算法和用户界面等组成部分。
1. 传感器:系统中需要安装温度、湿度等传感器,用于实时监测冷链运输过程中的环境指标。
传感器可以将采集到的数据传输给数据采集系统。
2. 数据采集系统:负责接收传感器传输的数据,并对数据进行处理和存储。
数据采集系统需要具备较高的稳定性和实时性,以便及时对传感器数据进行处理和分析。
3. 路径优化算法:路径优化算法是系统的核心部分。
它可以根据货物的起始地和目的地、运输方式等因素,计算出最优的冷链运输路径。
路径优化算法需要综合考虑多个因素,如距离、时间、运输成本、设备条件等。
4. 用户界面:用户界面是系统与用户进行交互的部分,包括系统的登录界面、路径选择界面、实时监测界面等。
用户界面应具备友好的操作界面和直观的数据展示,方便用户在使用过程中进行交互和查询。
系统流程智慧冷链物流路径优化系统的工作流程如下:1. 采集环境数据:传感器实时监测冷链运输中的温度、湿度等指标,并将数据传输给数据采集系统。
2. 数据存储和处理:数据采集系统接收到传感器的数据后,将数据存储在数据库中,并对数据进行处理和分析。
数据处理方法包括数据清洗、异常数据处理、数据挖掘等。
3. 物流路径优化:路径优化算法根据货物的起始地和目的地、运输方式等因素,计算出最优的冷链运输路径。
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物流优化系统学院:xxxxxxxxxx 专业班级:xxxxxxxxxx学生姓名:xxxxxxx 学号:xxxxxxxx指导老师:xxxxxxx 二0一三年六月摘要国内许多物流软件企业由于不熟悉GIS深入的路径算法模型,推出的物流配送管理系统多是一些类似MIS的管理系统,主要解决物流内部信息流的管理,与GIS的结合也多体现在只能将地图查询和GPS加到干线物流配送时的车辆监控功能等粗浅的技术应用,实际并没有解决城市内多点物流配送的难点。
此外由于城市道路情况复杂、客户分散、定单品种众多且数量不等客观条件,最容易产生运力不足的假相,但实际上这是配送车辆的空置率和空驶率太大造成的。
由此自然可以想象,将地理信息系统与烟草公司配送管理系统结合的难度。
【关键词】物流系统优化效率物流系统是指由两个或两个以上的物流功能单元构成,以完成物流服务为目的的有机结合体。
作为物流系统的“输入”就是采购、运输、储存、流通加工、装卸、搬运、包装、销售、物流信息处理等环节的劳务、设备、材料、资源等,由外部环境向系统提供的过程。
所谓物流系统是指在一定的时间和空间里,由所需输送的物料和包括有关设备、输送工具、仓储设备、人员以及通信联系等若干相互制约的动态要素构成的具有特定功能的有机整体。
一. 物流系统优化概念物流系统优化是指确定物流系统发展目标,并设计达到该目标的策略以及行动的过程,它依据一定的方法、程度和原则,对与物流系统相关的因素,进行优化组合,从而更好实现物流系统发展的目标。
二. 物流系统优化的原则㈠目标:设定的目标必须是定量的和可测评的。
制定目标是确定我们预期愿望的一种方法。
要优化某个事情或过程,就必须确定怎样才能知道目标对象已经被优化了。
使用定量的目标,计算机就可以判断一个物流计划是否比另一个更好。
企业管理层就可以知道优化的过程是否能够提供一个可接受的投资回报率。
㈡模型:模型必须忠实地反映实际的物流过程。
建立模型是把物流运营要求和限制条件翻译成计算机能够理解和处理的某种东西的方法。
例如,我们需要一个模型来反映货物是如何通过组合装上卡车的。
一个非常简单的模型,不能充分地反映实际的物流情况。
如果使用简单的重量或体积模型,许多计算机认为合适的载荷将无法实际装车,而实际上更好的装载方案会由于计算机认为不合适而被放弃。
所以,如果模型不能忠实地反映装载的过程,则由优化系统给出的装车解决方案要么无法实际执行,要么在经济上不合算。
㈢数据:数据必须准确、及时和全面。
数据驱动了物流系统的优化过程。
如果数据不准确,或有关数据不能够及时地输入系统优化模型,则由此产生的物流方案就是值得怀疑的。
对必须产生可操作的物流方案的物流优化过程来说,数据也必须全面和充分。
例如,如果卡车的体积限制了载荷的话,使用每次发货的重量数据就是不充分的。
㈣集成:系统集成必须全面支持数据的自动传递。
因为对物流系统优化来说,要同时考虑大量的数据,所以,系统的集成是非常重要的。
比如,要优化每天从仓库向门店送货的过程就需要考虑订货、客户、卡车、驾驶员和道路条件等数据。
人工输入数据的方法,哪怕是只输入很少量的数据,也会由于太花时间和太容易出错而不能对系统优化形成支持。
㈤表述:系统优化方案必须以一种便于执行、管理和控制的形式来表述。
由物流优化技术给出的解决方案,除非现场操作人员能够执行,管理人员能够确认预期的投资回报已经实现,否则就是不成功的。
现场操作要求指令简单明了,要容易理解和执行。
管理人员则要求有关优化方案及其实施效果在时间和资产利用等方面的关键标杆信息更综合、更集中。
㈥算法:算法必须灵活地利用独特的问题结构。
不同物流优化技术之间最大的差别就在于算法的不同。
关于物流问题的一个无可辩驳的事实是每一种物流优化技术都具有某种特点。
为了在合理的时间段内给出物流优化解决方案就必须借助于优化的算法来进一步开发优化技术。
因此,关键的问题是:(1)这些不同物流优化技术的特定的问题结构必须被每一个设计物流优化系统的分析人员认可和理解;(2)所使用的优化算法应该具有某种弹性,使得它们能够被"调整"到可以利用这些特定问题结构的状态。
物流优化问题存在着大量的可能解决方案。
如果不能充分利用特定的问题结构来计算,则意味着要么算法将根据某些不可靠的近似计算给出一个方案,要么就是计算的时间极长。
㈦计算:计算平台必须具有足够的容量在可接受的时间段内给出优化方案。
因为任何一个现实的物流问题都存在着大量可能的解决方案,所以,任何一个具有一定规模的问题都需要相当的计算能力支持。
这样的计算能力应该使得优化技术既能够找到最佳物流方案,也能够在合理的时间内给出最佳方案。
显然,对在日常执行环境中运行的优化技术来说,它必须在几分钟或几小时内给出物流优化方案。
采取动用众多计算机同时计算的强大的集群服务和并行结构的优化算法,可以比使用单体PC机或基于工作站技术的算法更快地给出更好的物流优化解决方案。
㈧人员:负责物流系统优化的人员必须具备支持建模、数据收集和优化方案所需的领导和技术专长。
优化技术是"火箭科学",希望火箭发射后能够良好地运行而没有"火箭科学家"来保持它的状态是不可能的。
这些专家必须确保数据和模型的正确,必须确保技术系统在按照设计的状态工作。
现实的情况是,如果缺乏具有适当技术专长和领导经验的人的组织管理,复杂的数据模型和软件系统要正常运行并获得必要的支持是不可能的。
没有他们大量的工作,物流优化系统就难以达到预期的目标。
㈨过程:商务过程必须支持优化并具有持续的改进能力。
物流优化需要应对大量的在运营过程中出现的问题。
物流目标、规则和过程的改变是系统的常态。
所以,不仅要求系统化的数据监测方法、模型结构和算法等能够适应变化,而且要求他们能够捕捉机遇并促使系统变革。
如果不能在实际的商务运行过程中对物流优化技术实施监测、支持和持续的改进,就必然导致优化技术的潜力不能获得充分的发挥,或者只能使其成为"摆设"。
㈩回报:投资回报必须是可以证实的,必须考虑技术、人员和操作的总成本。
要证实物流系统优化的投资回报率,必须把握两件事情:一是诚实地估计全部的优化成本;二是将优化技术给出的解决方案逐条与标杆替代方案进行比较。
三. 物流系统优化案例——白沙烟草物流GIS配送优化系统物流配送系统包括货物集中、库存管理、车辆调度、配送运输等多个环节。
配送系统的最终目标是降低配送总成本,从而获取“第三利润”。
其中,配送运输的优化是物流配送系统优化的关键。
传统的配送管理系统信息化程度较低,缺乏可视性;对海量数据分析、处理及决策支持能力校差;另外,决策时所依赖的配送模型过于理想化,较少考虑实际因素的变化,实时性较差。
因此,提高配送系统决策的科学性、可视性和信息化程度非常必要,而GIS与物流配送系统的集成则能较好地实现这一目标。
㈠我国烟草物流GIS应用现状目前国内烟草软件开发公司能够提出完整的多点物流配送算法的专业公司还非常少,原因是开发商只有经过长期的积累,才能了解烟草及物流行业相关复杂的业务和管理流程,而一些物流软件开发公司虽然对物流的环节比较熟悉,但是对GIS特别是适应烟草物流大集中业务模式的WEB/GIS技术方面比较陌生,而城市多点物流配送的算法很难和这两方面脱离开,所以造成没有太多公司能提供完善而成熟的烟草多点物流配送算法模型。
而国外的路径算法的模型软件,也很难符合中国路网规则、城市交通禁则以及频繁的变化需求,更难符合改革中的中国烟草的管理流程。
国内的烟草物流对于GIS的应用也存在认识上的偏差,大部分的烟草物流应用只单纯利用GPS技术实现查询烟草物流配送车辆的位置、轨迹。
这对于干线运输来说,基本可以满足要求,但是对于基层地市烟草公司,特别是城网和农网烟草的多点配送应用来说,只知道车的位置是远远不够的。
合理的配送线路优化和按动态烟草定单配载,将直接提高配、运效率,大大降低烟草物流成本。
㈡白沙烟草物流GIS配送优化系统白沙物流烟草配送GIS及线路优化系统是基于集成了国际上发展成熟的网络数据库、WEB/GIS中间件、GPS、GPRS通讯技术,采用金启元科技发展有限公司的地图引擎中间件产品为核心开发技术平台,结合白沙物流的实际,开发设计的集烟草配送线路优化、烟草配送和烟草稽查车辆安全监控、烟草业务可视化分析、烟草电子地图查询为一体的物流WEB/GIS综合管理信息系统。
该系统利用WEB/GIS强大的地理数据功能来完善物流分析,及时获取直观可视化的第一手综合管理信息,即可直接合理调配人力、运力资源,求得最佳的送货路线,又能有效地为综合管理决策提供依据。
系统中使用的GPS技术可以实时监控车辆的位置,根据道路交通状况向车辆发出实时调度指令,实现对车辆进行远程管理。
白沙烟草物流开发使用GIS线路优化系统后,可以实现以下六大应用功能:1.烟草配送线路优化系统。
选择订单日期和配送区域后自动完成订单数据的抽取,根据送货车辆的装载量、客户分布、配送订单、送货线路交通状况、司机对送货区域的熟悉程度等因素设定计算条件,系统进行送货线路的自动优化处理,形成最佳送货路线,保证送货成本及送货效率最佳。
线路优化后,允许业务人员根据业务具体情况进行临时线路的合并和调整,以适应送货管理的实际需要。
2.烟草综合地图查询。
能够基于电子地图实现客户分布的模糊查询、行政区域查询和任意区域查询,查询结果实时在电子地图上标注出来。
通过使用图形操作工具如放大、缩小、漫游、测距等,来具体查看每一客户的详细情况。
3.烟草业务地图数据远程维护。
提供基于地图方式的烟草业务地图数据维护功能,还可以根据采集的新变化的道路等地理数据及时更新地图。
具有对烟户点的增、删、改;对路段和客户数据的综合初始化;对地图图层的维护操作;地图服务器系统的运行故障修复和负载均衡等功能。
4.烟草业务分析。
实现选定区域,选定时间段的烟草订单访销区域的分布,进行复合条件查询;在选定时间段内的各种品牌香烟的销量统计和地理及烟草访销区域分布;配送车组送货区域的地图分布。
在各种查询统计、分析现有客户分布规律的基础上,通过空间数据密度计算,挖掘潜在客户;通过对配送业务的互动分析,扩展配送业务。
5.烟草物流GPS车辆监控管理。
通过对烟草送货车辆的导航跟踪,提高车辆运作效率,降低车辆管理费用,抵抗风险。
其中车辆跟踪功能是对任一车辆进行实时的动态跟踪监控,提供准确的车辆位置及运行状态、车组编号及当天的行车线路查询。
报警功能是当司机在送货途中遇到被抢被盗或其它紧急情况时,按下车上的GPS报警装置向公司的信息中心报警。
轨迹回放功能是根据所保存的数据,将车辆在某一历史时间段的实际行车过程重现于电子地图上,随时查看行车速度、行驶时间、位置信息等,为事后处理客户投诉、路上事故、被抢被盗提供有力证据。