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
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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。