企業(yè)物流的數(shù)據(jù)挖掘與智能管控.pdf

1、近年來，各行各業(yè)信息化的發(fā)展越來越迅速，已經(jīng)進(jìn)入到大數(shù)據(jù)，云計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)，智能化的時代。物流行業(yè)在這樣的發(fā)展浪潮中加快深入信息化建設(shè)，越來越多的大型企業(yè)構(gòu)建了智能化的配送中心，搭建了“自動化+網(wǎng)絡(luò)化+智能化”的現(xiàn)代物流信息系統(tǒng)。因此未來物流行業(yè)的發(fā)展一定是基于數(shù)據(jù)挖掘和智能化管控的。
　　本文主要研究了物流配送業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，結(jié)合浙江中煙工業(yè)有限公司物流業(yè)務(wù)，使用最新軟件方法學(xué)，UML建模技術(shù)對物流業(yè)務(wù)進(jìn)行重新建模分析；在業(yè)務(wù)模型

2、基礎(chǔ)上進(jìn)行物流數(shù)據(jù)的深入挖掘，劃分出主題域，進(jìn)行了概念模型，邏輯模型，物理模型的設(shè)計(jì)，建設(shè)了大型企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上研究了智能物流的相關(guān)技術(shù)，具體的研究內(nèi)容如下：
　　(1)根據(jù)UMLChina的軟件方法學(xué)重新分析物流業(yè)務(wù)模型，并設(shè)計(jì)出用例圖和序列圖。
　　(2)對物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，包括對成本模型，KPI績效等的挖掘分析。
　　(3)以浙江中煙工業(yè)有限公司為例，從數(shù)據(jù)源，主題域到最終物理模型的設(shè)

3、計(jì)建設(shè)企業(yè)級物流數(shù)據(jù)倉庫。
　　(4)在大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘分析的基礎(chǔ)上，主要研究智能化物流的兩個主要方面，一是智能調(diào)度算法，二是智能監(jiān)控技術(shù)。智能調(diào)度算法采用帶解評價(jià)體系的模擬退火算法解決車輛非滿載物流調(diào)度問題，F(xiàn)loyd算法解決多源點(diǎn)滿載型車輛最優(yōu)化路徑問題。智能監(jiān)控技術(shù)主要研究在基于GPS-GIS-GSM的物流監(jiān)控基礎(chǔ)上加入GPS電子鎖的新型物流監(jiān)控技術(shù)。
　　最后通過浙江中煙物流信息系統(tǒng)的介紹，完成理論到實(shí)踐的過