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合同任务指标完成情况

插图清单

 

一、项目概况

1.1项目名称

基于物联网的集约型低碳物流中心智慧运营关键技术及装备研发

1.2立项时间

2015年7月

1.3项目编号

BY2015070-25

1.4项目负责人

张永

1.5合作企业

江苏畅顺达国际物流有限公司

1.6经费情况

(1)项目经费来源预算经费单位:

万元

合计

2015年

2016年

2017年

备注

合计

130

45

70

15

1、省拨款

15

15

0

0

2、部门、地方配套

0

0

0

0

3、承担单位自筹

115

30

70

15

4、其他来源

0

0

0

0

 

(2)项目经费支出预算经费单位:

万元

预算数

其中:

省拨款

备注

(一)直接费用

118

13

1、设备费

50

1

(1)购置设备费

40

1

原形研发相关的装备

(2)自制设备费

5

(3)设备改造与租赁费

5

2、材料费

10

项目研究过程中的实验材料

3、测试化验加工费

5

4、燃料动力费

14

3

5、差旅费

10

2

6、会议费

4

1

组织项目研讨等费用

7、国际合作与交流费

8、出版/文献/信息传播/知识产权事务费

7

3

资料、论文、专利等获取费用

9、劳务费

15

2

参与项目研究生劳务费用

10、专家咨询费

2

1

11、其他支出

1

(二)间接费用

12

2

用于水电场地等费用

其中:

绩效支出

合计

130

15

1.7主要研究内容

(1)研究物流中心智慧仓储技术,构建库存优化与异常事件预警、流程优化、分拣和理货的建模技术,实现仓储过程的实时、高效和低碳。

(2)研究物流中心智慧调度技术,构建物流资源的全过程运营的优化调度模型,实现对货品、人员和车辆等的实时、整体优化。

(3)研究物流中心协同运营技术,实现客户、伙伴及网络资源的整合与优化,实现面向物联网环境下的协同运作。

(4)研究基于物联网的物流中心运营数据挖掘与分析技术,实现大数据的深度分析,形成智慧决策技术,并研发平台软硬件系统。

二、项目实施情况

2.1实施基本情况

2014年4月,东南大学和江苏畅顺达国际物流有限公司合作申请江苏省研究生工作站,成功获批后于2014年12月在江苏畅顺达国际物流有限公司举行研究生工作站揭牌仪式。

该工作站的成立标志着东南大学与江苏畅顺达国际物流有限公司之间长期合作关系的进一步提升,必将为学校、企业开展人才培养和科学研究提供强有力支撑。

2014年6月,东南大学与江苏畅顺达国际物流有限公司签订合作协议,合作研发集约型低碳物流中心智慧运营平台及其关键技术。

2015年4月联合申报获得江苏省产学研联合创新资金--前瞻性联合研究项目“基于物联网的集约型低碳物流中心的智慧运营关键技术与装备研发”(东南大学承担)。

致力于集约型低碳物流中心的智慧运营关键技术与装备研发。

本研究自2015年5月开始启动,组织得到完善的校企联合研发团队。

至2017年12月完成项目原定技术指标。

2.2实施计划的制定与落实

本研究自2015年5月开始启动以来,制定了完善的实施计划。

本研究围绕物流中心围绕物流中心智慧运营平台的建设,着眼于物联网应用环境下物流中心实现智慧运营的前瞻性和共性关键技术与装备研发,基于物联网环境下对物流中心相关信息的实时感知,主要研究了物联网应用环境下物流中心智慧仓储技术、智慧调度技术、智慧协同技术、智慧绩效评估技术、智慧运营平台设计与软硬件系统装备研究。

在研究过程中我们提出了多项创新思想和技术,完成了智慧运营平台的研发,形成了基于物联网的数据采集和数据分析应用系统原形一套。

本研究申请专利11项,其中发明专利9项,软件著作7项,发表学术论文9篇,培养研究生7人。

为江苏省和国家培养了一批高级人才。

2.3企业研发人员的培养培训

本研究自2015年5月开始启动以来,开展了大量并且完善的企业研发人员的培养培训。

首先,确定培训课题的目的,以集约化低碳物流中心智慧运营为导向,以大数据技术环境下的“互联网+物流”技术装备研发为目标。

然后,确定培训课题的详细内容;结合江苏畅顺达国际物流公司企业的愿景和系统研发的需求,确定了详细的培训内容。

最后,完成培训的目标,使得江苏畅顺达国际物流公司的企业研发能力上了一个更高的台阶,并获得公司领导和研发人员的认可。

2.4项目完成情况评价及预算执行情况

本研究自2015年5月开始启动,至2017年12月结束。

研究了基于物联网的物流中心智慧仓储技术、智慧调度技术、协同运营技术、智慧评估技术和运营数据挖掘和分析技术。

完成了智慧运营平台的研发,形成了基于物联网的数据采集和数据分析应用系统原形一套。

本研究申请专利11项,其中发明专利9项,软件著作7项,发表学术论文9篇,培养研究生7人。

并按照项目预算合理使用了项目经费。

 

三、项目技术情况

3.1项目的研究方法及技术路线

3.1.1总体方案考虑

本项目研究以行业共性技术突破为中心,将按照宏观与微观相结合、理论与实践相结合、定量和定性相结合、集成理论技术创新和企业示范应用相结合等原则,综合运用大数据理论、物联网技术、信息技术、系统工程学、交通工程学、物流工程学、智能运输理论、系统设计理论、多指标决策理论、调查与统计理论等现有成熟的技术和理论,结合项目的具体研究目标,遵循“立足行业前瞻应用需求,着眼于共性关键技术领域突破”的研究原则,并依据“技术和需求调研—基础理论与技术研究—智慧运营平台构建研究—成果应用”四个阶段进行展开。

3.1.2集约型低碳物流智慧运营体系框架

该系统主要针对目前的物流服务无法满足客户在时间和空间上的需求,基于物联网环境下物流中心实现智慧运营的前瞻性和共性关键技术和装备研发,由政府、电子商务企业、物流承运商和客户共同参与构建,处理商品从运输、装卸、包装、仓储、加工、拆并、配送等各个物流环节中所发生的各种信息,通过物流信息平台使信息能够快速准确地传递到企业和消费者。

该系统主要由集约型低碳物流智慧仓储系统、集约型低碳物流智慧调度系统、集约型低碳物流智慧协同运营系统以及集约型低碳物流智慧评估系统构成。

(1)集约型低碳物流智慧仓储系统

智慧仓储是指在仓储管理业务流程再造基础上,利用RFID射频识别、网络通信、信息系统应用等信息化技术及先进的管理方法,实现入库、出库、盘库、移库管理的信息自动抓取、自动识别、自动预警及智能管理功能,以降低仓储成本、提高仓储效率、提升仓储智慧管理能力。

智慧仓储的任务包括:

提高货物出入库效率。

实现非接触式货物出入库检验,问题货物标签信息写入,检验信息与后台数据库联动。

提高货物盘库效率。

库管员持移动式阅读器完成非接触式货物盘库作业,缩短盘库周期,降低盘库人工成本,盘库信息与后台数据库联动,自动校验。

提高货物移库效率。

实现仓储货物在调拨过程中进行全方位实时管理,准确快速定位移库货物,提高移库工作灵活性;通过对移库货物的移库分析,找出最佳货物存放何置。

实现仓储管理智能化。

各类仓储单据、报表快速牛成;问题货物实时预警,特定条件下货物自动提示;通过信息联网与智能管,彤成统一的信息数据库,为供应链整体运作提供可靠依据。

图1集约型低碳物流智慧仓储系统结构图

(2)集约型低碳物流智慧调度系统

集约型低碳物流智慧调度系统主要是针对物流中心的运营需求,基于物联网技术实现对物流中心资源全过程作业信息的感知,实现实时、精确、安全和高效作业的调度系统。

主要功能包括基于对物流中心物资、设施、设备信息的运营全过程监控,实现物流作业空间、设施的实时定位信息,并对设施设备的空间布局进行优化调度;通过掌握物流中心作业人员任务、位置等实时状态信息,对各个物流环节流程中的人员数量、功能、位置、工作内容、工作时序等流程进行实时优化;最后对于物流中心的车辆,通过GPS等全球定位系统,实现车辆跟踪和信息共享,对不同环境下的物流车辆装载、线路动态优化、车辆跟踪以及车辆信息共享技术综合整理的系统。

图2集约型低碳物流智慧调度系统结构图

(3)集约型低碳物流协同运营系统

集约型低碳物流中心协同运营系统的主要功能是依据客户服务需求和物流资源等状态信息的实时感知,研究物流中心内外物流资源的一体化配置优化及实时系统运作,实现物流中心服务系统内运营车辆、库容等资源的整体配置优化及运营;同时基于订单需求和物流作业全过程,研究物流中心与客户基于订单的自动、实时协同运营技术。

集约型低碳物流智慧协同运营系统结构如图所示。

图3集约型低碳物流智慧协同运营系统结构图

(4)集约型低碳物流智慧评估系统

本项目构建的集约型低碳物流智慧评估系统主要基于订单、产品、物流车辆、人员、客户以及设施设备等运营监控数据,研究物流中心多维度、多层次、动态化和可视化的绩效评估技术,研究基于订单数据的物流中心业务需求预测,实现物流中心库存和作业能力的柔性配置。

主要包括企业财务绩效评价、企业内部经营业绩评价、企业客户业绩评价以及企业环境绩效评价四部分。

3.1.3集约型低碳物流智慧运营技术与装备

(1)优化建模基础理论研究

在优化建模基础理论研究层面,本研究重点研究了考虑碳排放的转运网络选址优化问题、基于综合分析法的物流中心选址问题、考虑设施失效的物资储备库选址问题、考虑路段禁行的无人车配送路径规划问题、物流配送人员对电动三轮车的偏好于政策研究、基于AHP和FCE的绿色物流发展水平评价研究等具体研究内容。

该部分研究内容涵盖了物流中心的选址优化问题、物流网络的选址优化问题、物流配送中的车辆路径规划问题以及物流发展水平的评估等具体方面。

研究方法包括了网络优化、模型构建、大规模求解算法的设计等具体内容。

该部分研究内容为企业在新的发展时机在理论上进行了前瞻性的研究,其中无人车配送方面的研究具有领先水平。

在新的发展环境中,为企业的转型提供了理论上的支持和指引。

(2)智慧装备研发类研究

在智慧装备研发层面,本文立足于智慧仓储系统,重点开展了基于RFID技术的物流仓库门禁装置、基于RFID技术的物品自动出入库装置和基于RFID技术的物流中心分拣装置等具体智慧装备的研发。

该部分研究内容以现有的装置为基础,分别从数据采集和数据监测等方面,以大数据信息平台为载体,开展了具有中央处理数据集成的分布式智能装备,为企业的统一数字化操作流程的创建、数据的标准化处理以及操作效率的大幅度提高,提供了强有力的技术保障。

(3)智慧运营监控系统类研究

在智慧运营监控系统类研究层面,本研究重点展开了废水回收智能监控系统、基于互联网的危险品运输实时检测预警处理系统、以智能物流叉车为载体的碳排放监控和减排系统、物流中心能源消耗和污染排放监控及评估系统等具体研究内容。

该部分研究内容主要从集约低碳的角度出发,分析了物流企业现在的能源消耗和废水处理流程,提出了在大数据环境下的以设备和企业为载体的能源消耗和监控评估系统,为企业的节能减排、技术创新提供了前瞻性的技术支持。

(4)智慧运营调度系统类研究

在智慧运营监控系统类研究层面,本研究重点展开了废水回收智能监控系统、基于互联网的危险品运输实时检测预警处理系统、以智能物流叉车为载体的碳排放监控和减排系统、物流中心能源消耗和污染排放监控及评估系统等具体研究内容。

该部分研究内容主要从集约低碳的角度出发,分析了物流企业现在的能源消耗和废水处理流程,提出了在大数据环境下的以设备和企业为载体的能源消耗和监控评估系统,为企业的节能减排、技术创新提供了前瞻性的技术支持。

(5)智慧物流大数据采集系统类研究

在智慧物流大数据采集系统研究层面,本研究重点开展了利用全球定位系统(GPS)获取货运物流车辆的行驶相关数据的系统构建以及平台的搭建。

该部分研究内容不仅能够有效减少调查工作量、提高数据精度,还能够获取货运车辆驾驶人所需的路径选择信息,为后续货运物流车辆的路径优化及驾驶人行为研究奠定良好基础。

为企业的车辆调度优化提供数据和技术支撑。

3.1.4集约型低碳物流中心智慧运营平台

(1)集约型低碳物流中心智慧运营平台架构

全面深化物流信息平台、物流管理平台。

充分利用现有的智慧物流系统、设施、平台、系统,以精明、系统的智慧时代物流体系利用方式和理念,全面提升物流企业竞争力和吸引力。

同时“智慧物流”向“智慧供应链”延伸,通过信息技术,实施商流、物流、信息流、资金流的一体化运作,使市场、行业、企业、个人联结在一起,实现智能化管理与智能化生活。

本研究构建的集约型低碳物流中心智慧运营平台架构如下图所示:

图4集约型低碳物流中心智慧运营平台架构

集约型低碳物流中心智慧运营平台的功能定位为将互联网信息技术应用于物流业中,实现物流自动化、可视化、可控化、智能化、信息化、网络化,提高资源利用率、创新服务模式。

运用现代信息和传感等技术,运用物联网进行信息交换与通讯,实现对货物仓储、配送等流程的有效控制,从而降低成本、提高效益、优化服务;通过应用物联网技术和完善的配送网络,构建面向生产企业、流通企业和消费者的社会化共同配送体系;将自动化、可视化、可控化、智能化、系统化、网络化、电子化的发展成果运用到物流系统。

集约型低碳物流中心智慧运营平台架构主要由网络层、云数据计算中心、基础平台、业务应用以及信息门户5层架构组成。

(2)云数据计算中心

物流云数据计算中心数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据,其中货运车辆信息的数据。

其中包括:

车辆id信息,驾驶员信息,车辆行驶轨迹坐标信息,车辆停车信息,车辆速度信息,车辆里程信息,车辆温度信息,车辆油耗信息,车辆其他状态信息等。

轨迹数据挖掘来源通常是终端设备上产生的位置记录,然后位置信息传回数据中心以日志文件形式存放。

本研究构建的云数据计算中心架构如下图所示:

图5云数据计算中心框架图

该模块为整体平台的决策调度所提出和采用的复杂数学模型和算法提供计算支持,并提高分析模型在解决实际大规模工程问题中的应用价值。

离线批量采集,采用的是HADOOP,这个已经成为当前流线采集的主流引擎了,基于这个平台,需要部署数据采集应用或工具,主流就是FLUME+KAFKA,然后结合流处理+内存数据库,数据采集平台升级为数据交换平台,因为其实企业内有大量的数据流动,不仅仅是单向的数据采集,而且有很多数据交换,比如需要从ORACLE倒数据到GBASE,从HBASE倒数据到ASTER等等。

在数据处理层面,Hadoop的HIVE是传统数据仓库的一种分布式替代。

应用在传统ETL中的数据的清洗、过滤、转化及直接汇总等场景很适合,数据量越大,它的性价比越高。

但目前为止看,其支撑的数据分析场景也是有限的,简单的离线的海量分析计算是它所擅长的,相对应的,复杂的关联交叉运算其速度很慢。

在数据应用层面,结合物流企业的当前需求,主要集中在物流车辆的轨迹实时监测,实现对车辆的调度;物流需求的实时预测,实现对物流生产、运输的调配;物流订单的跟踪和反馈,实现企业与需求的实时互动,为更好地个性化服务提供技术支撑;物流作业流程的可视化和数据分析,实现物流作业流程的优化,节省物流运作成本,并提高物流生产效率。

(3)集约型低碳物流中心仓储平台

本项目研发的集约型低碳物流中心仓储平台原型主要包含工作台、入库管理、库存管理和出库管理四大基本模块构成。

主要功能是根据订单系统指令,在工作台接收时直接生成WMS单据;在WMS做收货、上架、出库分配、拣货、发货等操作,状态实时反馈订单系统;根据订单系统反馈的相关状态,可做单据的实时状态调整;客户通过查询终端实时掌控货物信息,及时有效。

1)工作台

工作台主要包括订单列表、订单追踪和异常订单等三大操作模块。

工作台的主界面如下所示:

图6工作台主界面

在订单列表中,可接收到由企业智慧供应链管理平台下达的订单,选择订单勾选确订,完成接单功能;在作业跟踪界面,可以查看目前仓库所有在运作订单情况,双击单行可以查看详情,如下图所示:

图7作业追踪界面

异常订单存放发生作业异常的订单,双击可对异常订单录入节点信息,并回传给其他相关作业平台,操作界面如下图所示:

图8异常订单界面

2)入库管理

入库管理模块主要操作流程首先是创建入库计划,新建入库计划表,然后填写入库计划表表头和具体入库明细信息。

把填写完成的入库计划导入模块,导入入库计划,同时系统将以外部单号不同分别生成不同的入库计划单号。

图9入库计划单操作界面

3)库存管理

库存管理模块主要包括库存查询、报表中心、库存移动三大功能模块构成。

库存查询主要是查询可进行库存的汇总量及对应明细查询,主要包括货物的仓库、货主信息、货品代码、货品名称、仓储区、货位、库存数量、分配数量和货品的属性等几部分构成。

具体操作界面如下图所示:

图10库存查询操作界面

库存移动主要包括新建库存明细表,查询所需的库存记录,勾选,输入目标货位点击替换按钮可批量替换货位,或者直接修改明细中的目标货位,确认保存明细记录;在表头工具栏分别点击分配、确认移动按钮进行移动操作。

操作界面如下所示:

图11库存移动操作界面

4)出库管理

出库管理主要是包括生成出库计划单和出库执行两部分构成。

其中在出库计划单这一操作环节,首先生成出库计划表,填写表头信息后保存,添加明细信息,保存。

然后勾选出库执行明细,进行库存的整单分配,然后打印拣货单菜单,执行出库计划。

操作界面如下所示:

图12整单分配操作界面

(4)集约型低碳物流中心运输管理平台

集约型低碳物流中心运输管理平台是集运输调度管理、智能配载管理、作业执行跟踪、路线管理、车辆与司机管理、计费与结算管理为一体的智能化运输管理平台,可以支持零担、整车等多种运输服务业务,旨在通过对公司整体运输资源的合理整合、数据分享,为公司的运输管理提供系统化平台支持,确保为客户提供更好的物流增值服务。

其作用与功能在于:

运输调度管理;运输作业管理;智能配载管理;作业执行跟踪;运输路线管理;车辆与司机管理;计费与结算管理等。

1)车辆类型设置

“车辆类型设置”即是对使用的车辆类型进行备案管理。

可对车辆进行“设置”、“打印”、“预览”、“增加”、“修改”、“删除”、“刷新”、“帮助”、“退出”等具体功能。

操作界面如下图所示:

图13车辆类型设置操作界面

2)起运到达地设置

在起运到达设置界面,跳出车辆路线设置备案窗口,设置包括路线编码、路线名称、始发地、始发时间、目的地、到达时间等具体信息。

操作界面如下图所示:

图14车辆路线设置操作界面

3)日常管理

在本操作过程中,主要采集车辆和司机信息,包括牌照、类型、吨位、尺寸、所属公司、司机等,具体操作界面如下所示:

图15车辆日常管理操作界面

4)派车业务

派车业务主要包括派车需求分配、用车需求管理和派车单管理三大功能模块。

首先打开用车需求查询窗口,查询需求信息。

操作界面如下图所示:

图16用车需求操作界面

点击“派车”按钮,即跳出派车信息窗口,填写派车单号、日期、用车类型、监管类型、车号、司机、供方信息等,随机开展派车业务,操作界面如下所示。

图17派车单操作界面

3.2项目解决的关键技术

本研究立足我国用地指标严控、节能减排形式紧迫、物流业的转型升级需求压力、“互联网+”战略的实施等物流行业发展环境,未来我国物流中心讲普遍具有“功能集成、空间集约利用、服务需求多样、设施密度高、信息化程度高、供应链协同紧密”等特征,针对这类集约型低碳物流中心建设发展和信息化建设需求,同时基于当前已有的同类相关研究主要偏重在感知层(涉及系统和硬件设备),缺乏应用层的研究,尤其缺乏物联网环境下物流中心运营全过程建模、分析和运营数据挖掘的研究等研究现状,研究了基于物联网的智慧运营技术和相关装备研发,研究成果具有行业发展的共性特征,并具有一定的前瞻性,能推进我国物流中心的转型升级。

东南大学本研究与江苏畅顺达国际物流公司通力合作,集中攻关,解决了若干关键技术技:

(1)搭建了集约型低碳物流中心运营的体系框架;

(2)针对行业和企业的实际需求,从理论研究层面具体开展了一系列的基于集约型低碳物流中心运营特征的仓储、调度、协同运营优化建模与分析;

(3)通过具体装备和系统的研发,在物联网技术应用下,实现了物流中心运营信息的实时感知以及对运营资源状态的实时监控;

(4)基与大数据技术构建了运营数据的采集、分析和挖掘技术,建立分析模型,实现了数据分析结果的可视化展示。

3.3取得的突破性进展及创新点

本研究主要创新点如下:

(1)基于实时信息环境的集约型低碳物流中心仓储、调度、协同运营系统的整体性,全过程建模与优化技术。

本项目的研究将基于集约型低碳物流中心的运营需求,立足实时信息环境下从系统性、整体性层面对物流中心的作业流程、资源配置和调度管理开展建模和优化研究。

研究成果一方面将避免由于物流中心信息的不畅通而导致的运营系统的局部优化,另一方面可以实现物流中心作业的动态优化决策,大幅度提升物流中心运营决策的科学性和服务绩效。

(2)基于集约型低碳物流中心运营大数据的挖掘与分析技术。

本项目的研究侧重在应用层,对于数据采集等感知层的研究以技术集成创新为主。

着重针对订单、车辆、人员、客户、设施等相关运营信息的数据,采用大数据技术进行采集,搭建分析模型和分析方法,对物流中心的智慧运营进行动态评估,为企业服务水平的提升提供对策和路径,实现运营决策的“智慧化”。

 

四、合同任务指标完成情况

本研究自2015年5月开始启动,至2017年12月完成,研究结果达到了项目合同约定的技术指标。

至此,本研究完成合同规定的所有研究内容、目标、技术与成果要求。

我们研究了基于物联网的物流中心智慧仓储技术、智慧调度技术、协同运营技术、智慧评估技术和运营数据挖掘和分析技术。

完成了智慧运营平台的研发,形成了基于物联网的数据采集和数据分析应用系统原形一套。

本研究申请专利11项,其中发明专利9项,软件著作7项,发表学术论文9篇,培养研究生7人。

 

五、项目绩效分析

本研究立足于“互联网+物流”、物联网、车联网、大数据等的发展方向,开展了集约型低碳物流中心的智慧运营技术和装备的研发,搭建了智慧运营平台,研究内容和成果具有行业发展的共性特性和前瞻性。

研究层次丰富,研究内容丰满,并应用到了具体的企业的运营管理当中。

理论研究仅仅围绕政策发展、企业需求的前瞻性需要,装备和系统研发以未来发展方向为指引,对企业的转型升级提供了具体的技术保障。

 

六、存在问题、有关建议及下一步研究设想

本研究立足于“互联网+物流”、物联网、车联网、大数据等的发展方向,开展了集约型低碳物流中心的智慧运营技术和装备的研发,并搭建了智慧运营平台,研究内容和成果具有行业发展的共性特性和前瞻性,在此基础上,未来可进行以下几点研究:

(1)多式联运模式下的智慧物流装备研发

在国家交通运输部等多部门进一步鼓励开展多式联运政策的指引下,物流中心由现有的单一运输模式向多式联运模式的转变已经成为必然的发展趋势。

在新的政策和环境变化下,现有的物流企业和物流中心的设施设备已经不能够满足未来运输的需要。

基于多式联运的多种模式的标准化作业设备、作业流程需要设计和纳入到物流中心的未来发展规划当中。

同时在信息化的发展中,各种信息集成、嵌入多种传感和数据采集装置的装备能够为大数据挖掘和分析提供最底层的数据采集和数据集成,是未来发展的必然方向。

因此在未来的研究中,基于现有的装备,需要研发多式联运模式下的标准化、信息化作业装备。

(2)无人化的物流中心智慧运营关键技术

随着无人公交的阶段性尝试运营,无

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