【摘要】：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，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)計建設(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，完成理論到實踐的過渡。此智能化物流信息管理平臺已經(jīng)融入浙江中煙信息管理總系統(tǒng)中，并得到了有效的驗證。能夠極大的提高物流業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率，降低物流成本，幫助物流整體規(guī)劃，提升企業(yè)競爭力。
【圖文】：

圖 2.7 改進(jìn)前的業(yè)務(wù)序列圖在缺少物流信息系統(tǒng)下的業(yè)務(wù)序列圖，分析此序列圖，找到急需改進(jìn)的，并幾個業(yè)務(wù)點：車輛報車。傳統(tǒng)的車輛報送，，通過 Excel 進(jìn)行記錄，人工傳遞，效率低下，信人工配車。人工配車，運(yùn)力利用率不高且耗時很長。車輛路徑選擇。駕駛員按照經(jīng)驗進(jìn)行路徑選擇，運(yùn)輸里程，時間等都沒有進(jìn)得到改進(jìn)后的業(yè)務(wù)序列圖如圖 2.8 所示：

圖 2.8 改進(jìn)后的業(yè)務(wù)序列圖通過此圖，可以清晰的看到引入物流信息管理系統(tǒng)后，對業(yè)務(wù)的整體改進(jìn)。主要包括：(1) 報車的信息化集成處理。第三方承運(yùn)公司向系統(tǒng)中報送車輛信息，調(diào)度人員通過統(tǒng)可及時獲取車輛可用狀況，省去了溝通，傳輸信息的時間，也提高了準(zhǔn)確性。(2) 運(yùn)量分配。通過算法計算進(jìn)行運(yùn)量的自動分配，可使得車輛的利用率極大的提高，而減少運(yùn)輸成本。(3) 運(yùn)輸路徑優(yōu)化。通過對物流調(diào)度最優(yōu)化路徑的研究，計算得出優(yōu)化的運(yùn)輸路徑，而提高物流運(yùn)輸效率，減少運(yùn)輸成本。根據(jù)此序列圖繼續(xù)分析可以得到更為準(zhǔn)確的系統(tǒng)邊界，功能等詳細(xì)需求。本章小結(jié)本章首先詳細(xì)分析了浙江中煙的物流業(yè)務(wù)，同時介紹了最新的基于 UML 的軟件方法
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2535387