基于大数据分析的物流管理系统的探究—以物流app“口袋”为例

基于大数据分析的物流管理系统的探究—以物流app“口袋”为例

王翔 ,刘文强 ,魏旭阳 ,王帅

大连科技学院      辽宁省大连市

摘要：随着国内经济的飞速发展，市场经济日趋完善，商品日渐丰富，不论是生产性企业还是商业，在原材料或者成品的供给中都需要运用到物流，毫无疑问物流在今天起到了至关重要的传递作用，更是关键性作用，在电子信息飞速发展的时代，电子信息发达，各地市场竞争的关键其实就是时间的竞争，而物流模式也发生了改变，不断地进行了创新，形成了当前的电子商务物流，在电子商务物流飞速发展的今天，依旧存在着传统物流配送无法克服的种种弊端和问题，尚不具备或基本不具备信息化、现代化、社会化的新型物流配送的特征，也就是说现在我们仍不能做到以最快的速度完成我们客户所需要的服务，所以我们选择电子商务物流创新项目，希望可以进行创新以此实现物流选择多元化，以及服务个性化，争取让每个使用者都得到优质的体验感。

关键词：电子商务物流  大数据 物流管理系统  配送方式

一、引言

目前社会发展快速，物流行业也在蒸蒸日上，但是同时也有一些发展隐患，比如物流配送到达快递点，但是自己距离此快递点较为遥远，取件较为麻烦，而且会有延迟发货，并且在一些加急的快件上会有时间上不及时等情况，一切易碎物品和贵重物品在物流配送上会出现破损和泄露等意外情况所以我们打算研究一个自主选择物流配送方式，我们可以自主选择适合和方便自己取件的物流配送点，以此来方便自己取件。让购物者可以自主选择自己喜欢的配送物流方式，根据个人意愿来决定物流方式，实现物流选择多元化，以及服务个性化，争取做到物流配送基本信息化、现代化，并且我们会核算出最适合顾客的方式，给予顾客最优选择，尽量满足顾客的多方面的需求。同时可以响应时代的号召“绿色环保，节能减排”，致力于让每个用我们app的顾客都可以为社会作一点自己的贡献，为社会，为国家，为世界奉献出自己小小的一份力量，我们通过进行理论的研究和搭建，总结实践经验。

二、物流信息管理软件技术分析

对于物流的分析必须熟知信息化方面的不足之处，目前的物流就是将传统物流通过信息化改造的过程，也就是通过先进的信息化技术，将传统物流的业务流程进行优化改进，通过利用网络化、信息化来打通信息传输和信息共享的通道，本项目设计的物流信息管理软件采用移动互联网的大数据分析技术，在此平台上开发物流管理软件，为客户提供信息输入、配送方式选择、订单处理、物流信息公告，以便智能化对产品进行个性化配送管理。

结论：

三、物流信息管理软件开发和设计

物流管理系统的整体架构是一个关键部分，它决定了系统如何组织和运行不同的模块，以实现高效的物流操作和管理。

1. 用户界面层：

这是系统与用户交互的前端部分，通常通过Web界面或移动应用提供。用户可以通过界面执行各种操作，如下单、查询订单状态、查看库存等。

2. 应用逻辑层：

这一层处理用户界面传递过来的请求，并执行业务逻辑。它负责调度不同的模块，处理数据，以及对用户的请求作出响应。

3. 模块组件：

在应用逻辑层内部，系统通常会划分为多个模块或组件，每个模块负责一个特定的功能。一些典型的模块包括：

订单管理模块：负责处理订单的创建、修改和取消。这包括了订单信息的录入、验证和分配。

库存管理模块：监控库存水平，处理补货请求，以及跟踪货物的流动。

运输管理模块：负责规划和优化运输路线、运输资源的分配，以及跟踪运输的进程。

跟踪与监控模块：提供实时的物流信息，让用户和系统管理员可以跟踪货物的位置和状态。

数据分析模块：从收集的数据中提取洞察，支持决策制定和优化。

4. 数据库层：

物流管理系统需要存储大量的数据，包括订单信息、库存数据、运输记录等。数据库层负责存储和管理这些数据，以支持系统的各种功能。

5. 集成层：

物流管理系统通常需要与其他系统进行数据交换和集成，例如与供应商系统、支付系统、第三方物流合作伙伴等。集成层确保数据的流动和一致性。

6. 安全与身份认证层：

由于物流系统涉及敏感数据，如客户信息、订单和交易数据，安全性至关重要。这一层负责保护系统免受未经授权的访问和数据泄露，同时还支持用户身份认证和授权。

7. 报告与分析层：

这一层负责生成各种报告和分析结果，帮助管理层做出决策。这些报告可能包括运输效率、库存水平、订单处理时间等方面的数据。

8. 通信层：

物流系统需要处理大量的实时数据，如订单状态、库存变化等。通信层负责确保系统内部各个模块之间的数据传递和通信畅通。

9. 扩展性与灵活性：

整体架构还应该考虑到系统的扩展性和灵活性。随着业务的增长，系统需要能够轻松地扩展以满足不断变化的需求。

物流数据管理方法包括：

根据大数据分析技术获取物流数据，将物流数据聚类为k类，得到k个聚类中心；选取k个用户节点，将k个聚类中心作为全局变量输入至MapReduce模型中，计算k个用户节点到k个聚类中心的距离，得到k个聚类区域；将k个聚类区域划分为包含多个根节点的空间树，求解空间树，得到最小的权重值；所述权重值为根节点与物流配送车辆节点之间的距离；根据最小的权重值，计算当前根节点值，得到当前物流数据的最优配送路径，选取k个用户节点，将k个聚类中心作为全局变量输入至MapReduce模型中，计算k个用户节点到k个聚类中心的距离，得到k个聚类区域具体包括：

选取k个用户节点，将k个聚类中心作为全局变量输入至MapReduce模型中，将所述全局变量发送至每一个用户节点，遍历所有节点，计算每个用户节点到k个聚类中心的距离，将不同的物流数据划分至不同的聚类中，形成k个聚类区域。

四、项目优势

物流配送为物流数据管理中最重要的部分，现在的物流配送不同于以前的物流配送观念，不仅仅是简单的将快递或物品送至用户签收即可，现在的物流配送还要将物流公司和供应商公司之间的关联关系纳入至物流数据管理环节中综合考虑，如何控制物流配送的时间和成本以及提高物流配送的效率、如何对物流配送路线的优化则是亟需解决的问题。物流数据来源可分为物流公司本身的物流数据以及各个物流企业之间的物流信息，一个物流配送订单会在系统后台生成一个物流订单信息，物流订单信息包括物流运单号，物流运单号可以作为主键通过数据链路层，可以接收大数据进行大数据分析，同时，也包括人为导入至数据库中的物流信息，

在大数据分析技术的支持下，首先需要考虑如何将大量的物流配送数据进行处理，本申请实施例将大量的物流配送数据进行聚类处理，在实际的聚类处理时，物流数据管理系统往往存在负载均衡的问题，本申请实施例将外部约束条件权重导入聚类处理的结果中，进一步减小聚类处理过程中的负荷，使得复杂的大数据得到分解，首先确定多个不同的用户需求配送的位置，假设物流配送车辆从某个位置出发，依次对其他位置进行遍历，最后再返回至第一个出发的位置上，然后求解出遍历中最短的路径长度。

五、结论

1.最大程度上满足消费者的个性消费需求；

2.软件无需繁琐操作，安装即可体验，不会泄露用户个人信息以及隐私；

3.与国家“双碳减排”梦幻联合；

4.全新第四方物流概念，让消费者拥有全新的感知体验，让网购不再繁琐；

5.更加多元化的满足顾客对物品时间，空间上的需求；

6.实现路段自由，时间自由，交通自由。

参考文献：

张宏涛. (2019). 物流管理系统的设计与实现. 现代物流, 41(5), 33-36.

李明. (2018). 基于大数据的物流管理系统研究与实现. 物流技术, 37(14), 87-90.

高亮, 王海鹰, & 孙晓冬. (2017). 基于物联网的智能物流管理系统设计与实现. 现代制造工程, 36(3), 69-72.

王青, 张红梅, & 杨秋红. (2020). 电子商务背景下物流管理系统的优化研究. 商业经济与管理, 40(11), 125-132.

刘光伟, 马文亮, & 董铁军. (2018). 基于人工智能的物流管理系统优化研究. 物流技术, 37(1), 48-51.

大创项目名称：口袋-新型自由物流APP