基于大数据智能物流跟踪系统

基于大数据智能物流跟踪系统

曹双双  冷超

（哈尔滨远东理工学院  黑龙江  哈尔滨  ）

摘要：利用大数据技术建立智能物流仓储云,可以为智能物流实现多元化服务和应用提供大数据基础。大数据技术具有强大的存储能力和计算处理能力，可以为智能物流系统提供海量的存储和计算资源。首先采用统一的数据存储格式和数据处理方法对物流数据进行处理和存储,然后将物流数据按照一定的配送模式存储在智能物流网络的各个服务器上，为智能物流服务和应用提供数据支持。

关键字：基于大数据智能物流跟踪系统的项目实施有着重要的意义

推动物流行业数字化转型:该系统采用物联网、云计算、大数据等先进技，来实现物流信息的实时监控和精准分析，物流行业是国民经济的重要组成部分，综上所述，基于大数据智能物流跟踪系统的项目实施意义重大，在推动物流行数字化转型和提高物流效率等方面作出了重要贡献。

一、项目的研究过程

（一）人项目研究的内容

基于大数据智能物流跟踪系统的项目研究内容主要包括以下几个方面:

1.数据采集和传输:研究人员需要研究和选择合适的传感器和设备，用于采集物流运输过程中的各种数据。

2.数据存储和处理:大规模物流数据的存储和处理是一个重要的研究内容。研究人员需要研究和应用大数据存储和处理技术。

3.数据分析和挖掘:利用大数据分析和挖掘技术，研究人员可以从物流数据中发现隐藏的信息和模式，用于物流运输过程的优化和预测。

4.系统设计和实施:研究人员需要进行系统设计和实施，包括物流数据的采集、传输和存储系统的搭建，数据分析和挖掘算法的开发和实现，以及决策支持系统的设计和实施。

通过以上研究内容的开展，基于大数据智能物流跟踪系统的项目可以实现对物|流运输过程的实时监控和优化，提供精准的物流信息和服务，支持物流运营管理和决策。

（二）项目研究的目标

1.实时监控:项目的目标是通过大数据技术和物联网技术实现对物流运输过程的实时监控。

2.数据分析和挖掘:项目的目标是利用大数据分析和挖掘技术，从物流数据中发现隐藏的信息和模式。

3.预测和优化:项目的目标是通过对物流数据的分析和预测，提供物流运输的优化建议和预测。

4.决策支持:项目的目标是提供决策支持系统，为物流运输的决策者提供基于大数据分析和预测的决策支持。

综上所述，基于大数据智能物流跟踪系统的项目研究的目标是实现物流运输的实时监控、数据分析和挖掘、预测和优化，以及提供决策支持，从而提高物流运输的效率、准确性和成本效益。

二、项目的应用场景

基于大数据智能物流跟踪系统的项目实施有着重要的意义:

1.推动物流行业数字化转型:该系统采用物联网、云计算、大数据等先进技术，来实现物流信息的实时监控和精准分析，推动物流行业数字化转型，提高物流行业的发展水平。

2.提高物流运输效率:该系统能够实时监控物流运输过程，优化物流运输路径和策略，减少物流运输中的浪费，提高物流运输效率。

3.改善物流服务质量:该系统提供实时、准确、快捷的物流信息和服务，提高物流服务质量，提高客户满意度。

4.促进供应链管理:该系统能够监控整个供应链，优化供应链管理，提高供应链效率和准确性。

5.推动经济发展:物流行业是国民经济的重要组成部分，该系统的实施可以推动物流行业的发展，促进经济的发展。

综上所述，基于大数据智能物流跟踪系统的项目实施意义重大，在推动物流行业数字化转型和提高物流效率、服务质量等方面作出了重要贡献。

三、项目的创新点

基于大数据智能物流跟踪系统项目在以下技术特点：

1.利用大数据分析和挖掘技术:该系统通过应用大数据分析和挖掘技术，对海量的物流数据进行深入的分析和挖掘，从中发现隐藏的信息和模式。通过这些分析结果，可以优化物流运输路径和策略，提高运输效率和准确性。

2.实现物流运输全方位监控:该系统利用物联网技术，实现对物流运输过程的实时、全方位监控。通过云计算和大数据处理技术，将这些信息进行存储、分析和预测，为物流运输提供更加高效和可靠的监控。

3.提供精准的物流信息和服务:该系统通过实时监控和分析，能够提供精准的物流信息和服务。

4.支持物流运营管理和决策:该系统提供物流运营管理系统，可以对物流运营过程进行全面管理。通过对物流数据的分析和决策支持，可以优化物流运营计划、调度和配送，提高物流运营效率和准确性。

四、项目的发展前景

基于大数据智能物流跟踪系统是一个非常有市场潜力的项目。随着物流行业的飞速发展物流派送问题加剧和科学意识的提高，作为一跟踪系统种环保、便捷的探查工具逐渐受到认可。

目前，基于大数据智能物流跟踪系统的研究和应用已经取得了一定的进展。以下是一些项目研究现状的概述:

1.数据采集和传输:研究人员已经开发了各种传感器和设备，来采集物流运输过程中的数据，

2.数据存储和处理:大数据存储和处理技术的发展，为大规模物流数据的存储和分析提供了支持。

3.数据分析和挖掘:利用大数据分析和挖掘技术，可以从物流数据中发现隐藏的信息和模式。研究人员正在研究和应用机器学习、数据挖掘和预测分析等方法，以实现对物流运输过程的优化和预测。

4.可视化与决策支持:通过数据可视化技术，研究人员可以将物流数据以直观的方式呈现，帮助决策者理解和分析物流运输过程。

总之，基于大数据智能物流跟踪系统在技术路线、应用场景和市场应用等方面已经取得了一定的进展，在未来还有较大的发展前景。

五、结语

大数据环境下，物流企业引来了新的发展契机，但同时也对企业管理带来了不小的挑战。包括观念陈旧、信息安全、人才匾乏等等问题均是现代物流企业所面临的挑战。大数据是包括物流行业在内的各个行业发展的必然趋势，在新环境下建立新的竞争力。除此之外，对于各个行业、各个企业而言，人才均是其实现发展的重要力量。因此，大数据环境下物流企业也应当着重加强对人才的管理，一方面对内不断提升内部人才总体专业性素养，另一方面加强对社会人才的招揽，不断补足企业发展人才缺口，最终实现企业更好、更持续的发展。

参考文献

  [1]  蒋丛萃.大数据背景下的电子商务物流配送路径优化算法[J].现代电子技术,2020,43(19):130-133.

基金项目:黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(项目编号: S201313301043）阶段性成果。
作者简介:曹双双（2002—），女，河南省驻马店市人，哈尔滨远东理工学院，本科在读