大数据与智慧物流——“交通7+1论坛”第三十七次会议纪实

大数据所涉及的信息量规模巨大,大数据技术使得人类认识世界的思想及方法发生变革.智慧物流是利用集成化、智能化、移动化技术,使物流系统具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中的某些问题的能力,它包含了智能运输、自动仓储、动态配送及智能信息的获取、加工和处理等多项基本活动,为供方提供最大化的利润,为需方提供最佳的服务,同时也应实现消耗最少的自然资源和社会资源,从而形成完备的智慧物流综合管控体系.论坛的主题是大数据与智慧物流,面向大数据技术在智慧物流领域的应用问题,着重研讨大数据背景下智慧物流体系、理论和方法,推动我国现代物流行业健康有序协调发展.     

智慧交通与智慧物流——“交通7+1论坛”第五十五次会议纪实

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展,促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以"智慧交通和智慧物流"为主题,介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果,探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用,介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用,探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

城市新建商务区末端智慧地下物流应用探索

针对城市末端传统配送存在的问题,以商务区快递配送为例,研究探索智慧地下物流系统的应用,提出商务智慧地下物流配送"共同配送中心+智能运输+智能末端+运营平台"的体系。在此基础上,对系统各子项功能与规划设计展开论述,并与传统配送模式的效益进行比较。同时,提出推进智慧地下物流发展应用的建议,为未来城市智慧地下物流的规划设计和研究提供参考。     

工业4.0下智能铁路前沿技术问题综述

以铁路基础设施和车辆为主要研究对象,结合智能制造涉及的前沿技术和方法,阐述了合理利用工业4.0的内涵要素进行中国下一代智能铁路数字化建设、改造与升级的重要性和必要性;按照工业4.0的基本概念、技术内涵、系统模型和技术框架的影响效果,对比分析了智能基础设施、智慧列车、智能运维及相关技术的实施过程和存在问题,并在此基础上分析了以智慧列车为核心的智能铁路数字化平台建设关键技术;概括了铁路传统制造向智能制造数字化建设的具体技术要求,整理了利用工业4.0六维模型解决人工智能、大数据、云计算和数字孪生等前沿技术与铁路传统制造业的融合问题,包括数据传输与共享、信息通信与安全技术的潜力挖掘、智能管理、技术应用、信息安全、状态智能感知等各个方面。研究结果表明:中国铁路数字信息技术和智能技术与传统制造过程存在融合不足的问题;智能制造的核心技术储备不足,状态智能感知、数据在线分析、工业控制系统等软硬件技术自主性不强;铁路系统大数据建设的数据传输和标准体系也不够完善;未来智能铁路应该加强工业4.0下铁路传统制造的标准化管理系统与数据信息安全系统的数字化设计、升级与改造;需要深刻思考和分析人工智能和大数据驱动等前沿技术与铁路的融合与实施,通过工业4.0涵盖的各项关键技术的实施和准确评估真正有效推动中国智能铁路先进数字化平台的建设和发展。      

智慧物流驱动管理与决策智慧化

伴随大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的推动,以及智能制造、新零售等新需求的出现,迫切需要智慧物流驱动下的管理与决策促进物流的高质量发展.通过阐述智慧物流的发展背景和内涵特征,提出智慧物流的应用目标和路径——底层要素数字化、中间运营模型化、管理决策智能化.结合物流运力交易共享平台、第三方物流+互联网平台、快递智能包装解决方案、化工园区等应用实例,分析智慧物流在管理与决策智慧化领域的实际应用.反映出智慧化的管理与决策在提高物流安全水平、提高物流效率、降低物流成本、提升客户服务水平等方面取得了良好的应用效果.     

面向智慧化的重载铁路发展研究

云计算、物联网、人工智能、大数据等新一代信息科学技术的高速发展,推动着各行各界的智能化转型,重载铁路运输的未来发展方向也将转向智慧化.结合美国、澳大利亚、南非及巴西4个国家重载铁路相关技术的发展概况,对国际重载铁路技术的发展现状进行总结,进而分析重载铁路在运输组织、设备维修、运营安全及客户服务方面的特点及其智慧化需求.最后明确重载铁路智慧化发展的内涵,阐述重载铁路智能检测、智能运维、智能安防、智能控制、智能调度5个智慧化发展方向,为重载铁路智慧化发展提供参考.     

智慧工地集成化综合应用技术研究

智慧工地集成化综合应用技术,是利用无线物联技术和物联网感知技术及控制设备对施工现场各智慧工地子系统数据进行采集和集中管理,建立标准化应用方法和统一平台接口,解决了各分项技术壁垒问题,实现了集成化综合应用.综合应用具体包含:集成创新智能监控技术,对危险性较大的分部分项工程全程时时监控,保障了施工安全;环境监测及降尘除霾联动应用、无线能耗监测及节能控制、雨水回收联动屋面智能降温、施工人员精确定位等智能监测技术,建立了新型节能环保绿色工地;无线巡航、智慧工地智联体系应用、沉浸式VR体验、智能化自主采购等智慧工地管理技术,显著提高了管理水平和工作效率.本成果通过自主创新、集成应用,突破了各项技术封闭不兼容的现状,取得良好管理效果和经济效益.     

基于大数据架构的智能交通信息处理的研究与设计

随着交通领域的信息资源越来越庞大,传统的处理方法难以支撑海量数据的实时计算、低延时查询和统计分析等需求。文中提出一种基于Hadoop大数据架构的智能交通信息处理的设计方法,通过分析智能交通领域的应用需求状况,研究结合大数据处理技术的计算模式,处理多用户需求及大规模海量的交通数据,实现大数据的共享的、高效的存储和计算方法,不仅动态实时地、按需地提供个性化服务,还能构造交通管理、出行参考、监控刑侦等全方位、多角度的智能交通信息处理体系。     

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从车辆装载（VFP）和车辆线路（VRP）联合优化多目标问题出发,对供应链中物流配送优化模型和多目标混合遗传算法进行了重点分析。综合应用基于RFID的货物远距离识别、自动存储和提取、计算机网络通讯技术以及智能控制等技术,开发了仓储物流中心管理系统。应用该系统可实现对货物的进出库及库存的管理与控制,从而提高物流的作业效率,节约物流配送成本。     

智能物流系统设计及应用

在提出智能物流系统(ILS)概念的基础上,运用物流学及系统分析方法。分析了智能物 流系统的结构;根据物流活动的功能,选择了相关智能技术,以便为智能物流系统设计提供参 考.根据上述分析结果,以铁路物资配送系统为背景,提出了铁路智能物流系统的设计方案.     

基于ITS和EC的智能物流系统

在分别介绍智能交通系统(Intelligent Transportation System. ITS)和电子商务 (Electronic Conunerce, EC)以及现代物流研究现状的基础上文章首次提出了基于ITS和EC 的智能物流系统的概念.同时本文还提出了智能物流系统的研究方向和逻辑框架结构.     

物流信息资源整合模式探讨

针对物流系统的信息资源，提出通过企业信息平台和公共信息平台的构建这两大模式来实现物流信息资源的有效整合，而在这两大模式的运作中，双方有效的衔接及信息的共享是决定运作是否成功的关键所在。     

智能运输系统对降低物流运输能耗的有效性分析

分析了智能运输系统与物流运输能耗的关系,介绍了广东省智能运输系统建设现状,以2000-2007年广东省道路能源消费数据为样本,对广东省道路运输能源消费效率进行了定量研究,揭示出智能运输系统建设对降低物流运输能源消耗的有效性.     

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对区域物流量进行研究与预测有助于把握区域物流的需求,实现区域物流供需相对平衡,提高区域物流规划质量和运行效率具有重要的理论和实际意义.本文将模糊粗糙集理论引入区域物流量的预测中,建立基于模糊粗糙集与支持向量机的区域物流量预测模型,用模糊粗糙集作为前端预处理器对数据进行约简,剔除冗余信息,以实现两种算法的优势互补.针对支持向量机在处理数据时无法将数据简化的问题,提出了基于模糊粗糙集与支持向量机的区域物流量预测方法,在支持向量机对样本数据进行处理之前,利用模糊粗糙集数据挖掘的能力对原始数据样本集进行预处理.结果表明,这种预测方法具有很好的精确性和有效性.     

第三方物流发展的问题与对策研究

针对我国第三方物流经营分散、低水平重复建设严重等现象,阐述第三方物流概念和运作类型,分析第四方物流引进的原因与第三方物流面临的挑战,提出提升第三方物流资源整合力的重要性和实现途径,论证信息技术、动态联盟和虚拟经营是提升第三方物流整合力的关键因素,最后,给出有关结论.     

基于因子分析法的物流业低碳化发展影响因素分析

以中国12个代表性省区为研究对象,选取影响物流业低碳化发展的重要指标,采用2012年《中国统计年鉴》等统计数据作为样本,利用SPSS统计软件对原始数据进行因子分析,筛选出3个代表性因子：产业结构与综合物流环境因子、第三产业与信息技术因子、森林碳汇能力因子,通过计算因子得分,分析影响各省区物流业低碳化发展的主要因素,并提出相关建议和措施。