大数据时代智慧物流的优化策略

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大数据时代智慧物流的优化策略

文/杨曙

最佳配置和对物流网点的智能选址；通过对海

随着国民经济的不断增长，摘量物流数据分析，深入挖掘出更多具有潜在价 互联网信息技术的不断完善，社 要会各界人士开始高度关注到智慧值的数据信息，为物流企业高层领导作出最佳物流产业建设发展。智能物流打决策提供科学依据，推动企业智慧物流和谐稳破了传统物流管理模式的弊端，通过将互联网技术与物流有机结定发展。合在一起，能够最大程度提高物流管理工作质量和效率，为广大1.2 信息联通

客户提供多样化的优质物流服务。在大数据发展环境下，物流企业在大数据下智慧物流发展具有信息联通必须结合智慧物流的发展规律和特点，合理采取改进工作措施，的特点。《互联网+ 高效物流实施意见》中提全面提高智慧物流建设水平。本出，要积极促进快递、物流等企业间物流信息文将进一步对大数据技术的智慧物流展开分析与探讨。及企业商业信息与国家政府部门公共服务信息的开放对接，努力实现物流行业信息的相互分享和流通。近几年，伴随着我国物流新模式、新技术以及新业态的不断创新发展，它们早已

【关键词】大数据技术 智慧物流 发展

成为智慧物流产业的发展新动力，也随之产生了“互联网+”高效运输、“互联网+”智能

当前是一个大数据时代，我国智慧物流仓储以及“互联网+”便捷配送等智慧物流生产业发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。态模式，全面提高了我国物流管理服务水平，通过大力发展智慧物流，能够实现传统物流的能够为广大用户提供多样化的智能物流服务。自动化、智能化以及网络化发展目标，充分发1.3 人工智能

挥出物流企业各项资源的作用，有效提高物流企业各个环节的综合工作水平。现代物流企业在现代物流行业中发展智慧物流的根本的智慧物流发展离不开大数据技术的应用，物目的是为了提高物流管理效率、减低物流总成流企业要想从海量数据信息中高效挖掘出具有本。物流企业通过在各个环节环节中科学应用高价值的信息数据，就必须通过培养大量的大机器人技术、无线射频技术以及定位技术等，数据专业人才，引导他们合理运用大数据技术能够实现物流的智能化、制动化管理，推动物展开对物流数据的深入分析处理，为物流企业流企业的科技信息化发展。就比如，申通快递做出最佳决策提供科学参考依据，从而推动我企业所推出了全自动快递分拣机器人“小黄国智慧物流的稳定持续发展。

人”，通过运用人工智能机器人代替工作人员完成大量货物的智能分拣，这样不仅能够提高

1 大数据下智慧物流发展特点

货物分拣处理工作效率，还可以降低物流企业的人工成本支出。此外，京东也打破了传统物1.1 数据驱动

流企业配送模式的弊端，通过采用人工智能无基于互联网信息技术大力发展背景下，人机货物配送方式，大大提高了货物配送效率。

物流行业科学搭建起了公共信息平台，并有效2 大数据技术的智慧物流发展优化策略

形成了物流大数据中心。越来越多互联网企业通过推出物流云服务，为我国物流大数据发展2.1 完善智慧物流发展相关法律法规制度

提供了重要保障。大数据技术在智慧物流产业中的有效应用，能够全面提升物流仓储、运输在大数据技术发展背景下，我国要想实以及配送等不同环节的智能管理工作水平，为现智慧物流稳定持续地发展，充分发挥出互联相关工作人员提供高价值数据信息，方便各项网信息技术的作用，就必须加强对整个行业法物流服务管理操作。就比如，通过对物流运输律法规制度的科学完善工作。智慧物流发展对路线相关数据分析，实现物流企业运输路线的

物流标准提成了更高求的要求，并且物流企业也会面临着更大的挑战和机遇，为了促进我国

154 •电子技术与软件工程󰀡󰀡Electronic Technology & Software Engineering

智慧物流产业的快速发展，国家政府部门必须结合物流市场实际发展情况，有针对性地制定颁布相关法律法规政策制度。有关部门机构可以安排专业人员对我国智慧物流标准化平台展开全面调查分析，深入研究智慧物流标准化发展内容，积极汲取西方发达国家智慧物流发展的实践管理工作经验，从而有效改进我国智慧

物流发展标准，构建出智慧物流产业的良好协调机制，统一智慧物流信息接口和信息安全管理标准。与此同时，有关政府部门机构还需加强对智慧物流发展的监督管理工作，有效组建起高能力、高素质的人才队伍，能够通过运用大数据技术对智慧物流不同环节内容进行科学监督管理，推动我国智慧物流产业的和谐稳定发展。

2.2 提高智慧物流智能化发展水平

《综合运输服务十三五发展规划》提到“要积极适应市场智能制造发展趋势，大力推广应用智慧物流服务，引导广大物流企业科学完善货物运输配送系统，促进物流企业货运转

型升级 ”。针对于此，我国物流企业必须结合自身发展情况和条件，适当加大对先进技术和设备的引进投资力度，通过综合采用机器人技术、云计算、物联网以及虚拟现实等技术，创新打造出完善的智慧物流服务平台，推进智慧物流产业无人仓储、无人配送以及物流机器人等领域的研究发展。就比如，物流企业要想最大程度发挥出各项资源的优势作用，提高市场客户对物流各项服务工作的满意度，就必须优化配置物流资源。物流企业可以通过采用“互联网+”供应链管理模式，依托智能化互联网平台向供应链的上下游企业提供延伸服务，并加强对各项物流数据信息的实时传送和分享，这样有利于实现我国不同产业的协同发展，同时满足不同层次客户的服务需求。与此同时，

物流企业还需加强对智能仓储配送设施网络的建设工作，利用先进互联网信息技术有效搭建起智能化的物流立体仓库，并完善智能化物流基础设施设备，提高对物流仓储管理、货物分拣、包装以及配送等不同环节的工作效率，创新应用仓内智能机器人多模式。

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Data Base Technique 数据库技术

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基于神经网络的糖尿病多种并发症

文/白旭飞

目前我国糖尿病等慢性病患者人数居世

摘 要针对现有糖尿病多种并发症预测模型以动物试验为主缺乏有效的数学模型。基于此，本文采用神经网络进行糖尿病多种并发症的研究，以期获得对多种并发症影响较大的指标、提高糖尿病多种并发症诊断准确率。首先通过并发症主成分因素分析对并发症因素进行归类和降维；其次利用神经网络自学习优势对筛选出对多种并发症影响较大的因素，并与传统的神经网络进行了对比。实验数据分析表明，本文方法相比未进行主成分划分和数据整理的神经网络模型，提高了糖尿病多种并发症的预测确度，找到了以年龄等为主的影响指标，为糖尿病诊断与治疗提供新的思路。界首位，临床研究显示，随着糖尿病发病率的上升，糖尿病的相关多种并发症已经成为人类致死主要的原因，因此糖尿病多种并发症的研究有重要意义。糖尿病多种并发症研究，其目的为找寻糖尿病较为高发的多种并发症，并进一步找寻对应的哪些因素影响较大，是因果挖掘在辅助医疗方面的尝试。糖尿病多种并发症始于1977年，RobertTurner等人建立的第一个单一因素（血糖）KUPDSModels预测糖模型是世界首个相关模型。虽然多种并发症模型发展较早，但是在中国该方法还处于起步阶段。李戈等通过logistic回归筛选变量并采用神经网络建立多种并发症，在非神经多种并发症中研究较好；白云静等将中医方法与神经网络相结合运用在糖尿病肾病研究方面得到比较全面的诊断能力；宋鹤兰等人通过神经网络预测糖

【关键词】糖尿病 因素划分 神经网络 主成分分析 分类模型

尿病胎儿的体重。

然而，目前研究仍然处于探索阶段，大体分为两个方向：糖尿病单一多种并发症研究；糖尿病多种并发症研究。单一多种并发症研究

相对发展较好，预测精确较高；而多种并发症研究还没有较好的方式方法。基于此，本文结合神经网络的优点，提出了基于神经网络的糖尿病多种并发症分析方法，并开展了相关的实验和分析。

1 数据预处理与并发症选择

1.1 数据预处理

本资源来自与国家临床医学科学数据中心（301医院）提供的“糖尿病数据”，采用全血糖化血红蛋白测定（简称糖化）334条记录、尿常规测定（简称尿常规）310条记录、生化测定（简称生化）条记录三项数据集合，并将无关项如就诊时间等删除。参考联合国世界卫生组织糖尿病血糖诊断标准、中国国家统计局《中国成人血脂异常防治指南》和数据中的诊断结果等标准，并结合部分医院建议。本文对指标进行了赋值，其指标选择和评判标准如表1所示经过简化（不区分1，2型糖尿病），糖化有效项为3项，尿常规有效项为14项，

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2.3 智慧物流的数据化升级

随着我国大数据技术的不断创新完善，物流行业的智慧物流产业链将会呈现出爆炸式发展局面，所有智慧物流业务都会朝着数据化的方向不断前进。物流企业要将智慧物流不同环节的工作信息都成功转化为标准化数据，这样一来物流企业就能够将大量物流信息以数据化的形式呈现在云平台上，实现不同物流企业之间的信息传递共享，同时充分保障物流企业不同静态网点数据的详情完整度，能够促使物流企业的全程物流信息变得可追溯和可追踪，从而提高多市场客户的物流管理服务质量和效率。菜鸟网络通过创新采用智能打包算法技术，将涉及到各项商品的属性信息和包装材料尺寸信息以数据形式输入到平台中，然后基于智能打包算法技术辅助下，制定出商品所需箱型和商品摆放最佳方案，这样能够为物流企业节省到更多包装材料成本，降低物流运输配送成本，从而创造出更多的经济效益。物流企业还可以

将大数据技术应在物流中心选址、仓储智能化管理、市场预测以及智能预警等不同工作内容中。就比如，京东在智能物流发展中通过对海量数据的分析处理，利用这些真实有效的数据科学构建出了人工智能算法平台，帮助企业进行对物流配送路线的优化、库存管理科学布局以及订单实时跟踪等，从而全面提升了企业物流运输配送管理效率。

化,2016(02):48-49.

[2]吴领威,高喜乐.大数据技术对智慧物

流的影响[J].物流平台,2014(08):121-123.

[3]童婧,刘春艳.基于大数据的智慧物流发

展策略研究[J].产能经济,2014(03):57-59.

[4]张玲玲,薛劝劝,赵鸣.基于云平台的智

慧物流系统构建[J].信息与电脑(理论版),2016(04):15-17.

3 结束语

综上所述，物流行业的未来发展会朝着智能化、信息化以及自动化方向不断前进，要想促进我国智能物流产业的建设发展，就必须充分发挥出大数据技术的作用，将智慧物流管理系统与大数据技术结合在一起，最大化提升物流系统的智能化水平。

作者简介

杨曙（1975-），男，湖南省湘阴县人。大学本科学历。湖南现代物流职业技术学院物流信息学院讲师。研究方向为计算机，物流信息， 大数据。

参考文献

[1]童婧,刘春艳.大数据技术对智慧物

流各环节的影响[J].科技经济信息

作者单位

湖南现代物流职业技术学院物流信息学院 湖南省长沙市 410131

Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 155