多方联动共降物流成本

8月10日9点20分,一辆满载25吨螺纹钢的货车从贵阳南站改貌物流中心出发,驶向贵州省物资现代物流集团有限责任公司(以下简称贵州物流集团).同时,公司物流综合管理平台随即根据商品品类,规格,数量进行实时更新并自动生成入库指令,货车司机王兴坤根据指挥调度中心发出的指令,将货车开到EA29卸货位入库卸货.2小时左右,货车卸货完毕,驶离园区.贵州物流集团对外市场部经理石迈告诉记者,按照传统方法,同样的车辆装卸货,原来大概需要一两天.现在,全国各地通过铁路运输的钢材

顺丰速运的战略成本管理分析

1993年,顺丰诞生于广东顺德.自成立以来,顺丰始终专注于服务质量的提升,持续加强基础建设,积极研发和引进具有高科技含量的信息技术与设备,不断提升作业自动化水平,实现了对快件产品流转全过程,全环节的信息监控,跟踪,查询及资源调度工作,确保了服务质量的稳步提升.在持续强化速运业务的基础上,顺丰坚持以客户需求为核心,围绕快递物流产业链,不断丰富公司的产品和服务种类,针对电商,食品,医药,汽配,电子等不同类型客户开发出一站式供应链解决方案.

基于云计算的科学工作流调度算法的研究

云计算作为一种服务,有效解决了人们对于互联网的需求,目前已被广泛应用于教育,医疗,交通,政务,媒资,物流等行业.但是由于用户提交的任务具有不确定性和多样性的特点,以及网络环境的复杂多变,云计算也面临着众多挑战.目前,为了提高云计算的性能,许多学者侧重于研究云计算下的任务调度优化问题.因为用于处理任务调度问题的大多都是启发式算法,但是该类算法具有稳定性差,寻优性能取决于问题和经验等缺点,所以研究一种高效的任务调度算法具有一定的实际意义. 聚焦于云计算的任务调度问题,提出了一种改进粒子群算法MSMPSO.该算法主要包含三类策略:由于现代CPU的随机数算法具有伪随机的特点,导致粒子群初始化不均匀,针对这一问题,使用Sobol序列来进行粒子群位置的初始化.针对标准粒子群算法的参数惯性权重无法有效平衡粒子群的全局搜索和局部搜索能力的问题,通过余弦和指数函数混合的方法来动态调整惯性权重.此外,为了进一步平衡粒子群内部的搜索能力,按照适应度对粒子进行排序并且划分级别,并为不同级别的粒子设置不同加速因子控制的惯性权重.针对粒子群容易早熟收敛,难以跳出局部最优的缺点,结合方差和种群最优解的不变次数,定义了局部最优的概念,并使用柯西函数对种群最优解进行变异,帮助粒子群跳出局部最优. 在WorflowSim平台上,以科学工作流的完成时间和执行成本(传输成本和计算成本)作为指标,测试了包括计算密集型,CPU密集型等五类工作流,并与标准粒子群算法等四个算法进行对比.通过分析实验结果,发现MSMPSO算法相对于其他几个算法,调度的完成时间最大可减少51%,成本最大可减少50%,表明了MSMPSO算法处理工作流调度问题的高效性.

数字化工业工程技术在智能物流的应用研究——以亚马逊为例

在数字化的大潮之下,工业工程技术成了智能物流优化运营的重要工具.本文从流程优化,智能调度,仓储自动化和人机协同入手,联系亚马逊案例,对工业工程在物流中所具有的优缺点以及它的特点进行分析.通过SWOT分析可知它在提高效率,降低成本和增强竞争力方面起到的作用,也暴露出我国企业技术融合,管理体系以及人才供给等方面存在的问题.最后对亚马逊在系统优化,仓储迭代,成本精细化,数据驱动决策等方面的做法进行总结,并且展示工业工程对于物流模式升级所起的作用.在此基础上,本文对比了亚马逊高投入模式与我国企业资源受限的现状,提出了相应的改进策略.最后对技术集成,人才培养和风险管理提出改进策略,给我国智能物流的数字化转型提供借鉴.