5篇关于前置仓的计算机毕业论文

今天分享的是关于前置仓的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到前置仓等主题,本文能够帮助到你

辽宁EMS前置仓规划与设计研究

这是一篇关于辽宁EMS,前置仓,选址决策,区域设置与布局的论文, 主要内容为近几年,电子商务行业在我国已经进入到发展成熟阶段,随之而来的电商物流行业发展也水涨船高,配送速度和服务水平不断提高,消费者对电商物流的服务水平和要求也在不断升高。但是辽宁EMS现有的电商物流运营模式下仓储发展落后、处理时限长、运营成本高、空间利用率低、信息自动化落后,现阶段不能满足消费者对物流配送的高质量需求,不能满足现代化物流市场的发展需要,迫切需要规划与研究前置仓运营模式,实现辽宁EMS电商物流服务和运营智能化、模块化、自动化,以替代以往仓库和交付中心中大量邮件集中处理工作,减少邮件处理时限,能够大幅度提升辽宁EMS各生产环节的处理时限能力,即使是双十一、双十二等各大购物节订单量突增的情况下,也能够按时限要求完成处理。本文的主要研究内容包括:(1)辽宁EMS前置仓的选址决策。首先确定选址决策的目标和原则,其次分析选址的影响因素,再次开展定性分析圈定备选方案,最后进行定量计算确定最佳选址地点。(2)辽宁EMS前置仓的作业流程管理。根据业务发展需要,制定基本作业流程,随后分别对入库作业、库存管理、出库作业和异常处理四个核心作业环节进行规划与设计。(3)辽宁EMS前置仓的作业区域设置与布局。首先明确区域设置与布局的目标,其次根据作业流程完成区域设置,再次进行面积规划估算各区域面积,从次开展相关性分析得出各区域间的综合相互关系,最后进行区域布局得出辽宁EMS前置仓作业区域设置与布局的最优方案。(4)辽宁EMS前置仓的信息管理系统设计。主要内容包括系统的整体概述、系统的功能模块设计和系统的数据库设计三个方面。辽宁EMS前置仓规划与设计关注的焦点集中于通过选址决策,确定辽宁EMS前置仓最佳的建设地点,通过对供应商的商品和货物提前批量运输,在客户下订单后将长途配送变为短途配送,提高配送速度的同时节约物流成本。通过功能区域设置与布局,提高各作业区域的处理能力,优化各作业区域间的中转处理,降低各作业环节的运营成本,进而提速降成本,提升辽宁EMS的客户和市场占比。

生鲜电商订单履约系统的设计与实现

这是一篇关于生鲜电商,前置仓,订单履约的论文, 主要内容为随着互联网技术的迅速发展,“互联网+”正在渗透到各行各业,零售业更是借此东风迈入“新零售”的发展阶段。生鲜产品作为关乎千家万户的生活必需品,凭借其整体需求量大,购买频次高的特点,在零售市场中有着举足轻重的地位,生鲜电商行业发展势头迅猛。新零售背景下,生鲜产品的主要卖点在于“新鲜”,顾客对商品质量和配送时效都有着更高的要求,为了保证商品质量,提高订单履约效率,“前置仓”模式应运而生。该模式是指在社区设立服务范围覆盖附近三公里的门店,城市中心大仓直接向这些门店供货,当用户下单后,社区门店可以向用户提供配送或是自提服务,提高了商品流通效率。基于此,本文以“前置仓”模式的生鲜零售电商为背景,进行订单履约系统的设计与实现。本文首先介绍了项目诞生背景,对比了国内外相同行业、类似系统的发展现状,明确了项目的必要性。接着简要描述了项目涉及的技术理论,对系统进行了详细地需求分析,确认了项目的研发目标。进而对项目进行了概要设计和详细设计,将整个系统划分为履约承诺、履约中心、履约生产、履约配置四大功能模块,每个模块下又包含若干子功能。在研发过程中,本项目采用主流的SSM框架,使用Thrift框架实现分布式系统间远程调用,以Kafka消息队列进行系统间通信,采用My SQL和Redis进行数据存储。开发完成之后,针对功能设计测试用例,在方法、模块、系统级别分别进行了功能测试,并借助压测工具对系统进行了性能测试,确保系统在实际线上流量下稳定运行。最后,对项目实现、论文撰写的过程进行了总结,并对项目未来的发展方向进行了展望。订单履约系统自投入使用以来,保持平稳运行,负责从用户下单到最终商品交付的全链路信息流转,实现覆盖线上到线下、整个交易履约过程中信息流、资金流、实物流的协同统一,有力地支撑了生鲜电商业务的发展。

B公司生鲜电商前置仓选址-路径问题研究

这是一篇关于前置仓,选址-路径问题,混合启发式算法,生鲜电商的论文, 主要内容为前置仓将仓库从城市远郊前移,成为最靠近消费者的物流节点,“区域配送中心+前置仓”这一模式逐渐在电商行业内流行。B公司作为生鲜电商行业的头部商家,疫情至今销量迎来新一轮增长。目前B公司现有的“区域配送中心+分拣中心+站点”的物流配送网络在目前竞争环境下已暴露出缺陷,考虑进行业务模式升级。结合当下行业生鲜电商运营模式,通过在北京市的仓库备选点中选定一定数量的前置仓,实现直线距离五公里范围内生鲜订单两小时内送达。本文针对B公司的实际情况,为前置仓进行合理的选址布局,使得二级物流网络的系统总成本最小,主要进行了以下方面的研究内容。论文首先介绍了B公司线上生鲜业务运营现状,并从生鲜电商市场交易规模变化趋势、友商竞争环境、B公司原有仓配模式瓶颈三个角度分析,指出B公司线上生鲜业务模式升级的必要性;然后提出“区域配送中心+前置仓”的二级物流网络结构和订单履约模式,并对构建的前置仓模式进行损益和机会分析;在数学建模部分,运用K-Means聚类方法得到客户群作为需求点,并根据历史单量确定需求点的需求量。在评估北京市的物业资源后,确定一定数量的前置仓备选点,然后以二级物流网络系统总成本最小为目标函数,包括前置仓的建设投入成本、冷藏车的循环补货运输成本、订单配送成本、商品损耗和配送延迟产生的惩罚成本以及因顾客流失造成的机会成本,建立符合公司业务规划的选址-路径0-1混合整数规划数学模型,基于模拟退火算法和蚁群算法设计了混合启发式算法求解,得到前置仓选址方案和冷藏车在区域配送中心及前置仓间的运输路径规划方案,并完成需求点的服务分配;最后,在不考虑冷藏车循环补货运输成本的情况下另求得选址结果,并对比分析,可见冷藏车循环补货运输成本对选址方案有一定的影响,企业应当考虑在内;同时根据求得的各项成本分析配送时效提升空间。选址结果和方案分析可为B公司提供更多的决策参考,降低企业的决策风险。

基于机器学习的生鲜电商前置仓商品需求预测研究

这是一篇关于生鲜电商,前置仓,需求预测,特征选择,机器学习的论文, 主要内容为随着电子商务的进一步发展,用户消费习惯逐渐向线上转移,消费者需求也向多样化、个性化转变,为了更好的服务消费者,生鲜电商兴起并逐渐走入人们的生活中,生鲜电商的用户渗透率大大提升。2015年生鲜电商前置仓模式兴起,前置仓在一定程度上提高了用户体验,但消费者对生鲜品新鲜、便利、高品质的追求使生鲜前置仓企业难以实现盈利,为了前置仓能够降低运营成本和管理难度,快速相应市场需求,进一步提升消费者体验,本文借助机器学习中常用方法,对生鲜电商商品未来需求量做出预测,以降低前置仓库存成本,获取更高利润,从而推动前置仓健康发展。首先对生鲜电商前置仓的概况进行梳理,分析前置仓兴起的原因,阐述前置仓的含义、特点,并对前置仓现阶段的发展情况进行整体把握,分析前置仓发展现状,然后深层探讨前置仓存在的问题,从问题出发,分析前置仓商品需求预测的必要性,为后续所要进行的预测工作做准备。其次构建生鲜电商前置仓商品需求预测模型,确定需求预测模型的基本思路,建立本文适用的特征选择算法对解释变量进行选择,然后针对机器学习中Bagging集成学习最具代表的随机森林算法(RF),Boosting集成学习中梯度提升树算法(GBDT),和机器学习中经典方法支持向量回归算法(SVR)构建需求预测模型,并采用集成学习的思想将三个模型进行融合。之后在商品需求预测的基础上建立仓储成本模型并对商品仓储成本进行优化,确定商品最终备货量,以达到本文需求预测的真正目的。最后利用真实电商数据对上文模型进行检验,利用时间滑动窗口构建特征,再使用PCA方法对特征提取和特征选择,选出各模型的最优特征数量;利用三种机器学习算法和模型融合,对电商平台的生鲜商品未来需求量进行精准预估。通过仓储成本模型对需求量的进一步优化,确定商品未来最佳备货量。