大数据背景下物流创新发展解决方案 第四届北京市大学生物流设计大赛获奖作品选集PDF格式文档图书下载

基于大数据的供应链金融征信方案设计/北京邮电大学“恰同学”队 1

引言 2

1方案综述 4

1.1数据协同，搭建供应链融资模型 4

1.2融资焕新，实现供应链线上平台 8

2融资企业主体信用评估模型 11

2.1融资企业主体信用评估指标体系 11

2.2融资企业主体信用评估模型实现 37

3供应链协同信用评估模型 49

3.1供应链融资模式分析 49

3.2供应链融资债项信用指标体系构建 56

3.3供应链协同信用评估模型的建立 70

4供应链金融智能终端实现 78

4.1可行性分析 78

4.2智能终端的SWOT分析 79

4.3系统分析与设计 83

4.4“链易”供应链金融信息共享平台 95

4.5“链易”企业手机银行 97

5实例分析 104

5.1案例概况 104

5.2案例分析 105

5.3解决方案 105

6总结 107

大数据背景下基于双轨联运的北京市城市物流配送优化方案/中央财经大学“会飞的苹果”队 109

1双轨联运方案设计背景 110

1.1意在治堵，货车限行 110

1.2货车限行，危在物流 111

1.3危在物流，铁轨献策 112

2双轨联运方案概述 114

2.1方案设计思路与模式 115

2.2方案设计理论与方法 117

2.3方案设计的创新点 119

2.4方案设计价值 120

3双轨联运方案设计 124

3.1双轨联运产品品类 124

3.2双轨联运方案设计 125

3.3双轨联运整体原则 126

4双层规划卸货枢纽选址模型 131

4.1模糊环境下双层规划模型的描述 131

4.2模糊环境下双层规划模型的建立 132

4.3模糊环境下双层规划模型的求解 136

4.4模糊环境下双层规划模型实证 140

5双轨联运的快速转运 142

5.1双轨间无缝承接 142

5.2地铁间花式换乘 143

6双轨联运的信息平台设计 146

6.1信息平台设计思路 146

6.2信息平台设计基础 147

6.3信息平台框架设计 150

6.4信息平台模块设计 154

7双轨联运的金融设计 159

7.1融资方案选择 159

7.2融资方案创新 163

7.3供应链金融服务 167

8双轨联运可行性分析 169

8.1利益相关者分析 169

8.2操作可行性分析 171

8.3成本可行性分析 173

9总结 178

附录——调研实录 179

打造京津冀1小时生鲜冷链物流圈——以大数据为背景/北京交通大学“速度与激情”队 189

引言 190

1背景研究 190

1.1必要性分析 190

1.2研究背景与研究意义 191

1.3相关概念 195

1.4基于PEST分析打造京津冀1小时生鲜冷链物流圈的原因 196

2问题诊断 200

2.1现状调研 200

2.2研究思路与研究方法 206

3“物流圈”规划 209

3.1零售端的优化研究 209

3.2对京津冀一体化配送中心的选址 214

4大数据平台运营 226

4.1大数据平台构想提出 226

4.2大数据平台系统层次 227

4.3大数据平台信息整合系统设计 229

4.4大数据信息平台功能模块设计 232

4.5配送中心和零售终端的协调管理 233

5方案评估 234

5.1可行性分析 234

5.2风险预测 236

6结语 237

附录——调研报告 238

京冀新发地协同优化农产品供应链方案——大数据与京津冀一体化视角/中央财经大学“南极光”队 243

引言 244

1设计方案研究概述 245

1.1研究背景 245

1.2京津冀新发地农产品流通现状分析 247

1.3研究思路与内容 251

2区域市场协同 254

2.1京—冀新发地商户协同疏导——基于神经网络分析法 254

2.2京—冀协同路径优化——基于VRPT模型 259

3线上线下渠道协同 267

3.1协同模型构建——基于共生理论 267

3.2线上渠道运作模式 270

3.3线下渠道运作模式 281

3.4线上线下协同共生 287

4供应链资金协同 299

4.1金融主体博弈分析 299

4.2农村金融服务现状及成因分析 301

4.3基于大数据的农产品供应链金融服务模式 301

4.4农产品供应链金融中的利益协调共生机制 302

5效益分析 303

5.1政策性保障实施条件 303

5.2云配送物流模式效益分析 305

5.3信息系统效益分析 306

6结语 309

附录——调研数据 310

货运京津冀——大数据背景下京津冀货运物流O2O研究/北京工商大学“7555”队 317

引言 318

1方案设计背景 318

1.1研究背景与意义 318

1.2研究思路 319

1.3技术路线框图 319

2国内货运物流O2O的发展 320

2.1国内货运物流的O2O发展现状 320

2.2国内货运物流O2O的发展问题 321

3京津冀地区货运物流O2O的发展 323

3.1京津冀地区货运物流发展 323

3.2京津冀地区货运物流O2O整合发展的必然性 325

4基于波特五力模型下的“货运京津冀”平台分析 328

4.1行业内的竞争者 328

4.2新进入者的威胁 329

4.3替代品的威胁 330

4.4供应商的议价能力 331

4.5购买者的议价能力 331

4.6总结 331

5“货运京津冀”平台的构建 332

5.1平台的构建与整合 332

5.2组织机构 333

5.3平台服务内容 334

5.4赢利模式 334

5.5风险管理 336

5.6运输 338

5.7平台提供的货车类型 339

5.8 GPS-OPS联合定位 340

5.9匹配算法——基于CSCW架构的公路物流车货匹配系统 345

6“货运京津冀”平台运行 347

6.1业务处理 347

6.2计费模型 354

6.3线路优化 357

7“货运京津冀”平台的展望 365

7.1将城际轨道交通整合到“货运京津冀”平台 365

7.2绿色货运物流 367

8总结 367

附录——模型算法及原始数据 368

基于大数据的逆向物流——北京市药品回收处理新模式/中央财经大学“56team”队 377

引言 378

1把握时代，贴近现实——方案背景 379

1.1北京市过期药品现状 379

1.2过期药品的危害 379

1.3过期药品产生原因 381

1.4现有政策 382

2通内知外，长虑顾后——过期药品回收现有机制 382

2.1国外现有机制 382

2.2北京市现有回收机制 384

3运筹帷幄，决胜千里——基于大数据的北京市药品回收处理新模式设计概述 385

3.1基于大数据的北京市药品回收处理新模式设计思路 385

3.2基于大数据的北京市药品回收处理新模式介绍 387

3.3创新性与推广价值 391

3.4预期成果 392

4反而用之，方兴未艾——逆向物流 394

4.1逆向物流定义 394

4.2逆向物流回收处理机制详述 396

4.3医药逆向物流与大数据的结合与运用 406

5别出心裁，吐故立新——新模式信息系统 408

5.1 MRIS系统详述 408

5.2“捉药”App 413

5.3信息系统价值体现 418

6海量数据，举要删芜——新模式的大数据挖掘与运用 419

6.1总述 419

6.2 MRIS系统的准备工作 421

6.3大数据获取 422

6.4大数据存储 424

6.5大数据处理 425

6.6大数据运用 426

7操奇计赢，功成事立——经济可行性分析 432

7.1经济可行性分析前提条件及假设 432

7.2新模式运作前的成本分析 433

7.3新模式运作前的收益分析 435

7.4新模式运作后的成本分析 435

7.5新模式运作后的收益分析 437

7.6新模式运作前后对比分析 438

8通而知之，明其然也——方案总结 440

基于GIS地理大数据下动态车辆调度—— FCS实时平台构建/北京工商大学“鹰隼”队 441

引言 442

1项目背景 444

1.1社会环境 444

1.2项目意义 444

1.3方案优势 445

2 GIS系统构建 445

2.1 GIS功能介绍 445

2.2 GIS在物流分析中的应用 445

2.3路网模型构建 446

3成本矩阵的确定 448

3.1数据采集储存 448

3.2成本矩阵及道路权值确定 450

4基于历史数据道路安全分析 452

5实际问题模拟 453

6系统功能实现 456

6.1系统功能 457

6.2实际结果展示 457

7结语 459

附录——栅格方法（基于GIS软件和编程） 460

“慧集”店商智能配送——基于大数据的店商互联模式优化方案/北京交通大学“Smart Team”队 469

引言 470

1超市配送现状考察与分析 471

1.1方案研究问题提出 471

1.2超市配送现状简述 472

1.3方案研究初步假想 472

1.4方案前期实地调研 473

1.5实地调研结果分析 474

1.6店商互联模式分析 475

2“大数据＋”线上线下方案介绍 478

2.1“大数据＋集约采购”平台方案 478

2.2“大数据＋超市群”配送方案 497

3方案宏微观多维可行性分析 512

3.1宏观方面 513

3.2微观方面 514

“大数据”背景下北京市电动物流车现状调研与预测/北方工业大学“物流车的春天”队 517

引言 518

1项目简介 518

1.1项目背景 518

1.2项目目标 519

1.3项目研究思路和研究方法 519

2物流行业车辆使用和需求调查 520

2.1快递行业调查 520

2.2冷链配送调查 527

2.3农产品市场配送调查 534

2.4搬家行业调查 539

2.5环卫用车调查 546

2.6家电配送调查 552

2.7物流行业车辆使用调查总结 554

3电动物流车生产和应用情况调查 555

3.1全国及北京市电动物流车推广情况 555

3.2典型电动物流生产企业调查 558

4 2016-2020年电动物流车市场预测 573

4.1预测思路和方法 573

4.2物流车需求的影响因素分析 575

4.3全国及北京市物流车的需求预测 582

4.4基于Bass模型的电动物流车市场预测 588

5研究结论 590

基于时间价值差异性的出租车动态定价/北方工业大学“The One”队 593

引言 594

1调研准备阶段 595

1.1调研背景 595

1.2调研目的 598

1.3调研内容 599

1.4数据获取方法——大数据信息获取 600

2调研实施阶段 601

2.1大数据信息获取 601

2.2调研设计 602

2.3调研结果 604

3策划方案背景分析 611

3.1动态定价实施的必要性 612

3.2打车软件发展过程 612

3.3动态定价搭载互联网平台共同发展现状 613

4解决方案概述 614

4.1方案的提出 614

4.2方案的目标 615

5方案可行性分析 617

5.1 PEST分析 617

5.2相关环境分析 619

5.3 SWOT分析 623

6现有动态定价机制的设计 624

6.1起步价十千米数的定价机制 624

6.2起步价＋千米数＋停时等待费用的定价机制 625

6.3根据区域订单数量对总费用进行加倍的动态定价机制——滴滴快车 626

6.4打车软件的司机指派方式 626

7动态变价仿真及方案设计 627

7.1动态变价仿真介绍 627

7.2拥堵时间分布 630

7.3司机时间成本的分布 633

7.4消费者时间价值的分布——消费者时间价值测算过程 636

7.5司机与消费者的价格供需曲线 637

7.6仿真模型 638

7.7仿真结果分析 643

7.8最优方案选择 649

8结论 650

8.1优点与创新点 650

8.2局限性 650

8.3进一步研究方向 650

附录——调研数据 651

基于北京地铁网络的城市快递的运营方案设计/北京物资学院“A物流”队 655

1调研背景 656

1.1北京市配送设施现状 656

1.2旅客运输与货物运输的异同点 659

1.3研究框架图 660

2北京市快递物流概述 661

2.1快递物流服务的定义 661

2.2快递物流服务的分类 661

2.3快递物流服务的特点 662

3北京市快递市场供求分析 663

3.1快递需求分析 663

3.2快递供应分析 667

3.3北京市路面交通压力分析 670

4对地铁站乘客的问卷调研 674

4.1南锣鼓巷站、北海北站 674

4.2朝阳门站 676

4.3青年路站 676

4.4物资学院路站 677

4.5总体分析 678

5北京市地铁快递功能的设计 679

5.1方案目的与特色 679

5.2地铁运输方案 680

5.3“最后一公里”配送方案 681

5.4方案流程图 681

6以6号线为例分析北京市地铁物流体系 682

6.1服务快递类型分析 682

6.2地铁运输可行性分析 683

6.3“最后一公里”配送分析 694

6.4人员配置 696

7以6号线为例方案的财务分析 702

7.1前期投资 702

7.2运营成本 703

7.3收益分析 704

8紧急情况处理 705

8.1自提柜快递周转停滞 705

8.2取件高峰 705

9总结 705

9.1展望 705

9.2感想 706

附录——调研报告 707

应对“双十一”爆仓的快递阶梯定价方案/首都经济贸易大学“天方夜谭”队 709

引言 710

1绪论 710

1.1选题背景 710

1.2研究意义 711

1.3设计思路 712

2数据收集与整理 712

2.1问卷设计思路与方法 712

2.2消费者主观数据收集与分析 713

2.3行业客观数据收集与分析 715

2.4数据分析结论 718

3快递定价方案设计 719

3.1快递定价方案设计意义 719

3.2快递定价方案设计分析 720

3.3快递时间适当延长 720

3.4快递价格阶梯式调整 720

4快递定价方案评估 721

4.1快递公司成本控制的评估 721

4.2送货成本评估 722

4.3货车成本评估 722

4.4租用场地成本评估 722

5结论 722

附录——调研报告 724

查看更多关于大数据背景下物流创新发展解决方案 第四届北京市大学生物流设计大赛获奖作品选集的内容