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数据挖掘技术在冷链物流行业的应用---2

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发表于 2018-6-10 10:40:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
冷链物流市场现状


在一系列国家政策推动和市场需求大幅增长的前景下,冷链物流行业在国内的发展势头较为迅猛,蕴藏着巨大的市场增长空间和广阔的发展前景。但是,在行业迅速发展的同时,也暴露出诸多问题。


冷链产业市场前景广阔
自从2010年国家发展和改革委员会制定出《农产品冷链物流发展规划》这一份报告之后,各相关部门相继发布了一系列关于农产品冷链的政策方针,强有力地推进了国内冷链行业的迅猛发展,该行业自此之后进入了一个高速发展的阶段。截至2015年底,该行业在国内市场的资本总额已经超过3.6万亿元,国内的冷库总容量也已增长至近4 000万吨,实现了规划中的相关指标。
设备需求量大
21世纪以来,国内的冷链设备的发展速度较为迅猛,冷库容量发展趋势如图2所示。然而,CFLP的相关报告推测,目前国内现有的冷藏容量仅达到整个行业货物总体需求的20%~30%,整个产业还具备着充足的上升空间。

图2  中国冷库容量图
流通率急需提升
冷链流通率是指在冷链运输的各个阶段中始终在控制在低温下的商品的流通量占必须完全依托冷链运输的商品总量的百分比。我国综合冷链流通现状如图3所示;图4则反映了我国冷链具体产品的冷藏流通现状。从图3、图4可知,我国冷藏运输现状与国外市场相比,差距较为明显。

图3  中国综合冷链流通现状 (数据来源:中国物流协会冷链委员会)

图4  中国冷藏流通现状(数据来源:中国仓储协会)
腐损率有待降低
冷链腐损率是指在冷链物流的配送中已损坏、腐烂的产品量占运输商品总量的百分比。欧美等发达国家的冷链腐损率均已低于5%,而我国的冷链腐损率依旧是保持在较高的水平,如图5所示。

图5  中国冷藏流通现状(数据来源:中国仓储协会)


冷链物流产业存在的问题
伴随着冷链物流行业的高速发展,相关配套政策、体系、设施的不健全、不完善等问题也随之而来。这对于冷链物流行业的发展产生了极大的阻力,同时也对于冷链物流产业相关从业者提出了挑战。
冷链体系尚未完善
该行业在我国起步较晚,且发展缓慢,尽管在2010年后维持着一个较高的发展速度,却仍未形成完整体系。无论从国内本身的冷链市场的消费需求出发,还是与欧美等发达国家冷链市场的现状相比较,国内的冷链物流行业亟待完善。目前,国内大概80%的肉类、70%的水产品、一大批牛奶和豆制品等商品依旧是处于没有冷链保障的情况下进行运输销售。尽管存在有某些商品的产销冷链较好的情形,但多数商品最终在流入各销售节点拆散零售时,仍会发生“冷链中断”现象,而并非实现了“全程冷链”。这将最终导致产品品质下降,甚至腐坏,逐渐消磨掉消费者对于该行业的信心,给行业建设带来消极的影响。
供需两侧信息反馈滞后
冷链物流与常规物流之间存在一定差别,前者在物流设备的水平和货物品质要求等方面具更强的刚性需求,同时也对物流信息的即时性、完整性和准确性有更高的要求。冷链物流中的产品通常具有较短的保质期,在物流运输过程中,长时间的延迟会降低产品的品质。从产品的生产到最终销往市场的整个过程中,对于时间的控制是极其重要的,因为这直接关系到产品的品质。目前我国冷链中产地信息相对集中,而需求方信息则全国/全球分散。产地与市场的信息不对称,反映出供求关系之间的不平衡,生产方无法及时应对市场变化,调整产品供应。信息的不平衡性增加了冷链中各环节时间消耗,降低产品品质,增添了冷链中的流通风险和运营成本。
物流成本高
冷链物流运输与常规物流运输相比较的一个重要特点是,由于冷量、能耗及易腐食品损耗等因素,其运输成本随着运输时间的增长而大幅增加。由于我国冷链配套设施建设滞后,冷链物流的效率较低,整个物流运输费用占运输中的容易腐烂的商品总成本的70%。国际冷链物流行业规定该类物品的物流运输费用不应高于其商品总成本的50%。据统计,采用常温运输或者传统方式进行保温的产品,其物流运输费用所占比仅为售价的20%,而国内低温冷链物流行业中的运输费用约占最终售价的50%~70%。另一个成本过高的原因则是因为冷库、冷链运输所需设备的建设需要大量的前期资本投入。物流成本较高,使得商品最终流向市场的价格自然也相对较贵,这要求客户具备较强的消费能力,不利于市场的扩张。
设施设备有效供给不充分
整体而言,我国冷链设施取得较大的发展,但按照地域区分,则存在严重的地区性不平衡。据相关资料显示,全国冷库总量的63%分布在国内东部地区的11个省市中,其中18%分布在国内中部地区,而西部地区的12个省市所含冷库容量仅占了整体的19%,也就是说,国内冷库总容量的2/3布局在东部地区,东西部地区冷库容量存在显著差距。相关数据表明,自2010年至2015年,国内新增的冷库容量,东部地区占了24.89%,西部地区占了17.42%;而正在建设的冷库中,东部地区所占比例为74.76%,中西部地区则为25.24%,东西部冷库的发展建设速度也存在有显著的差距。而这种地区性的不平衡,使得冷链物流在全国范围内的相关设施的有效供给不足,而部分地区利用率较低。


数据挖掘在冷链行业的应用
相关数据的分类
随着企业信息化程度加深,在冷链物流行业的运营管理中,从生产商到消费者,经冷链传递的不仅仅是商品,更存有大量的数据信息。冷链物流行业大数据包括生产数据、物流数据、用户数据等,其数据量巨大、数据结构复杂,但在很多大数据中,毫无价值或者价值很小的内容占据着较大的比例。因此,我们不能只收集数据,还需将其分类整理,并做好数据预处理工作,这样才能更好地为后续的数据挖掘任务奠定良好的数据基础。
生产数据
生产数据是指冷链物流中商品生产涉及的相关数据,其中包含有产品种类、产品年产量、产地分布及产地交通情况等相关数据。
物流数据
物流数据是指冷链物流中商品在运输过程中所涉及到的相关数据,其中包含有能耗参数、气象参数、冷链设施设备参数、配送中心分布、配送成本、运输温度、运输方式、运输路线、产品质量、配送收益等相关数据信息。
用户数据
用户数据是指冷链物流中购买产品的用户所涉及的相关数据,主要由用户行为习惯和用户分布组成。


数据挖掘在冷链物流中的应用
节能模式识别
将模式识别方法应用于冷链物流行业中,依据模式识别的原理,确定能耗为优化目标,选取适当的特征参数,应用数据挖掘的算法建立相应的模式空间,根据适宜的数据变量,利用有监督算法进行模式识别,匹配出当前最适宜模式,从而在保证产品质量不受到损坏的前提下,尽可能的节省冷量消耗,降低运输过程中的能源损耗,最终降低物流运输成本。
智能控制优化
智能控制是指不需要或仅仅需要尽可能少的人工操作便能使机器独立运转从而达到目标所要求的结果的自动控制。通过温度采集系统、控制系统、电气系统及制冷系统等多个冷链运输过程中的相关系统,进行大数据采集工作,选择合适的算法,建立最优控制模型,能够随时根据周围环境变化,智能调控冷冻冷藏设施在最佳状态下运行,不但能够大大降低运输过程中的能源损耗,也能减少由于环境温度变化导致的货损,进而降低客户由于货损所产生的惩罚成本。
故障诊断及预测
各类冷链设施设备在运行过程中积累了大量数据,使用数据挖掘的算法,充分处理各数据集,建立各自相应的数据模型,判断出当哪些数据异常时,机器将出现故障。在行业日常运行管理的过程中,随时将冷冻冷藏设施的实时运转状况传回公司服务器,在企业云端记载该公司所有设备信息,一旦出现故障,立即提醒用户并显示相应故障代码,提前预警。公司方面也可以提前做好相应的应对措施,将“事后控制”变为“事前控制”,这样便能有效减少在运输过程中设施故障导致的产品质量损失,从而提升该行业内产品的品质,为该行业的持续发展做好质量保证。


数据挖掘应用于冷链物流的意义
完善冷链体系
运用数据挖掘技术,将大量数据信息分类综合利用,深化该行业的整体信息化程度,对冷链物流网络中的任一节点的信息化程度进行优化,有效加强冷链物流各个节点的相互沟通。通过对产品流通各环节的数据采集、整理及分析,对整个物流中货物流通过程进行温湿度智能调控,当有关参数数据发生改变时,系统可以及时向云端上传变化参数,及时分析原因并向相关人员发出警报,可以有效避免“断链”现象,从而有助于构建起一个完善的冷链体系。
整合冷链资源
考虑到国内冷链物流行业基础设备设施的有效供给严重不足的情况,通过对生产数据、物流数据、用户数据等大数据的收集、整理及分析工作,运用数据挖掘的手段,联合物联网技术,对运输目的地、运量、运送时间等进行智能调度,实现全国以及市内运输车辆的优化配置,有效避免冷链运输车辆在运输货物过程中出现“空车返程”现象,降低运输过程中车辆的货物空载率,提高冷链设施设备的有效利用率,整合目前已有的冷链资源,从而在一定程度上缓解我国目前所面临的冷链设施设备不足的问题。
提升产品品质
冷链物流中配送的货物基本具备易腐性、时效性以及复杂性等特点,其所输送产品的品质受限于物流运输过中的储存温度(temperature),产品自身的耐储存性(tolerance)以及运输时间(time)。而我们通过数据挖掘的手段,利用合适的算法,对所收集到的相应的数据进行分析,可以保证产品在流通过程中始终处于最适温度;通过对产地、最终销售点以及冷库中心分布位置数据分析,优化物流配送的途径,极大程度上减少产品的流通时间,保证了物流配送中产品品质,最终给用户提供更好的产品体验。
降低物流成本
根据平时积累的大量数据,通过数据挖掘手段,采取合适的算法对数据进行分析运算,得到冷链物流运送策略最优解,可以在保证冷链物流网络有效合理运营的情况下,极大限度的减少运输过程中的链条节点,不只是能够极大地降低运输过程中的花费,同时能够减少产品在物流运送过程中的时间成本,提高商品的输送效率,提升了用户对于该行业的满意度,更减少了运送过程中可能产生的货损成本和用户因货损等而产生的惩罚成本。


结束语


国内冷链物流行业发展至今,运用传统方法难以解决目前所面临的问题时,突破固有思维,从当前大数据时代背景出发,可考虑如何运用数据挖掘技术从行业内大量数据中获取隐含的有用信息或知识。
本文基于数据挖掘技术的运用,对国内冷链产业的建设与发展提出了一系列措施,包括节能模式识别、智能控制优化以及故障诊断及预测等,以希冀可以推进国内冷链物流行业的转型,早日缩短国内与国外发达国家之间的差距,推动冷链物流行业早日步入正轨。

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发表于 2018-6-11 06:45:18 | 显示全部楼层
呵呵。。我很开心~~~~~~~~`
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
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