【内容摘要】销售预测直接影响库存的管理和客户的服务水平，在物流体系中具有至关重要的作用。通过了解伊莱克斯物流体系中销售预测的方法和过程，在此基础上本文提出了一种可供参考的定性预测方法，并用两种定量预测方法分别对伊莱克斯提供的销售量加以预测，从而得出较优的预测方法。
【关键词】物流体系销售预测定性方法定量方法
企业物流活动从最初的运输和库存等零星的形式存在到供应链的提出，物流作为企业一体化管理中较新的一个领域，越来越受到企业的重视。这是由于一个好的物流体系，可以降低企业的成本，减少资金的占用和提高客户的服务水平。规划物流体系需要准确估计供应链所处理的产品和服务的数量。物流体系中的销售预测作为企业物流活动所需信息的源泉，对企业物流活动的协调运作起着重要的作用。
一、物流体系中销售预测的介绍
销售预测主要预测产品种类（SKU）在各个市场某一时期的需求水平。其目的是为了有效地安排物流活动。
1．销售预测的作用：在供应链条上的各个利润主体分别从自身角度进行销售预测，当销售预测从零售商开始信息逐层向上传递并汇总到制造商指导其生产时市场需求总量被放大了，这种随着往供应链上游需求变动程度增大的现象称为“牛鞭效应”。由于供应链存在着“牛鞭效应”，因而不准确的销售预测，将导致库存积压和脱销的现象。可见准确的销售预测在物流体系中具有至关重要的作用。表现为：
●????????提高客户满意度。物流的目标之一就是满足客户的需要。通过销售预测，了解客户的
需要，按客户的需要提供及时有效的服务。
●????????减少失销现象。失销成本虽然无法准确计算，但不容忽视。其表现为客户的丢失和客
户服务水平的下降。
●????????更为有效地安排生产。生产部门的生产计划往往依据销售预测。预测的水平将直接影
响生产的有序安排。
●????????减少库存。由于预测的不准确，往往会产生库存的积压，占用资金和产生较高的储存
费用。
●????????减少安全库存量。企业一般倾向于通过增加安全库存来对付需求的不确定性。如果预
测准确度提高的话，就可以相应地减少安全库存量，提高库存管理水平。
2．销售预测中应考虑的因素
一般销售预测考虑六种因素：基本需求、季节因素、需求趋势、周期性因素、市场活动和不规律需求。
基本需求是指不考虑另外五种因素所得的需求预测。
季节因素指有些商品的需求具有季节波动性。比如空调，往往在夏季比较畅销。因而进行预测时在基本需求的基础上进行一定幅度的增减。
需求趋势往往要考虑产品的生命周期。比如产品处于成长期，那么其需求将增长快速。处于成熟期，其需求的增长比较缓慢且稳定。
周期性因素指产品需求有时会呈周期性增长。有时会一季度一周期，有时会一年一周期或更长，因而在预测需求时可以根据产品需求呈现的周期性特点，进行相应的调整。
市场活动如促销、广告等对销量的影响很大。因而在做销售预测时要考虑预测期间的市场活动状况，对预测的销量按促销等力度加以调整。
不规律需求指需求的随机波动性，一般由特殊情况和异常点造成的。这种因素很难预测，因而有时可以多保有一些库存以抵消预测的不精确。这样做可能比改进预测所付出的努力更为经济。
当然，并不是所有的预测都必须全面考虑这六种因素，而是按预测产品需求的特征加以考虑。值得一提的是预测时各种因素不要相互混淆。比如不要将季节因素看作周期性因素，这样会影响预测的准确性。另外，除了以上提到的六种因素外，还可以考虑其他的因素比如经济情况、产品线的变化、价格的变化等。
3．3．销售预测的过程
【最新资料,Word版，可自由编辑！】
预测方法的使用
使用预测数
据修正
最终预测的
数据
如图所示，进行销售预测首先需要获得相关的数据和资料，比如订单、历史数据和公司制定的会引起销售发生变动的策略。其次，根据对产品和数据的分析，选出合适的预测方法。再次，通过一些外在的因素比如价格的变化、市场的环境、竞争者的情况等对数据作相应的修正。最后，确定最终的预测数据以供生产部门安排生产计划、物流部门安排物流活动、销售部门安排销售活动、财务部门安排资金的使用。
4．销售预测的方法
预测可使用的标准方法很多。这些方法可以分为三类：定性法、历史映射法和因果法。 定性法（QualitativeMethod ）是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。影响预测的相关信息通常是非量化、模糊的、主观的。这些方法很难标准化，准确性也有待证实。一般可使用于新产品的需求预测、新技术的影响等。中、长期的预测更多地使用此方法。
历史映射法（HistoricalProjectionMethod ）。如果拥有相当数量的历史数据，时间序列的趋势和季节性变化稳定、明确，那么将这些数据映射到未来将是有效的短期预测方法。时间序列定量分析方法的特点成为主要的预测工具。一般适用于短期的预测，主要是因为短期内时间序列的内在稳定性。
因果法（CasualMethod ）主要指预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。只要能够准确地描述因果关系，因果模型在预测时间序列主要变化、进行中长期预测时就会非常准确。因果模型具有各种形式：统计形式，如回归和计量经济模型；描述形式，如投入－产出模型，生命周期模型和计算机模拟模型。但这类预测模型的主要问题在于真正有因果关系的变量常常很难找到。
这三类方法各有优缺点。对企业而言，针对自身产品的需求特点寻找合适的预测方法至关重要。为此我们走访了伊莱克斯营销部门，了解了其物流体系中的销售预测过程。并在他们现有的预测方法基础上加以调整，以提高预测水平。
二、伊莱克斯营销公司及其物流体系中销售预测的介绍
1919年,Elektromekaniska 有限公司与Lux 有限公司合并后，成立伊莱克斯（Electrolux ）公司，公司
总部设在瑞典的斯德哥尔摩。伊莱克斯1987年进入中国，现已经在中国成立了五家合资公司。公司在中国的产品主要是空调、电冰箱、洗衣机、吸尘器。伊莱克斯营销公司1997年成立，先后在中国建立了多个销售分公司合遍布全国的400多个售后服务网络。根据国家内贸部统计，1998年伊莱克斯冰箱的零售市场份额已跃居全国第五位；1999年部分大中城市销量跃升至第二位。
伊莱克斯营销公司专门设有物流部门，其主要是对公司的物流活动作统一的协调和规划。伊莱克斯的销售预测主要是对产品品种(SKU)在各市场某一时期内的需求预测。一般预测以
未来3个月为主，同时也预测未来一年的需求量。采用的是至下而上的预测方式，即每月1日由销售员预测的未来三个月的销售量汇总到各分公司经理处，再由各分公司经理将获得的数据汇总到总公司经理，然后由总公司经理交给物流部。物流部据此对所获的数据进行修正，于当月15日将最终的预测销售量提供给生产部门安排生产。
销售员的预测依据主要有销售目标、客户反馈、市场活动等。销售员虽然对市场比较熟悉，但其预测具有很大的主观性，因而，物流部获得由销售员汇总的预测数据后，要根据一些因素加以修正。其考虑的因素有：
1． 1．根据往年销售量的分布图来做相应的调整。比如往年11月份的销量在一年中最低，在今年预测
11月份的时候，按往年11月份销量在当年中的比例来进行调整。
2． 2．考虑是否有新产品出现。新产品对原有产品的销售量会产生一定的影响，特别是新产品对同一
系列的老产品销量的冲击更大。因而，在预测老产品的销量时，要根据新产品对其关联度加以调整。
3． 3．工厂的生产能力。如果预测的销售量大于工厂的生产能力，以工厂生产能力的大小为准。
4． 4．考虑季节性因素。如果处于旺季的话，预测的销售量高些，反之，预测的销售量就相应地低
些。
5． 5．市场反馈。如果前段时间某一产品比较畅销，就增加其预测量，反之，就减少其预测量。 6． 6．促销活动。如果有促销活动，预测的销售量可以相应上调。
7． 7．成品存货。根据存货周转率的大小来调整预测的销售量，以保证较低的存货费用。
三、预测方法分析 （一）定性分析法
预测所需数据：
订单、历史数据、策略
通过以上分析可知，伊莱克斯的销售预测法基本以定性分析为主。这里，我们将分析定性分析预测方法的合理性。首先，销售预测过程中很多指标难以量化，这在竞争激烈、同质产品颇多的电器行业表现尤其突出。例如，不同的促销活动对产品销量影响的程度各异，销售增量滞后的期数不一,等等，这些指标要在相同环境下进行大量、反复的操作才能得到。然而，相同的环境是不存在的。所以，凭借销售员的定性经验进行预测在某些情况下是合理的。其次，有些产品的需求时间和需求水平非常不确定，在这种情况下，需求模式中的随机波动非常大，以至趋势和季节性特征十分模糊。如果历史数据2到3倍的标准差超过了能够拟合时间序列的最好模型所计算出的预测值，就会出现不规律的情况，很难用数学方法准确预测需求量，伊莱克斯公司多种产品的销售量表现为这种情况。再次，在技术飞速发展的今天，新型产品层出不穷，人们的偏好日新月异，这都加快了产品的更新换代速度，产品的生命周期逐渐缩短，给计量分析带来了诸多的困难与不便。例如，随机时间序列模型的样本数至少为50个，如果1个季度提供一个销售数据，产品的生命周期不得少于13年，再考虑萌芽期和衰老期的非正常值，则要求产品的生命周期为15年以上，这样的家电产品越来越少见。因此，许多预测随机性的统计方法失去了用武之地。最后，对于时间序列波动幅度大的产品，利用定性方法，可以做出灵活快速反映，及时调整预测值。
基于以上分析，下面介绍了一种定性预测方法，PERT（ProgramEvaluationandReviewTechnique）预测法。假定销售量遵从正态分布，其均值为ａ，方差为σ２，那么，可将销售量分为三段：第一段为销售量不高于ａ－σ，称为最低销售量段；第二段为销售量不低于ａ＋σ，称为最高销售量段；第三段为销售量在（ａ－σ，ａ＋σ）之间，为最可能销售量段。那么，由概率论知识可知，销售量属于第一段和第二段的可能性均是15.9％，属于第三段的可能性为68.2%。由离散性随机变量的数学期望计算公式，得：
平均销售量＝最低销售量Ｘ15.9％＋最可能销售量Ｘ68.2%＋最高销售量Ｘ15.9％
≈1/6Ｘ最低销售量＋4/6Ｘ可能销售量＋1/6Ｘ最高销售量
由于销售人员和市场部门的经理最了解市场的动向，故作销售预测时，要充分听取他们的意见，然后加以综合作出预测。假如某百货公司某种商品有销售人员３人和正、副经理２人，他们对明年（或下季度）商品的销售量分别作了如下估计：
销售员甲的估计是：
最高销售量是800（件）
最低销售量是400（件）
最可能的销售量是600（件）
销售员乙的估计是：
最高销售量是900（件）
最低销售量是500（件）
最可能的销售量是700（件）
销售员丙的估计是：
最高销售量是1000（件）
最低销售量是480（件）
最可能的销售量是800（件）
那么，对３个销售员的各种估计数，可分别按下述公式求出平均值和方差。
平均销售量＝（最高销售量是＋４最可能销售量＋最低销售量）／６
销售量的方差为：
σ２＝（最高销售量－最低销售量）２／36
因此，
甲的平均销售量＝(800+4X600+400)/6=600（件）
甲预测的销售量的方差为：
σ２甲＝(800/6-400/6)2=4444.44
故均方差为：σ甲＝66.7
同理可算出乙的平均销售量为700件,其均方差为σ乙＝66.7；丙的平均销售量为780件,其均方差为σ丙＝86.7。又假定各销售人员和经理所作预测值，均服从正态分布，那么可由正态分布得到各预测值在某一范围的可能性。例如，销售员甲的预测值在（600－2σ甲，600＋2σ甲）的可能性是95.4%，在（600－σ甲，600＋σ甲）的可能性是68.3%，在（600－3σ甲，600＋3σ甲）的可能性是99.7%。现假定三个销售员的预测水平一样，也即其比重相同，则销售员方面对销售量作出的预测是：
（600+700+780）/3＝693（件）
其预测值的方差为：
σ２售
＝（σ２甲＋σ２乙＋σ２
丙）/9
＝[(66.7)2＋(66.7)2＋(86.7)2
]/9
＝1823.85 故均方差为：
σ２
＝42.7
那么销售员方面所作的预测值在693－2Ｘ42.7至693＋2Ｘ42.7之间的可能性为95.4%。如果销售员的预测水平不同，他们各占的比重分别为Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３，则销售员的销售量预测公式为： 销售员对销售量的预测值＝（Ｗ１Ｘ甲平均销售量＋Ｗ２Ｘ乙平均销售量＋ Ｗ３Ｘ丙平均销售量）／（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３） 例如，Ｗ１＝２，Ｗ２＝３，Ｗ３＝１，则
销售员对销售量的预测值＝(2X600+3X700+780)/(2+3+1)
＝680(件)
预测的方差为：
σ２售＝（4σ２甲＋9σ２乙＋σ２
丙）/36
＝[4X(66.7)2＋9X(66.7)2＋(86.7)2
]/36
＝1815.35
运用上述方法，同样可分别计算出正、副经理的平均销售量预测值，假定
正经理的平均销售量是800件，预测值的方差为σ２
正＝3600
副经理的平均销售量是750件，预测值的方差为σ２
副＝4225 又假定正、副经理的预测水平相当，故得到经理方面的预测值为： （800+750）/2=775（件） 预测值的方差为：
σ２
经=[（60）2+（65）2]/4=1956.25
最后，综合售货员与经理两方的预测值作为正式的预测值。在综合过程中，要考虑两者的预测水平的不同，即考虑加权平均中各自权的大小，若经理预测水平高，则加的权就大，例如经理的权为２，销售员的权为１，则正式的预测值为：
(693+2X775)/3=747.7(件) 预测值的方差为： σ２=(σ２售+4σ２
经)/9=636.4
从而有σ＝25.23，故综合预测值在区间（747.7-2X25.23,747.7+25.23）内的可能性为68.3%，在区间（747.7-2X25.23,747.7+2X25.23））能的可能性为95.4%。
以上预测是综合了领导与群众的预测水平的方法，故又称为综合判断法。
定性预测方法尽管存在合理性但主观性比较强。从伊莱克斯提供的数据分析，发现预测的准确度很不稳定，精确时误差在10%左右，但有时误差会达到100％或更高。这直接影响存货的管理水平。预测量远高于实际需求量时，造成存货的积压。预测量远低于实际需求量时，就会导致失销，从而相应地失去客户。可以看出，由于销售预测的不准确，给伊莱克斯物流运作带来很大的不便。为了弥补定性方法的不足，下面采用定量方法进行销售预测。 （二）定量分析法。
如何运用定量分析法进行经济预测呢？一般来说，一项经济预测主要包括以下几步：
? ? ?
本课题小组收集了伊莱克斯公司型号为BCD —234的电冰箱1999年1月—2001年12月的销售数据和伊莱克斯工作人员提供的预测数据，以期预测2002年1月该型号冰箱的销售额。该项经济预测的
前两步我们已经完成，现在，我们要选择合理的预测方法。定量分析法主要包括因果回归分析法和历
史映射法。我们该选择哪种预测模型呢？经过分析比较，我们决定选用历史映射模型。这是因为：因
果回归分析法是从研究客观事物的因果关系入手，建立单一回归模型进行预测，但影响预测对象的因素错综复杂且有关影响因素数据资料无法获取，因果回归分析法运用地难度较大，而我们所获得的数
据中也只是冰箱各月的销售额，因此，我们选用了历史映射模型。历史映射法，是依据预测对象的过去统计数据，以时间t 综合替代各种影响因素，找到预测变量随时间变化的规律，建立历史映射模型，推断未来的数值。它的基本设想是：未来是过去的延伸。 1、移动平均方法 确定预测目标
收集有关资料
选择预测方法 建立预测模型
检验、评
价模型
进行预测
写出预测报告
不通过 通过
在经济统计资料中，我们会遇到很多按时间变化的经济指标值，它们虽或多或少的受到不规则变动的影响，但总体趋势仍然较为明显，可能是上升，也可能是下降，对这种序列，如果用全部历史数据的平均值进行预测，势必造成较大的系统误差，例如：已知数列X t 的观察值依序为自然数列1,2,……8,9,……欲以历史数据的均值来预测序列的第10个观察值X10时，则预测值是平均数5，与X 10=10相差很大，显然这不是最佳预测。若不用全部历史数据，而用离预测期最近的N 个观察值的均值做预测值，预测精度就会提高。如，当N=3时，X 10的预测值为：
X ?9+1=(X 9+X 8+X 7)/3=(9+8+7)/3=8
一般来说，已知序列值为X 1，X 2，……X t ，欲预测X t+1的值，则其预测值为：
X
?t+1=(X t +X t-1+X t-n+1)/N
这种均值随t 的变化而变化，称它为移动平均值，N 称为移动平均的时段长。移动平均的目的主要
是平滑数据，消除一些干扰，使趋势变化显示出来，从而用于趋势预测，从上面的例子中可以看到，运用移动平均法进行预测时，预测值会出现明显的滞后于观察值的现象。为了尽可能的消除这一滞后性，可以对其进行改进，即对已取得的移动平均值,再进行一次移动平均,运用二次移动平均法,我们对序列的预测方程可得，为：
Y
?t+T =a t +b t T Y
?t+T 是在t 期对t+T 期的销售量所做的预测,bt 是在时刻t 的增长趋势值. b t ,a t 均依赖于以前的Y t 观察值。
经过对滞后偏差值的推导过程，我们得到：
b t =2(X
?t+1－X
~
t+1)/(N+1)
a t =2X
?t+1－X
~
t+1－b t
其中，X
?t+1表示第t+1期的一次移动平均值，X ~
t+1表示第t+1期的二次移动平均值。 下面,我们就以伊莱克斯BCD-234冰箱三年的销售数据为例,利用移动平均法进行模型拟合预测。如表3.1所示：
Yt(实际值） 一阶移动平均值 二阶移动
平均值 bt at
预测值 Y ?t1 伊莱克斯预测值
Y ?t2 19991 3467
19992 3578
19993 5504 3522.5
19994 3793 4541 411.17 4854.08
19995 6167 4648.5 4031.75 256.83 5108.42 5265.25
19996 4581 4980 4594.75 373.17 5560.58 5365.25 19997 5882 5374 4814.25
36.33 5249.67 5933.75 19998 4453 5231.5 5177 -90.17 5122.42 5286 19999 4670 5167.5 5302.75 -425.33 4348.83 5032.25 199910 4338 4561.5 5199.5
-240.33 4383.83 3923.5
199911 1366 4504 4864.5 -1120.50 2291.75
4143.5
199912 2384 2852 4532.75 -1202.00 1274.00 1171.25
20001 2367 1875 3678 8.00 2379.50 72 20002 2960 2375.5 2363.5 358.83 2842.92 2387.5 20003 2341 2663.5 2125.25 87.33 2694.17 3201.75
20004 2363 2650.5 2519.5 -203.33 2250.33 2781.5 20005 3916 2352 2657 425.50 3352.25
2047
20006 3420 3139.5 2501.25 614.83 3975.42 3777.75 20007
2715
3668
2745.75
-224.17 2955.42 4590.25
20008 2137 3067.5 3403.75 -627.83 2112.08 2731.25 20009 1839 2426 3367.75 -505.83 1735.08 1484.25 200010 1708 1988 2746.75
-289.00 1629.00 1229.25 200011 1652 1773.5 2207 -133.83 1613.08
1340
200012 1817 1680 1880.75 5.17 1737.08 1479.25 20011 3057 1734.5 1726.75 486.50 2680.25 1742.25 4735 20012 2478 2437 1707.25 454.50 2994.75 3166.75 2576 20013 1976 2767.5 2085.75 -250.17 2101.92 3449.25 2479 20014 3225 2227 2602.25 68.83 2634.92 1851.75 2665 20015 2338 2600.5 2497.25 245.17 2904.08 2703.75 3771 20016 3233 2781.5 2413.75
63.00 2817.00 3149.25 3803 20017 3057 2785.5 2691 241.00 3265.50 2880 4735 20018 2713 3145 2783.5 -53.50 2858.25 3506.5 5115 20019 2756 2885 2965.25
-187.00 2641.00 2804.75 3445 200110 2413 2734.5 3015 -150.17 2509.42 2454 2786 200111 1171 2584.5 2809.75 -578.33 1502.83 2359.25
3041 200112 2044
1792 2659.5 -387.17 1413.92
924.5
1455
20021 1607.5
2188.25
0.00 1026.75
20022
1908.75
我们将Y t ,Y
?t1,Y ?t2表现在折线图上,如图（3.1）： 0
1000
2000300040005000600070001357911131517192123252729313335
预测值
实际值
公司预测值
其中，预测
值为Y
?t1，实际值为Y t ，伊莱克斯公司预测值为Y ?t2。 可以看出,我们的拟合还是比较好的,而且明显优于他们定性预测的表现,那么,是否果真如此呢?我们可以通过对比Y
?t1,及Y ?t2的误差指标来进行判断：. 误差的标准差(SDE)=
)
1(/)
?(2
--∑T Y Y
经过计算,我们得到：
SDE(Y
?t1)=990.1549
SDE(Y
?t2)=1307.782 分析：因为的Y
?t1标准差小于Y ?t2的表现，因此可以得出结论,我们的预测是更优的。 观察上面的折线图,可以发现我们的预测存在一定的滞后性,这是移动平均方法本身的内在特点所决定的,它运用历史数据的移动平均来预测未来数据,本身就包含着这一滞后性,即便如此,它仍不失为一种较好的预测方法,这从我们的折线图和方差分析中都可以得到一定的印证。
最后,既然我们认为这一模型对我们的数据拟合的比较好,我们可以利用该种方法对BCD-234冰箱在2002年的销量做出预测,它们是：
2002年1月：1026.75
2002年2月：1908.75
2002年3月：1758.583 2、季节性交乘趋向模型
1）季节性交乘趋向预测模型为：
（a+bt ）：时间序列现行趋势变动部分
i f ：时间序列各月（或季）的季节指数
模型的适用范围：适用于既有季节变动又有线性增长趋势，且季节波动幅度随趋势增加而加大的时间序列的短期预测。“季节变动”的特点是有规律性，每年重复出现，其表现为逐年同月（或季）有相同的变化方向和大致相同的变化幅度。对伊莱克斯公司整体销售量的预测 2） 2）?应用模型对伊莱克斯公司电冰箱产品总销售量的预测
〈1〉从1999年1月至2001年12月份的电冰箱在全国的总销售量见表3.2 表3.2伊莱克斯公司电冰箱各月份的总销售量单位：台 销量月 年 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1999年
14339 13729 24270 18837 30661 31229 40412 40140 34850 30732 13238 40018
2000年
23052 31562 28975 28576 55690 53739 62978 49896 38393 40018 19187 38275
2001年
78963 44716 38045 40302 69581 68548 78963 51516 47133 36403 30630 53048
本课题小组从伊莱克斯销售部门了解到，电冰箱的销售带有很强的季节性。虽然从公司拿到的数据不是非常充分，但仍然能够从数据表格中看到5、6、7、8月份是电冰箱的销售旺季。其趋势图见图3.2，也验证了这一结论。
从表3.1数据绘制成的曲线图3.1分析中，可以看到销售量有明显的趋势，同时存在季节性波动，而且季节波动幅度随趋势而加大，所以可用此模型预测。 〈2〉建立趋势方程
建立季节性交乘曲线模型，首先要分离出数据的趋势变动部分。可以通过SPSS 统计软件得到不同的趋势线方程，依据误差最小化原则，并考虑到趋势线与实际经济含义的吻合度从中择优。下面是经整理后得到的，各种待选择模型预测结果的统计误差分析情况：
线性模型 复合曲线模型 生长曲线模型 幂函数模型 可决系数
0.35069 0.38101 0.38101 0.45667 经调整的可决系数 0.33160 0.36281 0.36281 0.44069 F 检验的P 值 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 估计的标准误差
14062
0.3691
0.36909
0.3458
其中线性模型为：
t b b Y 10+=
复合模型为：t b b Y 10+=+2
2t b
生长模型为：)
(10t b b e
Y +=
幂函数模型为：
)(1
0b t b Y =
依据各函数的特性，考虑到目前电冰箱在中国市场中已经处于产品生命周期的成熟期，同时依据统计预测的误差最小化原则，本小组选用幂函数模型作为季节性交乘趋向模型中的趋势方程。
所得的趋势方程为：3611
.0*02.13911t Y = 〈3〉计算季节指数
季节指数是指用于具有典型季节性变动的现象年复一年的在每月（季）的变动方向和幅度的百分数，即公式SI TC Y *=中的SI ，TC 是指依据趋势线计算出的趋势值。 计算季节指数的一般步骤如下： a) a)???????用实际值除以趋势值
b) b)???????用平均法从SI 中消除偶然性因素的影响，得到i S
c) c)???????计算修正系数
d) d)???????用修正系数乘i S
得到季节指数 具体计算过程如下：
a) a)???????用实际值除以趋势值的过程见表3.2
表3.2季节指数计算表
销售额 趋势方程的得到的TC 比率(SI 值)
Jan-99 14339 13911.019 1.030766 Feb-99 13729 17867.257 0.768389 Mar-99 24270 20684.389 1.173349 Apr-99 18837 22948.634 0.820833 May-99 30661 24874.255 1.23264 Jun-99 31229 26566.946 1.175483 Jul-99 40412 28087.653 1.438782 Aug-99 40140 29475.133 1.361826 Sep-99 34850 30755.759 1.133121 Oct-99 30732 31948.393 0.961926 Nov-99 13238 33067.054 0.400338 Dec-99 40017.88 34122.479 1.172772 Jan-00 23052 35123.099 0.65632 Feb-00 31562 36075.67 0.874883 Mar-00 28975 36985.698 0.783411 Apr-00 28576 37857.743 0.754826 May-00 55690 38695.622 1.439181 Jun-00 53739 39502.573 1.360392 Jul-00 62978 40281.365 1.563452 Aug-00 49896 41034.388 1.215956 Sep-00 38393 41763.723 0.919291 Oct-00 40017.88 42471.192 0.942236 Nov-00 19187 43158.401 0.444572 Dec-00 38275 43826.776 0.873325 Jan-01 78963 44477.586 1.775344 Feb-01 44716 45111.968 0.991223 Mar-01 38045 45730.946 0.831931 Apr-01 40302 46335.445 0.869788 May-01 69581 46926.303 1.482772 Jun-01 68548 47504.283 1.442986 Jul-01
78963 48070.08
1.642664
Aug-01 51516 48624.333 1.05947 Sep-01 47133 49167.628 0.958619 Oct-01 36403 49700.502 0.732447 Nov-01 30630 50223.455 0.609874 Dec-01 53048 50736.947 1.04555
b) b)???????将上表得到的SI 重新排列，计算出i S ，计算过程见表3.3
1999年
2000年
2001年 平均数
i S 调整后的平均数
1月 1.0308 0.6563 1.7753 1.1541 1.095107 2月 0.7684 0.8749 0.9912 0.8782 0.833245 3月 1.1733 0.7834 0.8319 0.9296 0.882015 4月 0.8208 0.7548 0.8698 0.8151 0.773453 5月 1.2326 1.4392 1.4828 1.3849 1.314026 6月 1.1755 1.3604 1.443 1.3263 1.258445 7月 1.4388 1.5635 1.6427 1.5483 1.469101 8月 1.3618 1.2160 1.0595 1.2124 1.1504 9月 1.1331 0.9193 0.9586 1.0037 0.952337 10月 0.9619 0.9422 0.7324 0.8789 0.833914 11月 0.4003 0.4446 0.6099 0.4849 0.460123 12月 1.1728 0.8733 1.0455 1.0305 0.977834
合计 12.6469 修正系数 0.9488 c)
c)???????修正系数见上表中，修正系数=12/12.6469
d) d)???????调整后的修正系数=i S
*修正系数，即上表中最后一列。 〈4〉运用模型进行的拟合情况分析
时间 销售额 趋势值 季节因子 预测值 绝对百分比误差
Jan-99 14339 13911.019 1.0951067 15234.05 0.062421
Feb-99 13729 17867.257 0.8332452 14887.81 0.084406 Mar-99 24270 20684.389 0.8820148 18243.94 0.248293 Apr-99 18837 22948.634 0.7734526 17749.68 0.057723 May-99 30661 24874.255 1.314026 32685.42 0.066026 Jun-99 31229 26566.946 1.2584452 33433.05 0.070577 Jul-99 40412 28087.653 1.4691012 41263.61 0.021073 Aug-99 40140 29475.133 1.1503998 33908.19 0.155252 Sep-99 34850 30755.759 0.952337 29289.85 0.159545 Oct-99 30732 31948.393 0.8339141 26642.22 0.133079 Nov-99 13238 33067.054 0.4601231 15214.92 0.149336 Dec-99 40018 34122.479 0.9778343 33366.13 0.166219 Jan-00 23052 35123.099 1.0951067 38463.54 0.668556 Feb-00 31562 36075.67 0.8332452 30059.88 0.047593 Mar-00 28975 36985.698 0.8820148 32621.93 0.125865 Apr-00 28576 37857.743 0.7734526 29281.17 0.024677 May-00 55690 38695.622 1.314026 50847.05 0.086963 Jun-00 53739 39502.573 1.2584452 49711.82 0.07494 Jul-00 62978 40281.365 1.4691012 59177.4 0.060348 Aug-00
49896
41034.388
1.1503998
47205.95
0.053913
Sep-003839341763.723 0.95233739773.140.035948 Oct-004001842471.192 0.833914135417.330.114962 Nov-001918743158.401 0.460123119858.180.034981 Dec-003827543826.776 0.977834342855.330.119669 Jan-017896344477.586 1.0951********.70.383158 Feb-014471645111.968 0.833245237589.330.159376 Mar-013804545730.946 0.882014840335.370.060202 Apr-014030246335.445 0.773452635838.270.110757 May-016958146926.303 1.31402661662.380.113804 Jun-016854847504.283 1.258445259781.540.127888 Jul-017896348070.08 1.469101270619.810.105659 Aug-015151648624.333 1.150399855937.420.085826 Sep-014713349167.628 0.95233746824.150.006553 Oct-013640349700.502 0.833914141445.950.138531 Nov-013063050223.455 0.460123123108.970.245544 Dec-015304850736.947 0.977834349612.330.064765平均绝对百分
比误差MAPE0.122901
从统计误差指标平均绝对误差MAPE=1/n ∑-实际值
预测值）
实际值/
(
来看，
MAPE〈10%，为高度拟合
10-20%，良好拟合
20-50%，可行拟合
〉50%，不可行拟合
本模型的MAPE=12.29%，所以从该指标来看拟合情况良好。
〈5〉2002年的预测结果为
1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月
56115 43110 46063 40764 69875 67504 79477 62754 52373 46226 25705 55043
拟合及预测效果图见下，图3.2
预测情况分析：从上面的分析来看，季节性交乘趋向模型计算出来的结果拟合度良好。从经济含
义上来讲，整体趋势线受行业整体的影响，电冰箱在中国市场已经处于产品生命周期中的成熟期，而
且电冰箱销售的季节性因素很明显，所以该模型的预测精度良好。本课题小组建议伊莱克斯在进行电
冰箱的销售总量是可以使用该模型。
3）3）运用该模型对伊莱克斯公司单一产品的月度销售量进行预测
〈1〉〈1〉???数据分析
依据移动加权平均法的介绍以及应用中，对电冰箱BCD-234的月度销售数据的分析，因其具有趋
势同时有一定的季节性，所以本课题小组选用该模型进行预测分析。
〈2〉〈2〉???同总体销售量预测的步骤方法，得到其拟合情况及误差分析见表3.3 表3.3对产品BCD-234的月度销售预测预测情况
时间实际值趋势值季节因子预测值绝对百分比误差Jan-99 3467 5337.29 0.868144 4633.532 0.336467
Feb-99 3578 4741.58 0.902111 4277.432 0.195481
Mar-99 5504 4393.12 0.943556 4145.151 0.246884
Apr-99 3793 4440.88 1.010144 4187.935 0.104122
May-99 6167 4276.66 1.293683 5115.36 0.170527
Jun-99 4581 4118.98 1.252977 4758.071 0.038653
Jul-99 5882 3967.84 1.289558 4726.146 0.196507
Aug-99 4453 3823.23 1.063523 3775.692 0.152102
Sep-99 4670 3685.16 1.074768 3706.82 0.206248 Oct-99 4338 3553.63 0.995559 3343.485 0.229257 Nov-99 1366 3428.63 0.520469 1705.312 0.248398 Dec-99 2384 3310.17 0.78551 2514.974 0.054939 Jan-00 2367 3198.24 0.868144 2719.826 0.14906
Feb-00 2960 3092.85 0.902111 2768.786 0.064599 Mar-00 2341 2994 0.943556 2840.043 0.213175 Apr-00 2363 2901.69 1.010144 2984.442 0.262988 May-00 3916 2815.91 1.293683 3754.747 0.041178 Jun-00 3420 2736.67 1.252977 3575.051 0.045336 Jul-00 2715 2663.96 1.289558 3619.506 0.333151 Aug-00 2137 2597.79 1.063523 2938.192 0.374914 Sep-00 1839 2538.16 1.074768 2924.192 0.590099 Oct-00 1708 2485.06 0.995559 2668.88 0.562576 Nov-00 1652 2438.5 0.520469 1375.383 0.167444 Dec-00 1817 2398.48 0.78551 2047.043 0.126606 Jan-01 3057 2364.99 0.868144 2231.932 0.269895 Feb-01 2478 2338.04 0.902111 2288.851 0.076331 Mar-01 1976 2317.63 0.943556 2363.401 0.196053 Apr-01 3225 2303.75 1.010144 2498.619 0.225235 May-01 2338 2296.41 1.293683 3160.946 0.351987 Jun-01 3233 2295.6 1.252977 3024.978 0.064343 Jul-01 3057 2301.34 1.289558 3076.954 0.006527 Aug-01 2713 2313.6 1.063523 2508.603 0.07534
Sep-01 2756 2332.41 1.074768 2506.704 0.090456 Oct-01 2413 2357.75 0.995559 2296.421 0.048313 Nov-01 1171 2389.63 0.520469 1187.582 0.014161 Dec-01 2044 2428.04 0.78551 1773.321 0.132426 平均绝对百分比误差
MAPE 0.185049 在该预测中，趋势线的选择为对数函数模型：
从MAPE值来看，18.50%的值表明拟合度位于良好的预测效果中，但是由于该值即将超过20%的
区域临界点，所以拟合度不是非常理想。2002年销售预测如下：
1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1939 1995 2065 2189 2776 2663 2714 2218 2220 2038 1056 1579 下面再看一看拟合及预测的情况图见图3.3
预测分析：从伊莱克斯公司的销售数据中，连续三年仍在市场上销售的单一产品品种非常少，所
以单一产品的生命周期很短，新品的推出往往销售量会很大，推着新品种的推出老品种会逐渐退出市
场，所以单一产品的销售量呈现下降趋势。单一产品由于受到科技发展的更新替代作用的影响、促销
的影响、竞争对手的影响、季节因素的影响非常大，所以相比较而言其波动的随机性就大一些，导致
用季节性交乘趋向模型的预测情况不如总销售量的预测那么精确。
3、其他统计预测方法
从以上数据我们可以得到，伊莱克斯公司的电冰箱产品的销售呈现一定的趋势及季节性。从上述
两个特点考虑，对应的统计预测中的销售预测方法，即使用的方法体系还有温特模型（三次指数平滑法
的一种）及ARMA方法。
ARMA模型，是以美国学者GeorgeBox和英国统计学家GwilymJenkins的名字命名的B-J方法，
又称ARMA方法。这是现在用得比较广泛的一种时间序列预测方法，既可用于平稳时间序列，又可用
于带有趋势性或者季节性的非平稳时间序列的预测。这是一种精确度较高的短期预测方法，但是对数
据的要求较高，至少需要50个数据以上。由于上述提到的电冰箱单一型号产品生命周期较短，以及采
集数据的困难等因素的影响，本课题组采集到的数据较少，预测结果必然欠理想。因此，在此我们不再利用该方法对数据进行拟合分析，但当数据充足时，这种方法将是十分理想的选择。
温特模型适用于带趋势且呈季节性变动的数据预测，但是如果用统计软件来做预测也是至少需要4年的数据，由于上述的相同原因，本课题小组也不在此进行拟合分析。
四、结束语
企业未来的成功很大程度上取决于其准确预测的能力。物流体系的有效运作也在很大程度上取决于销售预测的水平。销售预测的方法有很多，各种方法都具有适用性。对于一个企业来说，如何提高销售预测的准确性，关键在于采用合适的方法。随着管理人员对定量预测方法越来越熟悉以及更多地使用计算机编辑数据和使用管理科学技术，我们期望定量预测方法的使用会持续上升。但定性方法不论在单独使用还是与定量方法结合使用同样具有重要的作用。
编号：_______________本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载 短途物流车辆运输协议 甲方：___________________ 乙方：___________________ 日期：___________________ 说明：本合同资料适用于约定双方经过谈判、协商而共同承认、共同遵守的责任与 义务，同时阐述确定的时间内达成约定的承诺结果。文档可直接下载或修改，使用 时请详细阅读内容。
甲方：禹州市树好家实业有限公司（以下简称甲方） 乙方：（以下简称乙方） 为了加强物流车辆短途运输的规范性，体现责、权、利，明确责任和义务，甲、乙双方本着互惠互利、公平公正、白愿的原则，关于甲方短途物流运输事宜达成如下一致内容： 1、甲方依据生产订单和任务部署，按照派车次序向乙方下达派车单。乙方凭派车单定时定点到位，及时完成任务，出现问题第一时间反馈甲方妥善处理。 2、乙方严格遵守甲方制订的各项规章制度，否则甲方有权对乙方按照制度进行处理。 3、在运输过程中，乙方做好货物运输的安全工作，严禁在途中发生货物丢失、被盗、雨淋、挂烂及污染现象，否则因白己失职造成丢失、被盗、雨淋、挂烂及污染时，甲方按照规定追究乙方经济责任。 4、一切听从甲方的发货指令，在接到发货或装车任务时，要求规定时间内将车停靠在指定的位谿，否则因安排不到位造成发货或装车耽误，追究乙方相关间接费用，在月度运费中扣除，造成车皮费用附加，由乙方同时给予经济承担，如遇到特殊情况不能运输，提前通知甲方，做到及早安排。 5、车辆回公司后，乙方应第一时间到甲方指定负责处报到登记， 如归途中有其他因素推迟，应电话通知甲方。甲方根据车辆报到时间 安排乙方运输任务，无故拖延或以无关借口为由不服从安排，按照第
中国第三方物流的现状与分析 随着宏观经济形势的强劲增长，中国第三方物流“拨云见日”，多数企业在形势转好的市场中迅速就位，踏上了赢利之途。生产制造企业和工商企业采用物流管理技术后，对第三方物流的认可度提高，对第三方物流服务的有效需求实质性增加，使物流企业拥有了稳定成长的客户基础，开始扭转第三方物流企业“空转”的“无米之炊”的窘境。但是，据《中国第三方物流市场调查报告》显示，第三方物流市场相当分散，物流企业规模小，没有一家被访谈的物流企业拥有超过2%的市场份额；物流市场的地域集中度很高，80%集中在长江三角洲和珠江三角洲地区；使用第三方物流的客户中，有超过30%的客户对第三方物流企业不满意。 中国的第三方物流虽然发展迅速，但是在同国外物流企业竞争时显现出“小、少、弱、散”的现象，企业优势不明显，核心竞争力低，其具体原因笔者认为有以下几个方面： 整体有所发展，但是企业规模小，市场份额较小 中国的第三方物流公司的来源主要有传统的运输与仓储企业、生产与流通企业内部流通部门、国外物流公司、新兴的物流公司.尽管第三方物流（尤其是货代）已经存在了几十年，这个行业只是在最近才由于公司对供应链管理的态度变化而得以显著增长。然而，第三方物流在整个物流市场上的占有率仍然很低。 服务功能不全，增值服务薄弱 中国的物流服务商的收益85%来自基础性服务，大多数第三方物流企业只能提供单项或分段的物流服务，物流功能主要停留在储存、运输和城市配送上，相关的包装、加工、配货等增值服务不多。大多数物流企业不能根据用户和经济发展的客观需要进行运营，不能为客户提供高水准、系列化、全流程的一体化增值服务，不能形成完整的物流供应链。 服务的技术含量不高，企业物流信息管理和技术手段比较落后 EOS（Electronic Ordering System）、EDI（Electronic Data Interchange）、RF（Rapid Fabricate）、GIS（Global Information System）在中国的物流领域中的应用水平较低，我国仅有39％的物流企业有信息系统，且功能很不完善。不能对物流目标活动进行有效的跟踪和监控，不能有效的管理和分析大量的数据流，无法对突发事件实行有效的应急措施，不能对市场做出快速的反应。货运管理系统（TMS），仓储管理系统（WMS），供应链意外管理（SCEM）系统和国际贸易物流系统（ITLS）等复杂的物流管理系统更是在国内的第三方物流企业中鲜有应用。 专业物流人才缺乏，企业经营管理水平低 我国物流人才短缺已经是一个不争的事实，在高等院校中开设物流专业本科及以上层次的教育规模很小，职业教育尤其贫乏。缺乏真正掌握现代物流知识，尤其是全面的经济物流管理等知识的物流专才。由于总体物流从业人员素质较低，大多数物流企业管理缺乏科学的运作和决策过程，导致物流企业内部管理混乱，从而造成物流企业运作成本过高。即使有高素质的人才，但是能否能够提供良好的工作环境和相应的薪酬福利待遇留住人才也是问题。 市场混乱，竞争过度
一、运输车辆及其选择与评价 （一）运输车辆及其分类 1.运输车辆 在道路运输体系中，运输车辆主要包括客运车辆和货运车辆。 ■客车：包括轿车、中型客车、特大型客车（铰接客车、双层客车）等。 ■货车：包括敞车、箱车、液槽车、平板车等。 2.运输车辆的分类 表8-2 道路运输车辆的分类 划分 标准 类型解释 用途营运车辆 指从事营业性运输活动的车辆，其数量直接反映了汽车运输企 业运输生产能力的大小 非营运车 辆 指没有从事营业性运输活动，只为本单位内部生产或职工生活 服务的自备车辆 技术状况技术完好 车辆 指技术状况良好，可随时出车工作，没有任何技术方面的保留 条件的营运车辆，简称完好车辆 非技术完 好车辆 指技术状况不符合完好车辆标准的营运车辆 工作 状态工作车辆 指技术完好车辆中，正在按运行作业计划进行营运活动的车辆 （空车回程）
停驶车辆指处于非工作状态（即待班）的技术完好车辆 （二）道路旅客运输及其分类 1、道路旅客运输的概念 道路旅客运输是指人们利用客车，通过道路、站场等基础设施实现人的空间位移的活动，简称道路客运。 道路旅客运输经营是指用客车运送旅客、为社会公众提供服务、具有商业性质的道路客运活动。 直接衡量道路旅客运输成果的尺度是道路旅客运输量。包括客运量（人次）和旅客周转量（人公里）。 道路旅客运输主要有：班车客运、包车客运、旅游客运。 2、道路旅客运输的分类 1.班车客运（5种） 班车客运是指有固定的线路、班次、时间和停靠站点，在城市之间、乡镇之间进行中长距离运输的客运营运方式，是公路客运方式中最基本的一种。 1）直达班车 ●直达班车是指由始发站直达终点、中途只作必要的停歇，但不上下旅客的班车。 ●特点：旅客运送速度高，节约时间。 ●营运条件：多采用高级或中级的大型客车。 2）普通班车 ●普通班车是指站距较短，在途中的站、点（含招呼站）都要停靠上下旅客的班车。 ●特点：沿途停靠次数多，行车时间利用系数小，降低了运送速度，且需要配备乘务人员，但是为沿途的短途旅客提供了便利。
物流常见运输车辆规格 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】
大连丹一物流常见运输车辆规格吨货车(厢式/板车) 尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：3吨/12立方米 35吨货车(厢式/板车) 车型：东风尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：35吨/110立方米 车型：解放 吨货车(厢式/板车) 尺寸：长米×宽米×高2米 实际载重量：5吨/30立方米 25吨货车(厢式/板车) 车型：威铃尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：25吨/60立方米 车型：解放
28吨货车(厢式/板车) 尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：28吨/80立方米 35吨货车(板车) 车型：解放尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：35吨/80立方米 车型：解放 8吨货车(冷藏车) 尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：8-10吨/45立方米 40吨货车(板车) 车型：解放尺寸：长16米×宽米×高米 实际载重量：80吨/96立方米 车型：斯太尔 8吨货车(行李托运) 集装箱尺寸：长米×宽米×高米
最高载重量：3-5吨 车型：东风尺寸：长米×宽米×高米最高载重量：25-30吨/85立方米 车型：解放危险品车公司车队 尺寸：长米×宽米×高米 最高载重量：8-10吨 车型：解放提供：长米米运输车辆车型载重：3-35吨左右 吨货车(厢式/板车) 尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：3吨/12立方米 35吨货车(厢式/板车) 车型：东风尺寸：长米×宽米×高米实际载重量：35吨/110立方米 车型：解放
吨货车(厢式/板车) 尺寸：长米×宽米×高2米 实际载重量：5吨/30立方米 25吨货车(厢式/板车) 车型：威铃尺寸：长米×宽米×高米实际载重量：25吨/60立方米 车型：解放 28吨货车(厢式/板车) 尺寸：长米×宽米×高米 实际载重量：28吨/80立方米 35吨货车(板车) 车型：解放尺寸：长米×宽米×高米实际载重量：35吨/80立方米 车型：解放 8吨货车(冷藏车)
引言 历史进入二十世纪九十年代以后，随着科学技术的进步和生产力的发展，顾客消费水平不断提高，企业之间的竞争日益加剧，加上政治、经济、社会环境的巨大变化，使得整个市场需求的不确定性增加。企业面对着变化迅速且无法准确预测的市场经济，为了提高竞争力，所有企业都在不断探索降低费用、提高利润的有效途径。可是，由于生产效率已经发展到很高的水平，生产过程中的成本节约已经达到最低限度，要想从中取得明显的费用节省已经相当困难了。与此相反，流通领域则是一个尚未被触及的领域，被人们称为管理学方面“未被开垦的处女地”。美国著名物流学家詹姆斯?约翰逊及唐纳德、伍德等在他们1982年再版的《现代物流/后勤工程管理》一书中写到：“物流学或物流管理学是一门充满着活力的新的学科领域”。 第二次世界大战以后，在社会经济发展中引进了军事后勤的概念。在商业领域内首先发生了全球性的变化，新的观念和策略日益取代老一套凭经验决策的管理方式，物流学是最具有代表性的学科，它给社会带来了巨额利润。引起人们重视物流研究的具体原因有以下几点： 1．运输费用年年增长，传统的成品分销方式越来越不适应新的社会化大生产的要求。人们担心，生产领域中生产出来的产品，会在流通领域中失去。如在日本，战后生产费用每年仅仅上升2.2%，而流通费用则以5.5%的比例持续增长；在销售过程中，1977年物流费用增长5.8%，1980年物流费用增长8.0%。专家、学者们开始注意到物流费用的研究，把物流研究提高到同生产研究同等重要的地位。 2．在社会生产和流通过程中，从时间占用角度出发，重视物流研究，对降低生产成本，提高经济效益起重要作用。据统计，在整个生产过程中，如机械制造行业的切削过程，零件在机床上的全部切削时间只占5%左右，其余95%左右的时间是零部件等半成品或成品处于装卸、搬运、工业包装、运输等流转过程中。所以企业要降低成本首先要从降低占整个生产过程95%的辅助过程开始，即从企业内部物流合理化的研究出发。 3．在工业企业内部的产品成本构成中，材料费用占居首位，要降低产品成本，必须从降低占比重较大的材料费用入手。 4．从物资库存角度出发，急需减少物资积压，加速资金周转，畅通物流。
第四章整车物流运输规划方案 本章节主要研究整车物流运输问题，通过建立“汽车物流运输枢纽”，形成多枢纽的辐射式网络，使若干城市成为具有分拣功能的汽车物流运输枢纽。不仅能为XXXX物流缩短运输在途时间、提高服务水平，还能提高商品车交车时完好率与实现“零”公里交车，从而推进汽车物流市场的专业化发展。 4.1现状及问题分析 4.1.1研究背景 国外背景： 物流是在20世纪50年代新发展起来的一门实践性相当强的综合性学科，是当代最具影响的新科学之一，它全面融合了运筹学、经济学以及管理科学，揭示了运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、物流信息等物流各要素的内在联系，物流成本在经济发达国家被视为继原材料、劳动力以外的“第三利润源泉”。人类进入21世纪以来，在经济全球化与信息化的推动下，现代物流业已从传统的为社会提供运输服务，扩宽到以现代化科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。 国内背景： 由于受到经济危机的影响，去年我国汽车行业的销量增速减缓。据中国汽车工业协会的统计，2008年前11个月中国汽车产销分别为870．40万辆和862．98万辆，同比增长仅为7．98％和8．52％，分别比去年同期回落14．27％和14．67％，国内19家重点汽车企业中有10家企业出现了利润同比下滑，2家企业亏损。据国家信息中心的预测，2009年乘用车预计销售706万辆，其中轿车、SUV、MPV总体将销售599万辆，同比增幅5．7％，而微客的增幅可能为0，仍为107万辆的销量；但商用车有9．8％的下滑，总体预计销量为235万辆。因此全年的汽车销量将在941万辆左右。 在这种情况下，在成本中占据了重要一部分的汽车物流，被众多汽车制造企业看作是挖掘潜力、在竞争激烈得汽车行业生存的最佳途径。因此，汽车物流将具备巨大的发展空间。 鉴于以上背景，有必要对汽车物流成本进行研究。虽然目前也有些研究者对物流成本进行了研究，但研究侧重点不尽相同。
物流运输中的车辆类型 （1）重型货车 从发展趋势上 看，重型车向大吨位方向发展。载重10t以上重型车市场份额迅速扩大，载重10t以下重型车市场份额明显缩小。市场上最受青睐的15t以上重型车市场争夺战主要集在中国重汽、重庆重汽和陕汽3家之间。大吨位重型车和自卸、牵引车市场需求快速增长，在行业中所占比例继续进一步提高。 （2）（中型货车） （ （3）轻型货车
配送车辆 调查了解成品的配送路线之后，建议通用汽车公司使用一家有战略意义的配送中心，配送中心负责接受、处理、组配半成品，派员工管理，除此之外，还通过EOI系统帮助通用汽车公司调度供应商的运输车辆以便实现JIT送货。设计了一套最优送货路线，增加供应商的送货频率，减少库存水平，改进外部物流活动，运用全球卫星定位技术，使供应商随时了解行驶中的送货车辆的方位。 与此同时，通过在配送中心组配成品后，对装配工厂实施共同配送的方式，既降低卡车空载率，也减少通用汽车公司的运输车辆，只保留了一些对所提供的车队有必要补充作用的车辆，这样也减少了通用汽车公司的运输单据处理费用。 集装箱货车
集装箱汽车运输条件,第一集装箱与集装箱货物,集装箱是有一定技术标准要求的运输设备,应符合集装箱定义.集装箱分为国际标准,国内标准和非标准集装箱.承运的集装箱可以是托运人托运的集装箱,也可以是承运人的自备集装箱.集装箱货物是指能装入集装箱内而进行汽车运输的货物.集装箱货物分为整箱货物和拼箱货物.第二,运输类别,按照集装箱所装载货物的性质,集装箱汽车运输分为普通箱,特种箱汽车运输;特种箱包括危险货物箱,冷藏保温箱,罐式箱等.根据集装箱箱型情况和贸易运输合同,集装箱汽车运输分为国际箱,国内箱汽车运输.第三,运输车辆,承运人提供的集装箱运输车辆,应是技术状况良好,带有转锁装置,与所载集装箱要求相适应,能满足所运载集装箱总质量的要求.集装箱运输车辆通常采用单车型式或牵引车加半挂车的列车组合型式,半挂车分为框架式,平板式和自装自卸式等.第四集装箱公路中转站,货运站. 叉车 叉车以内燃机或者蓄电池、电动机为动力，带有货叉承载装置，工作装置可完成升降、前后倾、夹紧和推出等动作，具有自行能力和对成件物资的装卸、搬运和拆码垛作
食品冷链物流配送网络优化 张磊物流1402 34 指导老师：韩世莲 摘要：随着我国经济和社会的快速发展,人民群众的生活水平已经发生了显著的变化,对食品的追求已经从过去的吃饱向着吃得健康和吃得安全转变,所以,这就导致了对“食品冷链”越来越高的需求,在食品冷链中,对成本影响最大的就是食品冷链中的库存问题和运输问题。本文重点集中在食品冷链物流运输网络的优化，丰富和完善食品冷链物流网络的理论和方法。目前，中国的冷链物流成本还是十分巨大的，在运输成本中，冷链物流对设备的要求，对时间的要求，都是成本十分高的因素。冷链物流运营系统是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂系统。这一复杂系统既具有物流的一般性，又具有其自身的特殊性。与常温物流比较而言，冷链物流配送具有以下特征：产品易腐的特性，使得冷链物流配送对时间窗及商品生鲜度的质量要求比常温物流配送所要求的更加严格；配送过程中发生的惩罚性成本的机率会大大增加。而常温物流配送车辆路径问题的模型没有考虑此可能发生的成本。在冷链物流配送过程中，由于所配送的商品一定要保持在低温环境中的特殊性，因此在配送过程中存在货损成本，这也是常温物流配送并没有加以考虑的。本文将分析一个完整的冷链并且从各个环节系统的陈述问题，然后针对问题提出建议，最后对提出的解决办法合理性和有效性进行验证。 关键词：冷链物流；配送成本；冷链运输车设备；生鲜物流
课题背景：冷链物流泛指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售，到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品质量，减少食品损耗的一项系统工程。它是随着科学技术的进步、制冷技术的发展而建立起来的，是以冷冻工艺学为基础、以制冷技术为手段的低温物流过程。 现状分析： 1、政府层面对于冷链物流的发展高度重视，近年来支持力度不断加大，在多个文件中提出了健全农产品冷链物流体系，支持冷链物流基础设施建设等要求，督导冷链物流行业的快速完善。冷链物流政策不断出台
. XX省农信社 基于产品的网络流量、应用性能分析、故障定位分析项目 测试报告 2019年6月11日
目录
1概述 随着大量新兴技术和业务趋势的推动，用户的网络架构、业务系统和数据流量日趋庞大、复杂。为了保证网络和业务系统运行的稳定和畅通，我们需要对网络及业务系统进行全方位监测，以确保网络及应用系统可以正常、持续地运行。 应用性能管理是一个新兴的市场，其解决方案通过监控应用系统的性能、用户感知，在应用出现异常故障时，帮助用户快速的定位和解决故障，其标准的需求如下： ?通过网络流量分析工具，掌握各级网络运行的趋势和规律，主动、科学地进行网络规划和策略调整，将网络管理的模式从被动变为主动： ?通过网络流量分析工具，实时监控网络中出现的非法流量，及时采取管控措施，保障应用系统的安全运行； ?应用系统出现问题（如运行缓慢或意外中断时，）通过网络流量分析工具可回溯历史网络流量，快速找出问题的根本原因并及时解决。 ?网络拥堵时，通过网络流量分析工具快速判断是正常应用系统占用了带宽还是异常流量占用了带宽，立即执行相应、有效的控制措施。 ?从最终用户感知的角度，提供多维度的应用性能监控，实时掌握应用系统的性能状况； ?7×24小时实时监控各区域用户的真实使用体验，及时发现用户体验下降，并及时作出相应的处理，提升用户满意度。 ?当故障发生时，快速定位故障域，缩短故障分析时间，降低故障对最终用户造成的影响，提高系统的运维质量。 年APM市场全球分析报告与魔力象限分析，Riverbed(OPNET)公司已经成为全球这个领域的领导者。 OPNET公司的客户群体非常广泛，国内的用户包括中国移动、中国网通、中国电信、信息产业部电信规划研究院，中国农业银行总行，民生银行，新华人寿，中国海关总署，银河证券，国信证券，电信设备供应商中包括华为、大唐电信、摩托罗拉、中兴电子及西门子等。
1 网络流量分析解决方案 方案简介 NTA网络流量分析系统为客户提供了一种可靠的、便利的网络流量分析解决 方案。客户可以使用支持NetStream技术的路由器和交换机提供网络流量信息， 也可以使用DIG探针采集器对网络流量信息进行采集。并且可根据需求，灵活启动不同层面（接入层、汇聚层、核心层）的网络设备进行流量信息采集，不需要改动现有的网络结构。 NTA网络流量分析系统可以为企业网、校园网、园区网等各种网络提供网络流量信息统计和分析功能，能够让客户及时了解各种网络应用占用的网络带宽，各种业务消耗的网络资源和网络应用中TopN流量的来源，可以帮助网络管理员及时发现网络瓶颈，防范网络病毒的攻击，并提供丰富的网络流量分析报表。帮助客户在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策。2方案特点 ● 多角度的网络流量分析 NTA网络流量分析系统可以统计设备接口、接口组、IP地址组、多链路接口的（准）实时流量信息，包括流入、流出速率以及当前速率相对于链路最大速率 的比例。 NTA网络流量分析系统可以从多个角度对网络流量进行分析，并生成报表，包 括基于接口的总体流量趋势分析报表、应用流量分析报表、节点（包括源、目 的IP）流量报表、会话流量报表等几大类报表。 ● 总体流量趋势分析 总体流量趋势报表可反映被监控对象（如一个接口、接口组、IP地 址组）的入、出流量随时间变化的趋势。 图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、 采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口，还可提供带宽 资源利用率的统计。 支持按主机统计流量Top5，显示给定时间段内的流量使用在前5位 的主机流量统计情况，以及每个主机使用的前5位的应用流量统计。 同时还支持流量明细报表，可提供各采样时间点上的流量和平均速率
物流信息系统试题及答案 一、单项选择题 1、数据是（B ）。A、对客观实物的认识 B、客观实物的记录 C、文字 D、数字 2、物流系统有物流作业系统和（ A ）部分组成。 A、物流信息系统 B、运输信息管理系统 C、库存信息管理系统 D、电子商务物流信息管理系统 3、下面（ D ）不是物流信息的特征。 A、信息量大 B、更新快 C、来源多样化 D、单向流动 4.、通过自动读取设备在销售商品时直接读取商品销售信息，并通过通信网络和计算机系统传送至有关部门进行分析加工以提高经营效率的系统是（B ）。 A、系统 B、系统 C、专家系统 D、系统 5、计算机之间能够互通信息是因为（ D ）。 A、有电缆相连 B、计算机相同 C、软件系统一样 D、用网络连接
6、条码就是（ B ）。 A、一种代码 B、代码的图形 C、数字串的图形 D、字母串的图形 7、射频卡中加入电池的主要作用是（A ）。 A、增强发射功率 B、延长使用寿命 C、提高识别准确率 D、提高适应性 8、物流信息系统属于（ A ）类型的系统。 A、物流领域的管理信息系统 B、办公自动化系统 C、系统 D、 9、下列（ A ）是属于物流信息系统的典型内容。 A、运输信息系统 B、客户关系管理系统 C、公文管理系统 D、财务管理系统 10、建立发达的（ B ），反映的是批发商物流系统的特点。 A、销售物流 B、物流系统 C、供应物流 D、生产物流 11、库存与保管概念的差别在于前者是从物流管理的角度出发强调合理 化和经济性，后者是从物流作业的角度出发强调（A ）。 A、效率化 B、安全化 C、标准化 D、功能化 12、运输信息系统可以提供的信息（ A ）。
成绩 物流运输管理信息系统 班级物流1003班 学号 姓名 日期2011 年11 月 3 日
目录 引言..................................................... 错误！未定义书签。 1.1编写目的............................................. 错误！未定义书签。 1.2企业背景 (1) 1需求分析和系统规划 (1) 2.1企业现状与用户需求 (1) 2.2系统规划 (2) 2系统分析 (2) 3.1可行性分析 (2) 3.2详细调查 (3) 3.3系统分析 (4) 3系统设计 (5) 4.1总体设计 (5) 4.2详细设计 (6) 4.3代码设计 (8) 4.4输入输出设计 (9) 4系统实施 (9) 5.1实施环境和软件选择....................................... . (10) 5.2系统转换方案和人员培训 (10) 5.3系统测试 (10) 5.4系统维护方案 (10) 5撰写心得 (11)
引言 1.1编写目的 据统计，在物流费用中，运输费用所占比重最高，占了将近%50的比重，所以车辆运输管理信息系统作为自动、高效地控制商品从产地运输到消费地的环节，在整个包括仓储管理信息系统、车辆运输管理信息系统、企业门户网站等系统在内的物流管理信息系统中起着举足轻重的作用。立足企业现状,分析企业物流运输管理信息系统的优缺点,发现其薄弱环节，对其业务流程进行重组，形成一个新的组织结构，即建立一个新系统，对于降低运输费用，提高物流经济效益，以及稳定商品价格，满足消费需求，提高社会经济效益都具有重要的意义。 1.2企业背景 上海北芳储运实业有限公司是一家具有十五年历史，集物流、商流、信息流、资金流为一体的大型全方位的第三方物流服务商。企业组织机构主要由总经理、总经理办公室、市场部、质量管理部、物流部、财务部、IT部、项目组、配载调度组、车队等组成。现有仓储基地面积11万多平方米，保税仓库面积15万平方米，各类大型货运车300多辆。 一、需求分析与系统规划 1）企业现状与用户需求 根据调查分析，北芳物流公司的车辆运输信息系统现阶段处在诺
大连丹一物流常见运输车辆规格 2.5吨货车(厢式/板车) 尺寸：长4.2米×宽1.9米×高1.8米 实际载重量：3吨/12立方米 35吨货车(厢式/板车) 车型：东风尺寸：长17.5米×宽2.4米×高2.7米 实际载重量：35吨/110立方米 车型：解放 3.5吨货车(厢式/板车) 尺寸：长6.2米×宽2.0米×高2米 实际载重量：5吨/30立方米 25吨货车(厢式/板车) 车型：威铃尺寸：长9.6米×宽2.3米×高2.7米 实际载重量：25吨/60立方米 车型：解放 28吨货车(厢式/板车)
尺寸：长12.5米×宽2.4米×高2.7米 实际载重量：28吨/80立方米 35吨货车(板车) 车型：解放尺寸：长12.5米×宽2.4米×高2.7米 实际载重量：35吨/80立方米 车型：解放 8吨货车(冷藏车) 尺寸：长7.2米×宽2.3米×高2.7米 实际载重量：8-10吨/45立方米 40吨货车(板车) 车型：解放尺寸：长16米×宽2.5米×高2.4米 实际载重量：80吨/96立方米 车型：斯太尔 8吨货车(行李托运) 集装箱尺寸：长4.2米×宽1.9米×高1.8米最高载重量：3-5吨 车型：东风尺寸：长12.5米×宽2.4米×高2.7米
最高载重量：25-30吨/85立方米 车型：解放危险品车公司车队 尺寸：长9.6米×宽2.3米×高2.4米 最高载重量：8-10吨 车型：解放提供：长6.2米-17.5米运输车辆 车型载重：3-35吨左右 2.5吨货车(厢式/板车) 尺寸：长4.2米×宽1.9米×高1.8米 实际载重量：3吨/12立方米 35吨货车(厢式/板车) 车型：东风尺寸：长17.5米×宽2.4米×高2.7米实际载重量：35吨/110立方米 车型：解放 3.5吨货车(厢式/板车) 尺寸：长6.2米×宽2.0米×高2米 实际载重量：5吨/30立方米
方案背景 随着网络的应用越来越广泛，规模也随之日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： 1、网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ 2、应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ 3、用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？ 从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。 为了应对企业网络管理中的这些问题，于是，H3C公司的NTA（Network Traffic Analysis）解决方案应运而生！ 所谓的工欲善其事，必先利其器，NTA解决方案可以帮助网络管理人员了解企业内部网络之运行状况，及时发现并解决网络中的性能瓶颈问题、网络异常现象，也能方便用户进行网络优化、网络设备投资、网络带宽优化等的参考，并方便网络管理员及时解决网络异常问题。 NetStream技术介绍 在理解Network Traffic Analysis解决方案之前，首先需要了解NetStream的一些基本概念，它们是该解决方案的基础。
“流”概念 NetStream的流定义为：由源到目的方向的一系列单向的数据包。 NetStream流是通过7元组来标识的，即通过接口索引、源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议号和ToS组成的七元组确定一个NetStream流，设备根据七元组信息对过往的数据包进行NetStream统计。 下图中就包括四条流： 从Client A到WWW Server方向通信时产生的流； 从WWW Server到Client A方向通信时产生的流； 从Client B到FTP Server方向通信时产生的流； 从FTP Server到Client B方向通信时产生的流； 图1 网络中流的举例说明 从上例中可以很容易地理解，流是单向的，同时流也是基于协议的。形象地说，通过NetStream流可以记录下来网络中who、what、when、where、how。
1. 按照车辆的车厢分 1.1 平板车 没有车厢，只有不到1米左右的车帮，一般的平板车都比较大在9-16米。用于运输一些基础材料，例如日化，化工，塑料粒子等等。 1.2 高护栏 有车厢，车厢四壁为彩钢，没有封闭的顶棚，顶棚是用帆布制作的，可以根据内装的货品多少进行升降，故此适用于大多数产品的运输，使用比较广泛。 1.3 全封闭 或者叫做集装箱车辆，从4-17米均有，适合运输货值较高，或对车辆有较高要求的车辆，目前此类车辆在货运市场几乎占到一半。承载2-35吨。 2. 按照使用的范围 2.1 普通运输车辆 包含上述三种车型，主要运输日常的一些普通产品，例如电子电器，食品，饮料，服装，机械等等。 2.2 恒温或保温车辆 其实分类很多，恒温车大多用于对于温度要求不是很严格的食品类，一般会保持温度在5-10度左右，保温车适用于对于温度要求较高，例如医药，冷冻食品等等。 2.3 危险品车辆 危险品分为9类，不同的种类均要有不同的资质，车辆可谓第一点所说的三种车型。 2.4 特种车 超长，超宽的大件运输车辆 油罐车 减震车辆（运送精密仪器，例如卫星，导弹，高端服务器等等） 2.5 监管车或叫做关封车 用于在监管仓库之间的运输工作，大多在机场、码头旁边使用。很少用于普通货物的运输工作。 3.按照车辆长度及重量分类 因为车型，车厂的规定不一，仅介绍目前市场主流的物流车辆 2吨车一般为4米左右，以4.3米的居多 3吨车约为5.5米 5吨车约为6.2米 8吨车约为7.2-8.8米 10吨车约为9.6米 12吨或15吨车一般为9.6-12.5 20吨车一般为12.5-14.5米
25吨车一般为12.5-15米 30吨车一般为五轴或六轴的14-17米车辆
普通货物运输车辆管理制度 为加强本公司车辆车辆管理，依据《中华人民共和国道路运输条例》及《汽车运输业车辆技术管理规定》等相关规定，制定本制度。 一、安全行驶 1、公司所属普通货物运输车辆必须严格遵守《中华人民共和国道路交通安全法》、《道路运输条例》及有关交通安全管理的规章制度及公司相关规定。 2、普通货物运输车辆参加营运前必须经公司安全科进行检测，正确执行安全流程行使管理办法，签发路单后方可运行。 3、普通货物运输车辆运行在规定的速度范围内行驶，省际通道时速不得超过80公里∕小时，旗县级道路不许超过60公里∕小时。 4、普通货物运输车辆由取得驾驶证及从业资格证的司机驾驶，证件不符合规定的人员不许驾驶车辆。 5、普通货物运输车辆按时定期参加保养维护，按规定做一级维护和二级维护（6-8千公里换机油，1.5-2万公里四轮保养）。 6、正确使用GPS，每次收车后应主动到公司配合安检调度室人员进行数据采集。 7、服从管理，保证公司的正常业务派车及上级单位的指令性派车任务。 8、车身两侧和车门必须喷有公司的标志或图案。
9、货运经营者应当加强对车辆的维护和检测，确保车辆符合国家规定的技术标准；不得使用报废的、擅自改装的和其他不符合国家规定的车辆从事道路运输经营。 10、对达到国家规定的报废标准的应坚决予以报废处理，临近报废的加强安全监管，并按规定报备。 二、监督管理 安全科负责对管理制度的考核和监督，定期普货车辆进行抽查，检查制度执行落实情况，对不按规定执行的普货车辆进行处罚。车队负责车辆考勤及安全行车里程统计，对年内安全行车无任何行车事故者及服务创优者进行适当奖励。对工作怠慢、违反制度、发生事故者视情节给予处罚。 三、本制度自发布之日起执行。
物流网络优化设计 （物流网络从物流运作形态的角度将物流网络的内涵确立为：建立在物流基础设施网络之上的、以信息网络为支撑、按网络组织模式运作的三大子网有机结合的综合服务网络体系，将物流网络的研究提升到综合物流服务网络体系的大物流层面，将三大子网的网络效应驱动下的资源共享和整合内涵是物流网络的研究方向。物流三大子网络：1）物流组织网络，它是物流网络运行的组织保障；2）物流基础设施网络，它是物流网络高效运作的基本前提和条件；3）物流信息网络，它是物流网络运行的重要技术支撑。）背景：2008年以来的全球经济动荡对各个行业的供应链造成了深刻影响。大宗商品的价格和供应异常波动，主要货币汇率风险陡增，金融市场大起大落，地缘政治事件不断和客户渠道全球化持续发展，这使企业的采购、生产和产品分销面临前所未有的压力。与此同时，客户期望不断提高，全球化竞争的不断加剧，产品的生命周期的不断缩短，客户需求及物流成本波动的不断增大，使得如今的企业面临的最大挑战之一就是建立能够实现并且保持卓越绩效的具有活力的供应链。在这种背景下，很多企业为提高或保持长、中、短期的盈利能力而不得不对现有的供应链进行调整，越来越多的企业还把目光投向了新兴市场。 在中国，不少企业开始重新规划自己的业务版图，一些原以出口为主的中国企业也转向了国内市场，很多外资企业也更多将重心转移到中国，希望能获得快速发展。以往不少企业在调整供应链时，把精力放在了建立新的IT系统或是对现有系统进行升级上，而很少有企业会从供应链网络优化的角度来考虑。这些IT项目往往需要投入大量的资金，并且通常项目周期会很长，最终达到预期效果的企业却不多。而如今，情况正在改变，越来越多的企业开始认识到供应链网络的重要性，尤其对于生产或销售有形产品的企业，物流网络是支持其供应链运作和管理的前提和基础设施，物流网络设计中所制定的决策不仅对于企业长期赢利能力和竞争地位会产生重要而深远的影响，而且也对供应链绩效形成直接且重大的影响.并且，通常物流网络优化项目的周期远比IT系统项目短，投资也远比IT系统低，经过合理优化设计的物流网络还有助于提高实施IT系统的投资回报。从这个意义上来讲，物流网络设计是企业供应链战略和实际运作的衔接桥梁，既要考虑到企业供应链战略的实现，又要考虑到设计决策对于未来物流运作的约束作用；物流网络的效率很大程度上取决于物流网络设计的合理性，只有设计合理才能使物流系统获得整体的最优。 物流网络战略规划优化是用于衡量部分或全部的供应链物流网络的战略研究。研究相关的供应链物流成本，包括库存成本、运营成本（固定成本和变动成本）、运输成本（包括入库运输、转仓运输、出库运输成本）；同时还考虑相关约束要素，包括物流中心的开与关、物流中心吞吐量限制，客户服务水平设置、产品配置策略,运输动线策略、保险约束、物流中心数量等。网络规划研究最终建立适合企业对应发展阶段的成本与服务水平最优平衡的供应链网络模型。物流网络战略规划的成果物输出包括网络多情景比较分析、仓库地点建议、仓库规模大小、物流成本估算（运输成本、存储、运营成本）、从工厂到仓库动线的入库策略、配送中心覆盖客户市场区域策略、网络动线策略、敏感分析等。物流网络战略规划是一项复杂的工程，中间涉及到大量的数据和复杂的建模过程，需要用到作业的软件工具帮助建模分析。目前市场上这方面的软件也有很多，但大部分都是以运输优化的功能为主，缺乏一定的整体物流网络战略决策的支持功能。由前Logictools公司开发的LogicNet软件，能够给客户在战略和战术上进行供应链网络的优化，是一款战略和战术层面的工具，主要用于决策以时间为基础上的生产和分销策略，同时对供应链上设施的位置和大小进行优化。LogicNet进行网络优化的优点在于可以很容易地看到各种供应链成本在供应链中如何因为配送中心个数增加而发生变化。应用软件进行网络规划的一般步骤包括：问题描述与目标确定，数据收集与分析，模型分析，成果陈述四大阶段。由于物流网络建设的投资很大且设
京东商城物流管理信息系统的开发 一、系统概述 （一）系统开发目标 电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术， 实现整个商务过程的电子化，它是信息化、网络化快速发展 的产物。物流则是通过运输、保管、配送等方式实现物品由 产地到消费地所进行的计划、实施和管理全过程。物流是电 子商务过程的基本要素之一，一个高效的、合理的、畅通的 物流系统是电子商务正常运行、发挥其高效快捷优势的基 础。 社会的快速发展对电子商务体系的物流系统提出更高 的要求，需要物流系统具有更高的适应性能力、配送管理能 力。RFD和3G通信技术是近年来发展迅速的技术，将它们融合应用到物流系统中去可以大大提高整系统的适应和反应 能力。本文设计的基于RFD和3G系统融合的电子商务的物流解决方案，利用了RFD的读取方便快捷、识别速度快、动 态实时通信等特点完成了便捷的配送管理系统，方案的物流运输系统则利用3G系统LCS增值业务完成物流运输全过程 的实时监控，解决了现行物流的一系列问题。 京东商城为了配合其业务发展战略和实际运作的需要，为客户提供更好的服务质量，开发了一套先进的物流系统软 件，，使公司管理人员能够很直观和方便的管理本公司的业
务，也能够在第一时间了解到货物的相关信息。 （二) 系统开发背景 电子商务利用计算机技术、网络技术和远程通信技术 来实现整个商务过程中的电子化、数字化和网络化。人们不 再是面对面的、看着实实在在的货物、靠纸介质单据(包括现金)进行买卖交易，而是通过网络，通过网上琳琅满目的 商品信息、完善的物流配送系统和方便安全的资金结算系统 进行交易。电子商务下物流系统要求物流的运作方式：信息 化、网络化；电子商务下物流系统要求提高物流的运作水平： 标准化、信息化；电子商务下物流系统要求提高物流的快速 反应能力：高速度、系统化；电子商务下物流系统要求提高 物流动态调配能力：个性化、柔性化；电子商务下物流系统 要求改变物流的经营形态：社会化、全球化。 京东商城的销售业绩可望让人震撼。从2004年到现在，用了5年得时间，打造成了单笔销售额过亿的数字。京东有 着这么强大的销售额做支持，所以应该拥有自己独特的物流 系统，打造自己的配送团队。另外京东商城拥有丰富的车辆 资源，客户资源，以及强大的运营网络资源，物流管理系统 起到举足轻重的作用。 （三）系统的主要功能 物流系统的功能要素指的是物流系统所具有的基本 能力，这些基本能力有效地组合、联结在一起，便成了物流
车辆货物运输合同 ：法律法制车辆货物运输合同 甲方(托运人)： 法定代表人： 联系方式： 住所： 乙方(承运人)： 法定代表人： 联系方式： 住所： 甲、乙双方经过协商，根据《中华人民共和国合同法》有关规定，订立货物运输合同，条款如下： 一、合同期为年，从年月日起年月日为止。 二、上述合同期内，甲方委托乙方运输货物，运输方式为汽车公路运输，具体货物的名称、规格、型号、数量、价值、运费、货地点、收货人、运输期限等事项，由甲、乙双方另签运单确定，所签运单作为本合同的附件与本合同具有同等的法律效力。 三、甲方的义务 1. 按照国家规定的标准对货物进行包装，没有统一规定包装标准的，应根据保证货物运输的原则进行包装，甲方货物包装不符合上述要求，乙方应向甲方提出，甲方不予更正的，乙方可拒绝起运。 2. 按照双方约定的标准和时间向乙方支付运费。 四、乙方的义务 1. 按照运单的要求，在规定的期限内，将货物运甲方指定的地点，交给甲方指定的收货人。 2. 承运的货物要负责安全，保证货物无短缺、无损坏，如出现此类问题，应承担赔偿义务。 五、运输费用及结算方式 1. 运费按乙方实际承运货物的里程及重量计算，具体标准按照运单约定执
行。 2. 乙方在将货物交给收货人时，应向其索要收货凭证，作为完成运输义务的证明，持收货凭证与甲方结算。 3. 甲方对乙方所提交的收货凭证进行审核，在确认该凭证真实有效且货物按期运达无缺失损坏问题后日内付清当次运费。 六、甲方交付乙方承运的货物均系供应客户的重大生产资料，乙方对此应予以高度重视，确保货物按期运达。非因自然灾害等不可抗力造成货物逾期运达的，如客户追究甲方责任，乙方应全额赔偿甲方的经济损失。因发生自然灾害等不可抗力造成货物无法按期运达目的地时，乙方应将情况及时通知甲方并取得相关证明，以便甲方与客户协调。 七、运输过程中如发生货物灭失、短少、损坏、变质、污染等问题，乙方应按照以下标准赔偿甲方的经济损失。 1. 货物灭失或无法正常使用的，按运单记载货物价格全额赔偿，如运单未记载价格的，按甲方同类产品出厂价格赔偿。 2. 货物修理后可以正常使用且客户无异议的，赔偿修理费(包括换件费用、人工费及修理人员的往返差旅费等)。 八、出现合同第七条情况导致货物逾期运达的，乙方除按该条规定承担责任外，还应当同时执行本合同第六条的规定。 九、本合同未尽事宜，由双方协商解决，协商不成，按照合同法规定办理，发生争议提交仲裁委员会按其仲裁规则进行仲裁。 十、本合同一式两份，双方各持一份，双方签字盖章后生效。 甲方（签章）： 乙方（签章）： 发货人（签章）： 承运人（签章）： 签发时间：年月日 装运时间：年月日 签发地点：省市区路号 装运地点：省市区路号
H3C iMC 网络流量分析方案技 术方案建议书 杭州华三通信技术有限公司
目录 一、网络流量分析技术的现状与发展 (4) 二、网络流量分析的重要性分析 (5) 三、××项目网络流量分析系统需求分析 (6) 3.1. ××项目相关背景及需求信息 (6) 3.2. ××项目网络拓扑结构及网络流量模型 (6) 四、H3C iMC 网络流量分析(NTA)解决方案介绍 (6) 4.1. NTA解决方案介绍 (7) 4.2. NTA逻辑组成 (7) 4.3. NTA报表功能 (8) 4.3.1. 预定义报表介绍 (8) 4.3.2. 七层应用分析报表（DIG采集方式支持） (11) 4.3.3. 智能基线、自动告警 (11) 4.4. NTA相关技术规范 (12) 五、×××项目NTA解决方案部署 (12) 5.1. 广域网流量监控方案 (13) 5.1.1. 广域网分支流量监控方案 (13) 5.1.1.1. 适用的网络环境： (13) 5.1.1.2. 推荐使用的组件： (13) 5.1.1.3. 应用组网图： (13) 5.1.1.4. 可实现的功能： (14) 5.1.2. 广域网分布式流量监控方案 (15) 5.1.2.1. 适用的网络环境： (15) 5.1.2.2. 推荐使用的组件： (15) 5.1.2.3. 应用组网图 (15) 5.1.2.4. 可实现的功能： (15) 5.2. 局域网流量监控方案 (16) 5.2.1. 局域网Internet出口流量监控方案 (16) 5.2.1.1. 适用的网络环境： (16) 5.2.1.2. 推荐使用组件： (16) 5.2.1.3. 应用组网图： (16) 5.2.1.4. 可实现的功能： (17) 5.2.2. 不支持NetStream设备组网方案 (17) 5.2.2.1. 适用的网络环境： (17) 5.2.2.2. 推荐使用的组件： (18) 5.2.2.3. 应用组网图 (18) 5.2.2.4. 可实现的功能： (18)