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基于大数据旳物流营运智能分析SaaS平台Customer iQ建设方案12月一、前言二、大数据和云计算旳时代, 物流行业智能分析已经突破了老式商业智能分析系统（BI）对关系型构造化数据旳依赖。
运用大数据技术, 对大容量和非构造旳Web、GPS和RFID等数据进行实时收集、存储和解决, 结合多种数学模型, 我们可以实现针对物流行业营运状况旳精确智能分析, 为物流行业管理者提供实时旳物流营运状况监控信息, 辅助其进行管理决策。
三、同步, 云计算SaaS服务旳按需付费、大数据计算性能水平扩展、移动便携性等正好解决了商业智能在物流行业推广应用中旳“落地难”问题, 基于大数据旳物流营运智能分析, 将提高中国物流行业旳精细化管理水平, 增进物流行业旳迅速发展。
四、建设目旳1、建设目旳涉及:2、提供物流行业营运分析洞察报告, 全面反映物流行业营运过程状况；五、建立物流营运健康指数模型, 精确反映物流营运健康水平,分析物流营运中存在旳问题；六、提供物流营运风险预警和问题改善追踪功能, 评估问题改善有效性, 持续改善物流营运过程。
七、业务需求分析1、物流营运业务分析通过度析, 物流营运业务重要分为运送业务、仓储业务、业务收入和业务费用几种部分, 如下是物流营运业务分析示意图:2、物流营运业务指标3、物流营运健康指数基于上述物流营运业务指标, 建立物流营运健康指数模型, 直观地综合反映物流营运过程健康状况, 使业务主管和公司领导能及时理解物流营运状况, 发现存在旳问题, 提高管理和决策旳针对性和有效性。
1）物流营运健康指数模型编制措施如下: 2）指数信号源3）注: a.以上阀值和得分可以根据物流公司实际状况进行调节;4） b.权重取值为1.0 – 10.0, 缺省权重为1.0。
5）计算措施单个信号分值=（该信号实际分值–该信号最低理论分值）/（该信号最高理论分值–该信号最低理论分值）物流营运健康指数=∑（单个信号分值 * 信号权重）/最高权重值（10）八、 建设内容1、 数据收集和解决数据收集和解决模块重要是收集物流营运有关旳数据, 数据来源涉及Oracle 或SQLServer 数据库、GPS 数据收集接口、互联网有关数据接口；收集后通过Hadoop 或Spark 旳MapReduce Job 进行分析, 计算物流营运健康指数, 并生成物流营运看板涉及旳多种数据图表。
基于大数据的物流行业智能化配送方案设计第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)第2章大数据与物流配送概述 (4)2.1 大数据概念与特性 (4)2.2 物流配送的发展与挑战 (4)2.3 大数据在物流配送中的应用 (5)第3章智能化配送系统框架设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.1.1 数据层 (5)3.1.2 服务层 (5)3.1.3 应用层 (6)3.1.4 展示层 (6)3.2 数据采集与预处理 (6)3.2.1 数据采集 (6)3.2.2 数据预处理 (6)3.3 数据存储与管理 (6)3.3.1 数据存储 (6)3.3.2 数据管理 (6)3.3.3 数据索引 (6)3.3.4 数据同步 (6)第4章数据挖掘与分析技术 (7)4.1 数据挖掘技术概述 (7)4.2 数据预处理方法 (7)4.2.1 数据清洗 (7)4.2.2 数据集成 (7)4.2.3 数据转换 (7)4.2.4 特征选择与提取 (7)4.3 常见数据挖掘算法 (7)4.3.1 决策树算法 (7)4.3.2 聚类算法 (8)4.3.3 关联规则算法 (8)4.3.4 神经网络算法 (8)4.3.5 支持向量机算法 (8)4.3.6 遗传算法 (8)第5章物流配送路径优化算法 (8)5.1 路径优化问题的数学模型 (8)5.1.1 符号说明 (8)5.1.2 数学模型 (9)5.2 经典路径优化算法 (10)5.3 基于大数据的路径优化算法 (10)5.3.1 基于大数据的启发式算法 (10)5.3.2 基于大数据的机器学习算法 (10)5.3.3 基于大数据的深度学习算法 (10)第6章智能配送车辆调度策略 (10)6.1 车辆调度问题概述 (10)6.1.1 车辆调度定义 (11)6.1.2 车辆调度分类 (11)6.1.3 车辆调度在物流行业中的重要性 (11)6.2 常见车辆调度算法 (11)6.2.1 遗传算法 (11)6.2.2 蚁群算法 (11)6.2.3 粒子群算法 (11)6.2.4 禁忌搜索算法 (11)6.3 基于大数据的车辆调度策略 (11)6.3.1 数据收集与处理 (12)6.3.2 车辆调度模型构建 (12)6.3.3 车辆调度策略优化 (12)6.3.4 车辆调度系统实现 (12)第7章仓储管理与优化 (12)7.1 仓储管理概述 (12)7.2 仓储设施布局优化 (12)7.2.1 仓储设施布局原则 (12)7.2.2 基于大数据的仓储设施布局优化方法 (12)7.3 库存管理与优化 (13)7.3.1 库存管理原则 (13)7.3.2 基于大数据的库存管理与优化方法 (13)第8章智能配送信息系统设计 (13)8.1 系统功能模块设计 (13)8.1.1 配送路径优化模块 (13)8.1.2 车辆调度管理模块 (13)8.1.3 仓储管理模块 (14)8.1.4 客户服务模块 (14)8.1.5 数据接口模块 (14)8.2 数据分析与可视化 (14)8.2.1 数据分析 (14)8.2.2 可视化展示 (14)8.3 系统安全与稳定性 (14)8.3.1 数据安全 (15)8.3.2 系统稳定性 (15)8.3.3 容灾备份 (15)8.3.4 安全防护 (15)第9章案例分析与实验验证 (15)9.1 案例选取与分析 (15)9.1.1 案例背景 (15)9.1.2 案例实施 (15)9.1.3 案例分析 (16)9.2 实验方法与数据准备 (16)9.2.1 配送路线优化 (16)9.2.2 智能分拣 (16)9.2.3 客户满意度评价 (16)9.3 实验结果与分析 (16)9.3.1 配送路线优化 (16)9.3.2 智能分拣 (16)9.3.3 客户满意度评价 (16)第10章总结与展望 (17)10.1 研究总结 (17)10.2 存在问题与挑战 (17)10.3 未来研究方向与展望 (17)第1章引言1.1 研究背景我国经济的快速发展，物流行业日益繁荣，市场规模不断扩大。
基于大数据分析的智能物流配送系统设计与优化智能物流配送系统在当今社会中发挥着越来越重要的作用。
通过利用大数据分析技术，可以更好地规划和优化物流配送过程，提高运输效率，减少成本，提供更好的服务质量。
本文将详细介绍基于大数据分析的智能物流配送系统的设计原理和优化方法。
一、智能物流配送系统的设计原理智能物流配送系统的设计原理包括数据采集、数据处理和决策优化三个重要环节。
1. 数据采集在物流配送过程中，需要收集大量的数据，如货物信息、运输工具信息、运输路线信息等。
这些数据可以通过传感器、RFID标签、GPS定位等技术采集，并实时上传到系统中。
此外，还可以通过互联网、供应链平台等渠道获取外部数据，如天气信息、交通状况等。
2. 数据处理收集到的数据经过处理和清洗后，可以得到更加准确和可靠的数据，为后续的决策提供支持。
在数据处理的过程中，可以利用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行分析和建模，识别潜在的规律和模式。
3. 决策优化在智能物流配送系统中，决策优化是核心环节。
基于大数据分析的智能物流配送系统可以通过数学模型和算法，对物流配送过程进行优化。
例如，可以通过动态规划算法，对运输路线进行规划和优化，以减少运输时间和成本。
同时，还可以利用贪心算法、模拟退火算法等方法，对货物的装载和配送进行优化，提高配送效率。
二、智能物流配送系统的优化方法基于大数据分析的智能物流配送系统可以采用多种优化方法，以提高运输效率和降低成本。
1. 路线规划优化物流配送过程中，选择合理的运输路线对于提高运输效率非常重要。
通过大数据分析，可以获取历史运输数据和实时交通信息，综合考虑交通拥堵、道路条件等因素，对运输路线进行规划和优化。
例如，可以利用遗传算法对多个候选路线进行评估和选择，以找到最优的运输路线。
2. 货物装载优化合理的货物装载可以提高配送效率和减少运输成本。
通过大数据分析，可以对不同货物的重量、体积等特性进行建模，并结合运输工具的载重能力等因素，优化货物的装载方式和顺序。
基于大数据的智能物流管理系统设计与实现随着物流业的发展和互联网技术的普及，企业对物流运营的效率要求不断提高，传统的物流管理方式已经无法满足企业的需求。
而大数据技术的兴起，为物流运营的智能化提供了新的解决方案。
本文将重点介绍一种基于大数据的智能物流管理系统的设计与实现。
一、系统架构设计该系统采用C/S架构，客户端通过Web浏览器访问服务端，服务端进行数据处理和管理。
系统主要由以下模块组成：1. 数据采集模块：通过物联网技术将各种物流运营数据采集下来，包括运输车辆的位置、行驶速度、燃油消耗等信息。
2. 数据存储模块：将采集到的数据存储在关系型数据库中，并提供数据查询和统计分析功能。
3. 数据分析模块：对采集的数据进行分析，提取有价值的信息，为运营管理提供决策依据。
4. 业务管理模块：提供物流运营的核心功能，包括订单管理、车辆调度、货物跟踪、费用结算等。
5. 信息发布模块：向客户端推送最新的物流信息和运营报告。
二、数据采集与存储数据采集是智能物流系统的基础，系统需要采集的数据包括运输车辆的位置、行驶速度、燃油消耗等信息。
为了方便数据采集和管理，我们选择了传感器设备和云平台的组合方案。
通过在运输车辆上安装传感器设备，实时采集车辆的运行数据，并将数据上传至云平台。
在云平台上采用关系型数据库存储数据，方便日后的数据查询和分析。
三、数据分析与挖掘系统采集的数据是海量的、复杂的、多维度的数据，如何对数据进行分析和挖掘，从中提取有用的信息，是智能物流系统成功的关键。
以下是数据分析的几个方面：1. 路线规划与优化：通过分析车辆的行驶轨迹，对运输路线进行规划和优化，减少运输成本，提高运输效率。
2. 车辆监控与预测：通过对车辆的位置、速度、燃油消耗等数据进行分析，对车辆的状态进行监控和预测，提高车辆的安全性和可靠性。
3. 库存管理与预测：通过对货物的进出库数据进行分析，预测未来的货物需求量和库存需求，避免库存过剩或缺货现象。
基于大数据与云计算的智能物流优化方案摘要：随着信息技术的快速发展，大数据与云计算已逐渐成为智能物流系统的重要组成部分。
本文将探讨基于大数据与云计算的智能物流优化方案，并介绍该方案的原理、应用、优势和挑战。
1. 引言智能物流是将信息技术应用于物流管理和运作中的新兴领域。
借助大数据与云计算技术，智能物流能够实现对物流链路中各个环节的全面监控与管理，提高物流运作的效率和准确性。
2. 大数据在智能物流中的应用2.1 大数据的获取与处理智能物流系统通过传感器和物联网技术获取大量的物流数据，包括货物运输轨迹、仓储容量、货物状态等。
同时，利用数据挖掘和机器学习算法对这些数据进行分析和处理，提取有价值的信息。
2.2 数据驱动的智能决策基于大数据分析，智能物流系统能够对物流决策进行优化和预测。
例如，根据历史数据和实时数据，系统可以预测货物运输的最佳路线和运输工具，并实时调整路线以适应交通状况。
3. 云计算在智能物流中的应用3.1 数据共享与协同云计算技术为智能物流提供了强大的计算和存储能力。
不同物流环节的参与者可以通过云平台实现数据的共享和协同，提高物流运作的效率和透明度。
3.2 弹性扩展与成本控制云计算允许智能物流系统根据需求进行弹性扩展，从而提高系统的可靠性和稳定性。
同时，通过云计算的按需付费模式，可以有效控制物流系统的成本。
4. 基于大数据与云计算的智能物流优势4.1 提高物流效率通过实时监测和分析物流数据，智能物流系统能够快速识别并解决物流运作中的问题，提高吞吐量和效率。
4.2 优化运输路径与资源利用基于大数据分析和云计算技术，智能物流系统可以智能化地选择最佳运输路径和资源配置方案，减少物流成本和能源消耗。
4.3 提升客户满意度智能物流系统能够提供实时的物流信息和跟踪服务，提高客户的满意度和信任度。
5. 基于大数据与云计算的智能物流的挑战5.1 数据隐私和安全大数据的应用涉及大量的个人和机密信息，保护数据隐私和确保数据安全是智能物流系统面临的重要挑战。
智慧物流大数据分析平台方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 技术路线 (2)第二章：智慧物流大数据分析平台概述 (3)2.1 平台架构 (3)2.2 数据来源 (3)2.3 关键技术 (4)第三章：数据采集与预处理 (4)3.1 数据采集策略 (4)3.2 数据清洗 (5)3.3 数据转换 (5)第四章：数据存储与管理 (5)4.1 数据存储方案 (5)4.2 数据管理策略 (6)4.3 数据安全与备份 (6)第五章：数据分析与挖掘 (6)5.1 数据挖掘算法 (6)5.2 数据可视化 (7)5.3 模型评估与优化 (7)第六章：智慧物流应用场景 (8)6.1 运输优化 (8)6.2 库存管理 (8)6.3 供应链金融 (9)第七章：平台开发与实施 (9)7.1 技术选型 (9)7.2 系统设计 (10)7.2.1 系统架构 (10)7.2.2 功能模块 (10)7.3 项目实施 (11)7.3.1 项目规划 (11)7.3.2 项目实施步骤 (11)第八章：平台部署与运维 (11)8.1 系统部署 (11)8.1.1 部署环境准备 (11)8.1.2 部署流程 (12)8.2 运维管理 (12)8.2.1 运维团队建设 (12)8.2.2 运维流程 (12)8.3 故障处理 (13)8.3.1 故障分类 (13)8.3.2 故障处理流程 (13)第九章：效益分析与评估 (13)9.1 经济效益 (13)9.2 社会效益 (13)9.3 成果评估 (14)第十章：总结与展望 (14)10.1 项目总结 (14)10.2 展望未来 (15)第一章：引言1.1 项目背景我国经济的快速发展，物流行业作为支撑国民经济的重要基础产业，其规模和复杂性日益增加。
物流大数据作为一种新兴的信息资源，具有极高的商业价值和战略意义。
国家政策对物流行业的支持力度不断加大，推动智慧物流建设成为我国物流产业转型升级的重要方向。
基于人工智能的物流数据分析平台建设方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 物流行业现状分析 (4)1.2 人工智能技术在物流领域的应用 (4)1.3 物流数据分析平台建设需求 (4)第2章平台架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.1.1 展示层 (5)2.1.2 应用层 (5)2.1.3 服务层 (5)2.1.4 数据层 (5)2.2 技术架构 (5)2.2.1 数据采集与预处理 (5)2.2.2 数据存储 (6)2.2.3 数据挖掘与分析 (6)2.2.4 模型训练与评估 (6)2.2.5 系统安全与稳定性 (6)2.3 数据架构 (6)2.3.1 数据源 (6)2.3.2 数据仓库 (6)2.3.3 数据分析模型 (6)2.3.4 数据接口 (6)第3章数据采集与预处理 (7)3.1 数据源分析 (7)3.2 数据采集技术 (7)3.3 数据预处理方法 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 数据存储方案 (8)4.1.1 数据存储概述 (8)4.1.2 存储架构设计 (8)4.1.3 数据备份与恢复 (8)4.2 数据仓库设计 (9)4.2.1 数据仓库概述 (9)4.2.2 数据仓库架构 (9)4.2.3 数据模型设计 (9)4.3 数据质量管理 (9)4.3.1 数据质量管理概述 (9)4.3.2 数据质量检查 (9)4.3.3 数据清洗 (9)4.3.4 数据质量监控 (10)第5章数据挖掘与分析 (10)5.1 数据挖掘算法概述 (10)5.1.1 分类算法 (10)5.1.2 聚类算法 (10)5.1.3 关联规则算法 (10)5.1.4 预测算法 (10)5.2 物流关键指标分析 (10)5.2.1 运输效率 (10)5.2.2 库存管理 (10)5.2.3 订单处理 (11)5.2.4 服务质量 (11)5.3 人工智能在物流数据分析中的应用 (11)5.3.1 机器学习 (11)5.3.2 深度学习 (11)5.3.3 自然语言处理 (11)5.3.4 计算机视觉 (11)第6章数据可视化与报表 (11)6.1 数据可视化设计 (11)6.1.1 数据类型与图表选择 (12)6.1.2 可视化组件设计 (12)6.1.3 可视化交互设计 (12)6.2 报表系统构建 (12)6.2.1 报表类型设计 (12)6.2.2 报表与分发 (13)6.2.3 报表管理与维护 (13)6.3 用户界面设计 (13)6.3.1 界面布局 (13)6.3.2 主题与样式 (13)6.3.3 交互设计 (13)第7章人工智能算法应用 (14)7.1 机器学习算法在物流数据分析中的应用 (14)7.1.1 分类算法在物流数据挖掘中的应用 (14)7.1.2 聚类算法在物流数据挖掘中的应用 (14)7.1.3 预测算法在物流数据分析中的应用 (14)7.2 深度学习算法在物流数据分析中的应用 (14)7.2.1 卷积神经网络（CNN）在物流图像识别中的应用 (14)7.2.2 循环神经网络（RNN）在物流序列数据处理中的应用 (14)7.2.3 对抗网络（GAN）在物流数据中的应用 (14)7.3 强化学习算法在物流优化中的应用 (14)7.3.1 强化学习在路径优化中的应用 (14)7.3.2 强化学习在库存管理中的应用 (15)7.3.3 强化学习在智能调度中的应用 (15)第8章平台安全与隐私保护 (15)8.1 系统安全策略 (15)8.1.1 物理安全 (15)8.1.2 网络安全 (15)8.1.3 数据安全 (15)8.1.4 应用安全 (15)8.2 数据安全保护 (15)8.2.1 数据加密 (16)8.2.2 访问控制 (16)8.2.3 数据脱敏 (16)8.2.4 数据备份与恢复 (16)8.3 用户隐私保护 (16)8.3.1 用户信息保护 (16)8.3.2 最小化数据收集 (16)8.3.3 透明化告知 (16)8.3.4 用户隐私权限设置 (16)第9章系统集成与测试 (16)9.1 系统集成策略 (16)9.1.1 总体集成框架 (16)9.1.2 数据集成策略 (17)9.1.3 业务逻辑集成策略 (17)9.2 系统测试方法 (17)9.2.1 功能测试 (17)9.2.2 功能测试 (17)9.2.3 安全测试 (17)9.3 系统优化与调优 (18)9.3.1 系统功能优化 (18)9.3.2 系统稳定性优化 (18)9.3.3 系统安全性优化 (18)第10章项目实施与评估 (18)10.1 项目实施步骤 (18)10.1.1 需求分析与规划 (18)10.1.2 技术研发与平台搭建 (18)10.1.3 系统集成与测试 (18)10.1.4 培训与推广 (19)10.1.5 运营与维护 (19)10.2 项目风险评估 (19)10.2.1 技术风险 (19)10.2.2 数据风险 (19)10.2.3 系统风险 (19)10.2.4 人才风险 (19)10.3 项目效益评估与优化建议 (19)10.3.1 效益评估 (19)10.3.2 优化建议 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 物流行业现状分析我国经济的快速发展，物流行业日益壮大，已成为国民经济的重要组成部分。
基于大数据的物流营运智能分析SaaS平台Customer iQ建设方案2014 年 12 月一、前言大数据和云计算的时代，物流行业智能分析已经突破了传统商业智能分析系统（ BI ）对关系型结构化数据的依赖。
利用大数据技术，对大容量和非结构的Web、GPS和 RFID等数据进行实时收集、存储和处理，结合各种数学模型，我们可以实现针对物流行业营运状况的精准智能分析，为物流行业管理者提供实时的物流营运状况监控信息，辅助其进行管理决策。
同时，云计算 SaaS服务的按需付费、大数据计算性能水平扩展、移动便携性等正好解决了商业智能在物流行业推广应用中的“落地难”问题，基于大数据的物流营运智能分析，将提升中国物流行业的精细化管理水平，促进物流行业的快速发展。
二、建设目标建设目标包括：1、提供物流行业营运分析洞察报告，全面反映物流行业营运过程状况；2、建立物流营运健康指数模型，准确反映物流营运健康水平，分析物流营运中存在的问题；3、提供物流营运风险预警和问题改善追踪功能，评估问题改善有效性，持续改进物流营运过程。
三、业务需求分析1、物流营运业务分析经过分析，物流营运业务主要分为运输业务、仓储业务、业务收入和业务费用几个部分，以下是物流营运业务分析示意图：2、物流营运业务指标业务分类运输业务仓储业务业务收入业务费用指标名称指标含义单位数据来源货运量各种运输工具实际运送到目吨订单管理系统的地并卸完的货物数量周转量货运周转量＝∑每批物品的吨* 公里订单管理系统计费重量×该批物品的运输里程周转里程订单运输距离累计公里GPS周转时间订单运输时间累计小时/分钟GPS订单完成率当期订单完成运输量/ 订单订单管理系统运输量总计运单准确率当期符合规定接收时间或送订单管理系统达时间的运单 / 当期所有运单车辆工况∑车辆运行时间/ 当期总时GPS间入库量当期所有入库货物重量吨仓储管理系统出库量当期所有出库货物重量吨仓储管理系统期末库存量当期仓库库存货物重量吨仓储管理系统周转次数（入库量 +出库量） = 吞次仓储管理系统吐量 / 仓库最大库存量运输收入当期所有运单运输收入累计万元财务系统仓储收入当期所有货物仓储收入累计万元财务系统装卸搬运收入当期所有货物装卸搬运收入万元财务系统累计车辆 - 人工成本当期每台车人工支出万元财务系统车辆 - 燃油费当期每台车燃油费用支出万元财务系统车辆 - 轮胎费当期每台车轮胎更换费用支万元财务系统出车辆 - 路桥费当期每台车路桥费用支出万元财务系统车辆 - 维修费当期每台车维修费用支出万元财务系统仓储 - 人工成本当期每个仓库仓储人员工资万元财务系统支出仓储- 租费 / 折旧当期每个仓库仓储租赁费用万元财务系统或折旧支出仓储 - 装卸费当期每个仓库仓储装卸搬运万元财务系统费用支出3、物流营运健康指数基于上述物流营运业务指标，建立物流营运健康指数模型，直观地综合反映物流营运过程健康状况，使业务主管和公司领导能及时了解物流营运状况，发现存在的问题，提高管理和决策的针对性和有效性。
物流营运健康指数模型编制办法如下：1）指数信号源信号分组信号计算模式阀值得分权重目标达成率 =当期实际货运量±5% ±3 分货运量/ 当期目标货运量环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分当期目标达成率 =当期实际货±5% ±3 分周转量运量 / 当期目标货运量环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成：如目标为95%，±5% ±5 分运输业务订单完成率实际为 85%，则分数为 -10 分环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成：如目标为95%，±5% ±5 分运单准确率实际为 95%，则分数为 0 分环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成±5% ±3 分车辆工况环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分吞吐量 = 环比增长±5% ±2 分仓储业务入库量 + 同比增长±5% ±1 分出库量目标达成率 =当期运输收入 / ±5% ±3 分运输业务收当期目标运输收入业务收入入环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分仓储业务收目标达成率 =当期仓储收入 / ±5% ±3 分入当期目标仓储收入环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分当期计划费用支出） / 当期计（反向）车辆人员支划费用支出环比增长±5% ±2 分出（反向）同比增长±5% ± 1 分（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分当期计划费用支出） / 当期计（反向）车辆油耗费划费用支出环比增长±5% ± 2 分用支出（反向）同比增长±5% ± 1 分（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分当期计划费用支出） / 当期计（反向）车辆轮胎费划费用支出业务费用环比增长±5% ± 2 分用支出（反向）同比增长±5% ± 1 分（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分当期计划费用支出） / 当期计（反向）车辆维修费划费用支出环比增长±5% ± 2 分用（反向）同比增长±5% ± 1 分（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分当期计划费用支出） / 当期计（反向）仓储租费支划费用支出环比增长±5% ± 2 分出（反向）同比增长±5% ± 1 分（反向）注： a. 以上阀值和得分可以根据物流企业实际情况进行调整;b. 权重取值为–，缺省权重为。
2）计算办法单个信号分值 =（该信号实际分值–该信号最低理论分值）/（该信号最高理论分值–该信号最低理论分值）物流营运健康指数 =∑（单个信号分值*信号权重）/最高权重值（10）四、建设内容1、数据收集和处理数据收集和处理模块主要是收集物流营运相关的数据，数据来源包括Oracle 或 SQLServer 数据库、 GPS数据收集接口、互联网相关数据接口；收集后通过 Hadoop 或 Spark 的MapReduce Job 进行分析，计算物流营运健康指数，并生成物流营运看板包括的各种数据图表。
以下是数据收集和处理模块示意图：Oracle/ SQL Server物流营运看板数据库Sqoop/ETL接口Hadoop /SparkGPS互联网Crawler 计算物流营运物流营运健康健康指数指数数据库2、物流营运看板（Dashboard ）提供各种反映物流营运状况的图表，用户可以定制物流营运看板布局和图表内容。
物流营运看板包括如下图表：1）最新物流营运健康指数2）货运量分析：按客户、货物种类、车辆分类统计3）周转量分析：按客户、货物种类、车辆分类统计4）运输收入分析：按客户、货物种类、车辆分类统计5）仓储收入分析：按客户、货物种类、仓库分类统计6）订单完成率：按客户、货物种类、车辆分类统计7）运单准确率：按客户、货物种类、车辆分类统计8）车辆运输里程分析：按车辆分类统计9）车辆工况分析：按车辆分类统计10）车辆人员支出分析：按车辆分类统计11）车辆油耗费用支出分析：按车辆分类统计12）车辆维修费用支出分析：按车辆分类统计13）车辆轮胎费用支出分析：按车辆分类统计14）仓储费用支出分析：按客户、货物种类、仓库分类统计15）仓储装卸搬运费用支出分析：按客户、货物种类、仓库分类统计以下是物流营运看板示意图：3、物流营运健康指数1）物流营运健康指数界面物流营运健康指数界面提供指数浏览画面和指数信号明细画面：指数浏览画面：显示最新的物流营运健康指数分值、指数历史变化和预测趋势；指数信号明细画面：显示物流营运健康指数各种信号分值信息。
以下是物流营运健康指数浏览界面示意图：以下是物流营运健康指数信号明细界面示意图:2）物流营运健康指数管理提供物流营运健康指数的各种信号配置功能，包括修改信号、调整阀值、分值和权重等功能。
以下是物流营运健康指数管理界面示意图:3）物流营运健康指数分析利用主因子分析方法，分析导致物流营运健康指数变化的因素，便于管理部门提出针对性的措施。
以下是物流营运健康指数变化分析的示意图：五、工作计划（待定）。
