"地图技术在物流行业的应用及案例分析"

需积分: 5 0 下载量 107 浏览量 更新于2023-12-29 收藏 4.61MB PPTX 举报
地图技术在物流行业的应用在物流行业中起着至关重要的作用。物流调度是指根据待发货物的重量、去向、规格、加急程度等对所属的车辆和人员进行合理的安排和调度。智能调度系统通过地图技术可以高效、准确地完成这一系列的调度工作。其中包括智能调度、货车轨迹监控、快递员多点路线规划、快递分单、以及驿站选址等功能。金运物流项目则是一个典型的地图技术在物流行业应用的案例。 金运物流项目是一个以地图技术为核心的物流行业解决方案。在搭建工程阶段,该项目首先完成了订单管理功能的开发。订单是用户在物流系统中下的订单,包括了货物的收发地址、数量、重量、体积等信息。地图技术被应用在订单管理功能中,通过地址解析的坐标与收派区域结合完成分单,同时结合地理编码和地点检索,分析订单分布,辅助驿站选址。这些功能的实现使得订单管理变得更加高效。接下来是运单管理功能的开发,该功能实现了车辆运行记录的线路补偿,以及车辆运行时的电子围栏功能的开发。电子围栏是通过地图技术实现的,能够解决车辆运行线路相关的问题,包括车辆的线路规划、车辆运行时的电子围栏(线性电子围栏及区域性电子围栏)、车辆运行线路的轨迹纠偏。金运物流项目最后完成了车辆管理功能的开发,结合批量算路服务,实现快递员派送时的多点路线规划,提升派件效率,结合地图展现,方便、直观。 金运物流项目充分利用了地图技术,通过智能调度、货车轨迹监控、快递员多点路线规划、快递分单、以及驿站选址等功能的应用,为物流行业带来了巨大的便利。项目的成功实施不仅提升了物流行业的效率,同时也提高了用户体验,提升了物流行业的整体竞争力。地图技术的应用不仅在金运物流项目中,也在整个物流行业得到了广泛的应用,成为推动物流行业发展的重要因素。 总的来说,地图技术在物流行业的应用通过智能调度、货车轨迹监控、快递员多点路线规划、快递分单、以及驿站选址等功能的实现,使得物流行业在调度和管理上变得更加高效、准确。金运物流项目作为一个典型的案例,充分展示了地图技术在物流行业的巨大潜力和应用前景。随着技术的不断发展,地图技术在物流行业的应用将会得到进一步的拓展和深化,为物流行业带来更多的创新和发展机遇。

简化代码:def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1,VALIDITY(time_hour, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x1),24),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2,VALIDITY(time_day, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

2023-04-23 上传

用pandas函数代替下列代码:def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1,VALIDITY(time_hour, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x1),24),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2,VALIDITY(time_day, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

2023-04-23 上传