扫一扫
关注中图网
官方微博
本类五星书更多>
-
>
营销管理
-
>
茶叶里的全球贸易史(精装)
-
>
近代华商股票市场制度与实践(1872—1937)
-
>
麦肯锡图表工作法
-
>
底层逻辑:看清这个世界的底牌
-
>
李诞脱口秀工作手册
-
>
成事:冯唐品读曾国藩嘉言钞
物流信息技术与应用(第二版) 版权信息
- ISBN：9787030688231
- 条形码：9787030688231 ; 978-7-03-068823-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
物流信息技术与应用(第二版) 内容简介
本书全面介绍现代物流信息技术及其在物流领域的应用。全书共8章，内容主要涉及物流信息技术概论、物流条码技术、物流EDI技术、GPS与GIS技术、物流中的大数据技术、物流中的云计算技术、物流中的人工智能技术、智慧物流等。本书内容丰富，实用性强，既有基本概念和原理的阐述，又有应用案例分析，深入浅出，易学易懂。每章后附有案例分析及习题，便于学生学习。本书可作为物流管理及相关专业大学本科学生的专业教材，也可作为物流领域相关企业工程技术人员的技术参考书。
物流信息技术与应用(第二版) 目录
目录
第1章物流信息技术应用认知 1
导入案例 1
1.1 物流信息概述 3
1.2 物流信息技术概述 9
1.3 物流信息技术的应用现状与发展趋势 14
应用案例 21
本章小结 23
习题 23
第2章物流数据采集与识别技术 25
导入案例 25
2.1 条码技术 27
2.2 无线射频识别技术 39
2.3 数据采集与识别技术在物流领域中的应用 50
应用案例 57
本章小结 59
习题 59
第3章物流电子数据交换技术 62
导入案例 62
3.1 EDI技术概述 64
3.2 EDI系统概述 72
3.3 EDI的安全问题 78
3.4 EDI技术在物流领域中的应用 80
应用案例 84
本章小结 85
习题 86
第4章物流动态定位跟踪技术 88
导入案例 88
4.1 GPS技术 90
4.2 GIS技术 105
4.3 动态跟踪技术在物流领域中的应用 119
应用案例 128
本章小结 130
习题 130
第5章物流中的物联网技术 132
导入案例 132
5.1 物联网技术概述 133
5.2 物联网的关键技术 139
5.3 物联网的安全体系 145
5.4 物联网在物流领域中的应用 150
应用案例 157
本章小结 158
习题 158
第6章物流中的大数据与云计算技术 160
导入案例 160
6.1 大数据技术 162
6.2 云计算技术 167
6.3 大数据与云计算技术在物流中的应用 179
应用案例 182
本章小结 184
习题 184
第7章物流中的人工智能技术 186
导入案例 186
7.1 人工智能技术概述 187
7.2 人工智能的关键技术 192
7.3 人工智能技术在物流领域中的应用 203
应用案例 210
本章小结 212
习题 212
第8章物流中的区块链技术 214
导入案例 214
8.1 区块链技术概述 216
8.2 区块链的关键技术 227
8.3 区块链技术在物流领域中的应用 233
应用案例 240
本章小结 242
习题 243
参考文献 245
习题答案 246
第1章物流信息技术应用认知 1
导入案例 1
1.1 物流信息概述 3
1.2 物流信息技术概述 9
1.3 物流信息技术的应用现状与发展趋势 14
应用案例 21
本章小结 23
习题 23
第2章物流数据采集与识别技术 25
导入案例 25
2.1 条码技术 27
2.2 无线射频识别技术 39
2.3 数据采集与识别技术在物流领域中的应用 50
应用案例 57
本章小结 59
习题 59
第3章物流电子数据交换技术 62
导入案例 62
3.1 EDI技术概述 64
3.2 EDI系统概述 72
3.3 EDI的安全问题 78
3.4 EDI技术在物流领域中的应用 80
应用案例 84
本章小结 85
习题 86
第4章物流动态定位跟踪技术 88
导入案例 88
4.1 GPS技术 90
4.2 GIS技术 105
4.3 动态跟踪技术在物流领域中的应用 119
应用案例 128
本章小结 130
习题 130
第5章物流中的物联网技术 132
导入案例 132
5.1 物联网技术概述 133
5.2 物联网的关键技术 139
5.3 物联网的安全体系 145
5.4 物联网在物流领域中的应用 150
应用案例 157
本章小结 158
习题 158
第6章物流中的大数据与云计算技术 160
导入案例 160
6.1 大数据技术 162
6.2 云计算技术 167
6.3 大数据与云计算技术在物流中的应用 179
应用案例 182
本章小结 184
习题 184
第7章物流中的人工智能技术 186
导入案例 186
7.1 人工智能技术概述 187
7.2 人工智能的关键技术 192
7.3 人工智能技术在物流领域中的应用 203
应用案例 210
本章小结 212
习题 212
第8章物流中的区块链技术 214
导入案例 214
8.1 区块链技术概述 216
8.2 区块链的关键技术 227
8.3 区块链技术在物流领域中的应用 233
应用案例 240
本章小结 242
习题 243
参考文献 245
习题答案 246
展开全部
物流信息技术与应用(第二版) 节选
第1章物流信息技术应用认知 【本章教学要点】 导入案例 沃尔玛的物流信息技术① 沃尔玛百货有限公司（以下简称沃尔玛）是一家世界性连锁企业，总部位于美国阿肯色州的本顿维尔，主要涉足零售业，是世界上雇员*多的企业，曾连续多年在美国《财富》杂志世界500强企业中居首位。该企业的主要营业方式为：沃尔玛购物广场、山姆会员店、沃尔玛商店、沃尔玛社区店。在经营管理方面，沃尔玛利用信息技术强化经营管理，从而击败了大部分零售业竞争对手。沃尔玛快速高效的物流信息化应用模式，使整个连锁物流环节实现了顺畅链接，提高了运作效率，并且*终实现了控制物流成本的目的。 1. 沃尔玛应用的物流信息技术 沃尔玛自20世纪60年代成立以来一直扮演着技术先锋的角色，总是通过采用各种先进的物流技术谋求竞争优势。沃尔玛应用的物流信息技术主要有以下几个。 1）计算机管理系统 沃尔玛早在1969年就开始使用计算机管理跟踪库存，整个公司的计算机网络配置完成之后，可以存储与处理订货、发货、送货等相关业务，在全球**个实现集团内部24小时物流网络化监控和连续通信，实现了库存、订货、配送和销售一体化，并且可以达到公司总部与各分店及配送中心之间信息的快速传递。 2）POS系统 销售时点（point of sale，POS）系统是利用光学自动阅读方式的收银机，将店铺各单品的销售信息或退货、分送等各环节的相关资料输入电脑，经加工处理后传到有关部门供经营者使用的系统。其作业程序是：用光电扫描器扫描顾客所购商品的条形码，将商品信息输入计算机，计算机再从数据库中查找该信息并进行数据处理，返回收银机打印出顾客购买清单和付款总金额，同时将商品选购信息传递给总部或物流中心，信息经加工后成为卖场商品品种配置、商品陈列及价格设置等方面决策的依据。POS系统保持了对每种商品实时购、销、存状态的记录，管理者可通过该系统及时、正确地监控业务经营，并做出各种采购、供应、库存及卖场布置决策。 3）EDI技术 沃尔玛在1985年*早使用EDI与供应商建立自动订货系统，进行更好的供应链协调。通过计算机联网，向供应商提供商业文件，发出采购指令，获取收据和装运清单等相关单据，同时也使供应商能够及时准确地把握其产品的销售情况。保证了商店的销售与配送中心保持同步。EDI技术使得订单处理实现了无纸化，并大程度上提高了自动补货系统的准确度。EDI技术同时能使商品的信息直接传送到总部，减少了信息扭曲，有助于上层领导做出正确的决策。 4）无线射频识别技术 无线射频识别（radio frequency identification，RFID）是通过一种无线电信号和微芯片标签识别特定目标并读写相关数据的通信技术。它利用RFID电子标签来实现存储和远程读取数据。RFID电子标签能够被应用于任何物体，通过无线电波对物体进行身份识别。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可在各种恶劣环境中工作，可以克服条形码使用效率低、容易出差错、信息容量有限等不可克服的缺陷。 5）卫星通信系统 沃尔玛是世界上**个拥有私人通信卫星的企业，它拥有一个6频道的卫星系统，形成了世界上*大的民用数据库。1987年沃尔玛完成了全球卫星通信网络的构建。1990年以后，沃尔玛为车队装备了全球定位系统（global positioning system，GPS），管理公司的物流，提高了配送效率。 2. 沃尔玛物流信息化的优势 沃尔玛连锁物流信息化应用已经成为连锁零售企业物流业务实现信息化管理的典范，其物流信息化的优势可以概括出以下几条。 1）高效的物流信息网络 在充分利用先进的信息技术的基础之上沃尔玛在全球**个实现集团内部24小时计算机物流网络化监控，使采购库存、订货、配送和销售一体化。 2）*早推广使用RFID技术 沃尔玛能够敏锐地嗅到新技术的商业价值，并领先于竞争对手投入应用。RFID技术的成功推广应用就是其中*突出的例子。2003年6月19日，沃尔玛宣布将采用RFID技术，以*终取代广泛使用的条形码技术，成为世界**个公布正式采用该技术的企业。按照计划，沃尔玛*大的100个供应商从2005年1月1日开始在供应的货物包装箱、托盘上粘贴RFID电子标签，并逐渐扩大到单件商品。RFID技术的成功推广应用使得沃尔玛的物流运作变得更加顺畅。通过推广使用RFID技术，沃尔玛实现了：减少统计差错、即时获得准确的信息流，进一步降低商品在各个物流环节上的存货数量和运营成本，巩固和扩大在零售行业的竞争优势；提高物流配送的自动化程度与配送效率，减少人员雇佣，降低劳动力成本，巩固和扩大了沃尔玛在物流成本上的优势；加大财产与商品监控和管理力度，有效防止了盗窃和遗忘等引起的商品损耗；强化设备管理，优化设备配置，提高了设备的使用率；更加方便和快速地了解商品在门店的销售情况，并进一步降低因缺货而造成的营业额下降，对顾客的需求变化做出更加敏捷的反应，提高了顾客的满意度。 3）独一无二的卫星通信系统 沃尔玛拥有世界一流的卫星通信系统，其规模在美国仅次于五角大楼。与休斯飞机公司合作发射的卫星专门用于全球店铺的信息传送与运输车辆的定位联络。沃尔玛采用先进的卫星通信系统使信息得以在公司内部及时、快速、通畅地流动。不但总部的会议情况和决策都可以通过卫星传送到各个分店，有关物流的各种信息也可以通过这个系统进行交流，保证各分店的商品需求能顺利到达配送中心，总部对分店进货的建议也可以及时到达各分店。同时，卫星通信系统还能使企业和众多供应商保持紧密联系。每天通过卫星通信系统直接把销售情况传送给供应商。这样，配送中心、供应商及各个分店的每一销售点都能形成连线作业，在很短的时间内便可完成“发出订单—各分店订单汇总—配货运输”的整个流程，大大提高了作业的运作效率。 讨论题 （1）沃尔玛用了哪些物流信息技术？ （2）从该案例中得到的启示是什么？ 1.1 物流信息概述 1.1.1 数据的概念与类型 1. 数据的概念 数据是指对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据的表现形式有很多，包括符号、文字、数字、音频、图像、视频等。需要注意的是，数据与数值、信息、知识等概念是有区别的。 （1）数值指的是用数目表示的一个量的多少，它只是数据的一种存在形式。可以说数据是包含数值的，而数值只是数据的一种表现形式。 （2）信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征。数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。 （3）知识是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。知识的价值判断标准在于其实用性，即能否让人类创造新物质，得到力量和权力等。而数据只是从客观世界中收集到的原始素材，并不一定具有价值，但收集到的数据经过处理、挖掘，可以从中提取出知识，供人们借鉴。 2. 数据的类型 数据的分类方式有很多，比较常见的分类方式有：按照数据结构分类、按照数据加工类型分类和按照数据记录方式分类。 1）按数据结构分类 按数据结构可以将数据分为3类，即结构化数据、半结构化数据及非结构化数据。 （1）结构化数据。结构化数据指的是具有数据结构描述信息的数据，它是具有预定义数据模型和固定结构的数据。常见的结构化数据主要是从传统关系型数据库中获取、存储、计算和管理的数据及联机分析处理的数据。当获取的数据与数据结构不一致时就需要对数据结构进行转换，以满足关系型数据库的需求。 （2）半结构化数据。半结构化数据虽然具有一定的结构性，但与具有严格理论模型的关系型数据库的数据相比更加灵活。经过一定的转换处理，半结构化数据可以被数据库存储和管理。比如，存储员工的简历，与储存员工的基本信息不一样，每个员工的简历大不相同。有的员工的简历很简单，如只包括教育情况；有的员工的简历却很复杂，如包括工作情况、婚姻情况、出入境情况、户口迁移情况、技术技能等。 （3）非结构化数据。非结构化数据指的是没有固定结构的数据，它没有预定义的数据模型，且不方便用数据库的二维逻辑来表示。图像、音频、视频、PDF文档等都属于非结构化数据。非结构化数据的格式多样，标准也不尽相同，因此非结构化数据比结构化数据更难标准化。 2）按数据加工类型分类 按数据加工类型可以将数据可分为零次数据、一次数据、二次数据、三次数据等。其中零次数据又称原始数据，指的是零散的、没有经过预处理的数据；一次数据又称干净数据，指的是预处理过的数据；二次数据又称增值数据，是在一次数据基础上再经过处理和分析后得到的数据，其中蕴含着实际价值；三次数据又称洞见数据，是可直接用于决策的数据。其相互的关系如图1.1所示。 数据的加工程度对于数据科学中的流程设计和选择都有着十分重要的意义，如在进行数据科学的研究时，可通过对数据加工程度的判断决定是否需要对所获数据进行预处理的操作。 图1.1 数据的加工程度关系 3）按数据记录方式分类 从数据的记录方式来看，数据可分为文本数据、图像数据、音频数据、视频数据等。 （1）文本数据。文本数据是指不能参与算术运算的任何字符，也称为字符型数据。比如，英文字母、汉字、不作为数值使用的数字（以单引号开头）和其他可输入的字符。文本数据既不是完全非结构化的，也不是完全结构化的。例如，文本可能包含结构化数据，如标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的数据，如摘要、内容等。 （2）图像数据。图像数据是指用数值表示的各像素的灰度值的集合。对于图像数据的管理通常采用文件管理方式和数据库管理方式。基于文件的管理方式有着技术成熟、结构简单、维护成本低的优点，但是安全性、可扩展性较差，而且不支持分布式管理，图像内容查询的功能也很有限。 （3）音频数据。音频数据也称数字化声音数据，其采集过程就是以一定的频率将来自麦克风等设备的连续的模拟音频信号转换为数字信号的过程。数字化声音的播放就是将音频数据转换变成模拟音频信号输出的过程。 （4）视频数据。视频数据是指连续的图像序列，它是由一组组连续的、有先后顺序的图像构成，包含有比其他类型信息更为丰富的内容。以视频的形式来传递信息，能够直观、生动、真实、高效地表达现实世界，其所传递的信息量远远大于文本或静态的图像所传递的信息量。视频数据对存储空间和传输信道的要求很高，即使是一小段的视频剪辑，也需要比一般字符型数据大得多的存储空间。通常在管理视频数据时都要对其进行压缩编码，但是压缩后的视频数据量仍然很大。 1.1.2 信息的定义与特点 1. 信息的定义 尽管信息在自然界和人类社会中普遍存在，并且几千年前人类就能生产、加工、处理、传播和利用各种信息，但是*早把信息作为科学的概念进行研究还是20世纪20年代初的事情。到目前为止，信息没有统一的定义，不同学者从不同的侧面对信息的概念给予了不同的解释。 信息论的创始人克劳德 埃尔伍德 香农（Claude Elwood Shannon）在1948年发表了《通信的数学理论》，提出从通信角度看，信息就是通信内容的观点，并进一步说明通信的目的就是减少或消除通信者的不确定性。控制论的创始人诺伯特 威纳（Norbert Wiener）于1950年在《人有人的用处：控制论与社会》中指出，“信息这个名称的内容就是我们对外界进行调节并使我们的调节为外界所了解时而与外界交换来的东西”。随着科学
