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    貨運智慧營銷平臺應用研究

    2019-09-19 11:08:00唐偉忠廖志林
    鐵路計算機應用 2019年9期
    關鍵詞:數(shù)據(jù)源貨運子系統(tǒng)

    唐偉忠,廖志林

    (中國鐵路蘭州局集團有限公司 信息技術所,蘭州 730000)

    隨著國民經濟的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的鐵路貨物運輸模式已不能適應當前經濟發(fā)展的需要。要想在日趨激烈的市場競爭中占有一席之地,不僅需要先進的管理思想和觀念,還應采用先進的技術和管理手段,以滿足日益增長的貨物運輸需求[1-2]。經過10多年的發(fā)展,鐵路貨運信息化的主體框架已基本建成,尤其是貨運電子商務、“前店后廠”、實貨制、敞開受理、零散貨物快運、批量貨物快運等模式的深度推進,對鐵路信息化提出了更高要求。但與社會化物流企業(yè)相比,鐵路貨運信息化在運營管理、電子商務、智能化運輸和現(xiàn)代物流等方面還存在一定差距[3]。

    面對愈演愈烈貨運市場競爭,建立一個以貨運經營指標體系為基礎,將分布在各個信息系統(tǒng)中的孤立業(yè)務信息整合起來,形成全面、完整、真實的鐵路運輸信息鏈,通過分析、預測、任務跟蹤、市場調查等模塊組成的貨運智慧營銷平臺,不僅能提高日常的工作效率,提升鐵路貨運的市場占有率,為貨運營銷決策提供可依據(jù)的參考數(shù)據(jù),也可為運輸組織、調度指揮、經營管理和營銷服務提供更加有力的支撐和保障。

    1 智慧平臺特點

    1.1 基于面向服務架構設計

    多種操作平臺及異構數(shù)據(jù)庫,需要跨多個系統(tǒng)采集相關業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集成與協(xié)同工作?;诿嫦蚍盏募軜嬂砟睿捎梅植际?、跨平臺的企業(yè)級JavaEE平臺,將平臺明確劃分為數(shù)據(jù)訪問層、業(yè)務邏輯層和表示層,在邏輯上相互獨立。其3層結構支持靈活的硬件系統(tǒng)和應用部署,且具有易擴展、易維護、安全性高等特點。總體設計為B/S、C/S混合模式,各功能模塊間采用基于Java NIO Socket/JMS雙通道技術體系的消息觸發(fā)模式實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與聯(lián)動機制??蛻舳嘶诟豢蛻魴C平臺(RCP,Rich Client Platform),技術構建基于微內核、插件式應用程序界面,根據(jù)不同崗位、不同需求對各功能模塊進行隨意組裝,解決了跨系統(tǒng)使用不夠便捷的問題。

    1.2 數(shù)據(jù)可視化

    將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示,大量的數(shù)據(jù)集構成數(shù)據(jù)圖像,同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示,可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù),能以更直觀的方式看到數(shù)據(jù)及其結構關系,從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析。

    1.3 數(shù)據(jù)源多樣化

    數(shù)據(jù)源的多樣化便于對既有各種數(shù)據(jù)進行有效整合。(1)支持 Oracle,DB2,SQLServer,MySQL,SqlServer,Informix等數(shù)據(jù)源。支持ODBC數(shù)據(jù)源,支持JNDI數(shù)據(jù)源,支持共享應用服務器數(shù)據(jù)源。(2)接口支持JavaApi,Hibernate數(shù)據(jù)源,支持WebService、SOA等標準的數(shù)據(jù)。(3)支持文本數(shù)據(jù),支持將Excel,txt文件,XML文件等文件型的數(shù)據(jù)直接作為數(shù)據(jù)源,也支持內置數(shù)據(jù)集。

    1.4 操作便捷化

    (1)自定義圖表,實現(xiàn)非IT人員可以進行即時分析,只需要根據(jù)業(yè)務選擇相應的數(shù)據(jù),即可以進行分析數(shù)據(jù),更快速入手,更方便的使用。(2)提供了OLAP多維分析操作,對已有的表樣切換維度進行任意維度自由分析、數(shù)據(jù)鉆取分析、排序、過濾等。(3)對維度直接通過分組以及層級設置進行數(shù)據(jù)多層鉆取,查看數(shù)據(jù)的詳細值,深入了解影響結果的根源因素。(4)不用增加篩選條件,實現(xiàn)分析模板各個控件的聯(lián)動查詢。(5)實現(xiàn)使用時圖標行列自由轉換。

    1.5 分析智能化

    (1)面向最終分析人員,通過優(yōu)化的算法提供所有影響因素,并且智能判斷重點因素。(2)對沒有建立關聯(lián)關系的數(shù)據(jù)關聯(lián)起來作為整體進行查看和分析,只需根據(jù)用戶的語義,提供關聯(lián)設置,并將數(shù)據(jù)關聯(lián),即可得到所需數(shù)據(jù)。(3)對多種來源的數(shù)據(jù)利用調度系統(tǒng)智能自動整合,無需額外操作,用戶無需關注數(shù)據(jù)的來源。(4)對一些常用指標進行跟蹤、排名,通過模板智能分析變動幅度,實現(xiàn)流失客戶預警等功能,做到有數(shù)據(jù)就有結果[4-5]。

    2 功能設計

    以大數(shù)據(jù)輔助決策、精準營銷和數(shù)據(jù)可視化為目標,采用商業(yè)智能(BI)、數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)應用集成等技術手段,深度整合鐵路貨運相關鐵路局、站兩級信息資源,如貨票系統(tǒng)、十八點統(tǒng)計系統(tǒng)、貨運調度系統(tǒng)、貨運精密統(tǒng)計系統(tǒng)和收入精收系統(tǒng)等[6],構建面向列式存儲的多維數(shù)據(jù)倉庫,應用多種數(shù)據(jù)挖掘手段對歷史數(shù)據(jù)進行定量分析,發(fā)現(xiàn)規(guī)律,預測未來發(fā)展趨勢,為企業(yè)及時調整營銷策略、實現(xiàn)精準化營銷提供有力支撐。系統(tǒng)架構設計,如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)架構

    2.1 效益分析子系統(tǒng)

    為鐵路局集團公司(簡稱:鐵路局)營銷項目及貨物運輸產品從不同運輸方式、不同品類、不同物流去向等運價水平及效率指標[7],包括噸收入率、噸公里收入率、車收入率、靜載重以及針對當年執(zhí)行承運制清算增加的5項支出率、每噸盈余率、每噸利潤率等效率效益指標進行分析,謀求實現(xiàn)效益最大途徑,為各級管理者提供決策分析工具[8-9],效益分析,如圖2所示。

    圖2 效益分析

    2.2 市場行情子系統(tǒng)

    獲取除鐵路運輸以外的相關信息,為營銷戰(zhàn)略的制定提供數(shù)據(jù)參考。(1)通過駐企人員采集管內鐵路重點企業(yè)的公路運輸量、公路運輸價格、鐵路運輸量、產品生產量、產品價格和產品庫存等數(shù)據(jù),通過分析鐵路占比變化、鐵路產運系數(shù)變化、公路運輸價格變化等信息,分析企業(yè)在鐵路物流存在問題從而為企業(yè)制定物流方案,促進企業(yè)提高鐵路物流占比,進而提高鐵路市場份額。(2)爬蟲技術獲取互聯(lián)網共享數(shù)據(jù),分析鐵路產運系統(tǒng)變化,為精準營銷尋找方向。(3)通過在相關網站每日抓取行情資訊信息,為營銷人員提供市場資訊信息,市場行情分析,如圖3所示。

    圖3 市場行情分析

    2.3 重點企業(yè)監(jiān)控子系統(tǒng)

    對客戶信息系統(tǒng)化收集,建立完善的客戶信息庫,對客戶信息更新過程中做到隨時記錄和管理分析,系統(tǒng)化客戶的工作過程,細化客戶的需求點,為制定一企一冊個性化物流方案供支撐,從而提高客戶的滿意度和依存度,維護客戶關系。(1)細化客戶信息,包括行業(yè)類型、客戶經理、地圖維度、所在省、所在地市、客戶類型(新建客戶、既有客戶、潛在客戶、問題客戶、其它客戶)、客戶等級(一級、二級、…)、主要物流去向、主要產品、客戶產量規(guī)模、客戶物流總量規(guī)模、特殊物流需求、原材料品名、原材料來源等10余項主要信息,為細化客戶需求奠定基礎。(2)通過對企業(yè)生產數(shù)據(jù)及鐵路運輸數(shù)據(jù)的整合,分析企業(yè)公路運量、鐵路運量、運輸距離、歷史記錄(單日、月度、年度)、貨物發(fā)送頻率(與上次發(fā)貨間隔時間)等信息,淡旺季趨勢、流向分布,掌握重點客戶物流消費行為。(3)按客戶評價辦法對客戶進行自動評級,重點企業(yè)監(jiān)控情況,如圖4所示。

    圖4 重點企業(yè)監(jiān)控情況

    2.4 任務跟蹤子系統(tǒng)

    對各級經營單位的貨物發(fā)送量及運輸收入量大經營指標每日進行預算進度動態(tài)排名,達到鞭策后進的目的。實現(xiàn)超預算額度、超前預算幅度、倒排日均裝車數(shù)、日均發(fā)送噸、日均運輸收入等指標,倒排指標與去年倒排指標對比,為實現(xiàn)各級經營單位邊算邊干、邊干邊算成為常態(tài),準確掌握任務目標,做出戰(zhàn)略決策[10]。任務跟蹤狀態(tài),如圖5所示。

    圖5 任務跟蹤狀態(tài)

    2.5 市場調查子系統(tǒng)

    為鐵路局研究貨運營銷決策、制定貨運政策提供數(shù)據(jù)支撐,為研究鐵路局年度運輸指標、制定鐵路局月度運輸技術方案提供依據(jù),按營銷管理級別,通過安排專人手工錄入的方式采集鐵路貨源調查基礎信息,分旬、月、季、半年、年等時間段預測匯總貨源調查需求情況。主要包括:時間(旬、月、季、半年、年)、地級市、站段、貨運中心、發(fā)貨人、發(fā)站、品類、品名、去向(含18個鐵路局)、到站、發(fā)送量、日均車、總計等項點。

    2.6 數(shù)據(jù)查詢子系統(tǒng)

    為全面掌握營銷信息,滿足日常營銷需要,建立中國國家鐵路集團有限公司(簡稱:國鐵集團)數(shù)據(jù)查詢子系統(tǒng):(1)實現(xiàn)主要指標月度、任意階段及累計排名;(2)實現(xiàn)近30天國鐵集團指標及鐵路局指標變化趨勢對比;(3)實現(xiàn)國鐵集團每日訂車及裝車查詢分析及需求車兌現(xiàn)率統(tǒng)計;(4)是實現(xiàn)對全路指標預算進度排名查詢。

    2.7 生產及安全子系統(tǒng)

    從貨運生產角度嵌入目前在使用的相關系統(tǒng),實現(xiàn)對貨運生產的過程監(jiān)控,從而為提高貨運日常統(tǒng)計工作效率,盯空貨運生產的物流環(huán)節(jié)和貨運服務質量提供數(shù)據(jù)支持。包括調度命令查詢、車輛分布動態(tài)查詢、十八點查詢、分界口查詢、移交車分布、計量設應用動態(tài)監(jiān)控、貨車追蹤、安全監(jiān)測設備集中監(jiān)控、危險貨物運輸監(jiān)控等。生產及安全分析,如圖6所示。

    圖6 生產及安全分析

    2.8 預警預報子系統(tǒng)

    通過對每日請車與實際裝車的關系研究鐵路供給與市場鐵路需求對比,分供給與需求相對平衡、供給不足、需求不足、供給嚴重不足、需求嚴重不足等不同警戒線進行預警;對每個車站、每個營業(yè)部、每個貨運中心、每個客戶超歷史記錄(分最高和最低)進行預警預報;分客戶級別對連續(xù)幾日未裝車情況進行預警預報;根據(jù)車站日常裝車情況對裝車情況進行預警預報;漲幅較大、較低車站預警預報;根據(jù)歷史發(fā)運季節(jié)指數(shù)預警預報;流失及新增客戶預警;流失及新增品名預警等,提高營銷預見性研判分析能力。

    3 結束語

    貨運智慧營銷平臺采用商業(yè)智能(BI)、數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)應用集成等技術手段,將鐵路貨運關鍵數(shù)據(jù)(貨票、精密統(tǒng)計、十八點統(tǒng)計、運貨五等)進行深度整合,構建面向列式存儲的多維大數(shù)據(jù)倉庫,通過多種數(shù)據(jù)挖掘手段對歷史數(shù)據(jù)進行定量分析,實現(xiàn)了鐵路貨運信息系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享不力、跨崗位使用困難、綜合利用率較低等問題,為鐵路貨運部門發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律,預測模擬未來發(fā)展趨勢,及時調整營銷策略、實現(xiàn)精準化營銷等提供有力支撐。

    目前,貨運智慧營銷平臺已于2018年1月取得了國家版權局頒發(fā)的軟件著作權證書,已在蘭州鐵路局貨運處、各貨運中心全面投入應用,對貨運營銷、決策的支撐作用愈加明顯。為貨運精準化營銷提供了科技支撐,促進運輸組織、調度指揮、經營管理和營銷服務水平的進一步提升。

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