<正>數(shù)字時代已經(jīng)到來,物流企業(yè)的數(shù)字化轉型是每個經(jīng)營者必須認真面對的問題。本文對物流供應鏈企業(yè)的數(shù)字化路徑進行了分析,給出了三條路徑:一是作為數(shù)字化部署的供應方,向行業(yè)提供物流數(shù)字化公共平臺云服務;二是企業(yè)內部自建物流數(shù)字化系統(tǒng);三是作為數(shù)字化部署的接受方,接受物流公共平臺云服務。 

【文章來源】：物流技術與應用. 2020,25(02)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

物流業(yè)務數(shù)據(jù)化的整體技術架構

中臺層與前臺、后臺對應，指的是系統(tǒng)中被共用的中間件的集合，它涉及資源的融合，目的在于提升對前臺的支持，更多的體現(xiàn)為對前臺碎片化場景的賦能，主要包括技術中臺、數(shù)據(jù)中臺。技術中臺主要包括通用框架、核心引擎、基礎組件等方面。通用框架提供了一種標準的方式來構建并部署應用，比如微服務框架、快速開發(fā)框架；核心引擎作為一種高度抽象的業(yè)務執(zhí)行邏輯，具有一定的普適性，能夠幫助開發(fā)者更專注自身獨有業(yè)務的開發(fā)，促進開發(fā)的簡化，如實時處理引擎、工作流引擎、報表引擎、規(guī)則引擎；基礎組件是對數(shù)據(jù)和方法的簡單封裝，如緩存組件、配置組件、前端組件。數(shù)據(jù)中臺主要包括數(shù)據(jù)服務、AI算法、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)治理等方面。數(shù)據(jù)服務強調數(shù)據(jù)服務的實現(xiàn)形式，如數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)可視化；AI算法意味著一系列解決問題的清晰指令，如VRP類算法、輔助決策、智能預測；數(shù)據(jù)存儲強調數(shù)據(jù)的存儲方式，如結構或非結構化存儲、區(qū)塊鏈；數(shù)據(jù)治理旨在通過有效的數(shù)據(jù)資源控制手段，進行數(shù)據(jù)的控制，以提高數(shù)據(jù)質量進而提升數(shù)據(jù)變現(xiàn)的能力，如ELT（抽取、轉換、加載）、血緣分析、作業(yè)調度、數(shù)據(jù)質量。業(yè)務層面向實際用戶，主要為信息系統(tǒng)用戶提供交互式操作界面，側重于具體使用功能的實現(xiàn)，它是系統(tǒng)應用價值的最直接反映。業(yè)務功能層包括用戶角色管理、設備管理、調度管理、車輛監(jiān)控、訂單監(jiān)控、倉店監(jiān)控、運單監(jiān)控、計費管理、電子簽收、車人倉店元信息、物流地圖、預約管理等。


本文編號：3040236