大数据环境下企业物流系统优化研究——以苏州市制造企业A公司为例开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：

当今社会是一个高速发展的社会，人们通过庞大的互联网可以随时随地分享信息，而大数据就是这高科技时代下的产物。

目前，大数据应用的范围越来越广，优势也越来越明显，它对各行各业都产生了不小的影响，物流行业也不例外。我国物流行业起步较晚，但发展十分迅速，这几年，物流仍维持着较好的发展势头，物流总收入逐年上涨。但是，在物流收入上升的同时，也造成了物流成本的增加。2018年来，社会物流总费用平稳增长，运输费用同比增长了8%，有近六成的企业认为物流成本过高，如何降低物流成本成为了各企业首要解决的难题。出于对技术制约，经济原因等问题的考量，大多数的国内企业仍以传统方式进行物流方面的作业，难免会在时间和人力成本上造成大量的浪费。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

本研究以大数据环境为背景，结合国内外对物流体系优化的研究方法，从当前国内企业和物流现状的实际情况出发，进行对企业物流系统优化的分析研究。

本研究首先对国内外物流行业现状做出分析，阐明在大数据环境下物流行业的变化以及目前企业采取了哪些物流方式，以苏州市一家制造企业——a公司为研究对象，提出该公司物流方面存在的问题，如何基于大数据环境对这些方式进行改进。主要以降低企业物流成本为目标，从降低运输成本与仓储成本两方面着手，将运输路径优化与库存优化结合。通过最短路径算法模拟企业各点间最优路径，以及利用循环取货模式优化配送路径从而降低企业运输成本；控制库存与物料管理，及时更新bom，结合mrp优化库存，以降低企业仓储成本。最后通过对a公司物流体系优化进行预期效果分析，得出改善结果。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：本文主要采用文献资料分析法、理论分析、个案研究法、循环取货方法、MRP模型、经验总结法等研究方法。

研究步骤：文章首先介绍了当前社会企业物流发展现状，在科技快速发展，信息高度发达的背景下，结合大数据环境，对企业物流系统提出了优化建议以降低成本提高效益。通过对国内外相关研究的了解，并以苏州市具体企业A公司为对象进行研究分析，提出在大数据环境下物流行业的变化以及目前企业采取了哪些物流方式，该公司物流方面存在的问题，以及如何基于大数据环境对这些方式进行改进。主要运用循环取货模式和最短路径算法进行运输路径的优化；计算BOM和MRP进行库存优化来降低企业的运输成本和仓储成本，之后再分析运用大数据在进行物流系统优化时发生的问题，并对此提出建议改进。最后对A公司物流系统优化后的效果进行预期分析，作出评价。在改善A公司物流系统的同时也希望可以对未来基于大数据发展的企业物流方面有所帮助。

4. 参考文献

[1]聂俊峰.h公司物流系统优化研究[d].河北科技大学,2018.

[2]姜楠.物联网技术下物流成本控制研究——以qb公司为例[d].沈阳大学,2018.

[3]孙晓晨. db物流公司l分公司成本控制研究——基于互联网背景[d].天津农学院,2017.

5. 计划与进度安排

1、2022-2022学年第一学期，第8-10周，启动毕业论文工作

2、2022-2022学年第一学期，第11-12周，指导教师与学生见面

3、2022-2022学年第一学期，第13-14周，命题