物流信息概述篇1
关键字：计算机；软件系统；数据分析；数据库；
中图分类号：G623文献标识码：a
1、引言
采购系统管理包括采购订单维护、采购合同维护和采购订单结案三个部分。采购订单维护可以通过编号查询采购订单的制单日期、经手人以及订单的具体执行情况，也可以通过添加生成新的订单。采购合同维护是采购订单管理中的重要部分，采购人员通过添加合同编号、对应的订单编号、供应商名称、付款方式、收货时间、总价、合同签订时间以及相互之间约定的罚金比率和预付金额来生成新的采购合同，系统将自动添加到采购合同明细表中。同时．也可以通过输入合同编号来查询已生成合同的具体项目。采购订单结案中，采购人员可以添加订单编号、物料编号、物料名称、需求数量、物料规格、单价、需求时间以及供应商名称来生成采购订单的明细，
2.数据流程分析
数据流程分析把数据在组织中的流动过程抽象出来，专门考虑业务处理中的数据处理模式，目的在于发现和解决数据处理中的问题。它的主要工具是数据流程图（DFD）。数据流程图是现有数据流程的抽象，它舍弃了具体的组织结构、物流、场所等信息，仅从信息流动的角度考虑业务执行的过程。数据流程图的绘制应按业务流程图理出的业务流程顺序，将数据处理过程绘制成数据流程图。对于每个具体业务，再进一步细化，通过更详细的数据流程图描绘更具体的数据处理过程。
图形符号名称符号说明
实体记述系统以外的数据提供数据获得的组织机构个人，框内为实体名称
处理记述某种业务的手工或计算机处理，其中pm记述处理标号，C记述处理名称
数据存储记述与处理有关的数据存储，Dn记述存储的标号，S记述存储数据的名称
数据流记述数据流的流动方向，Fm技术数据流名称
表2.1数据流图符号说明
采购管理系统对物料采购提供从物料请购单、采购计划、采购订单、合同管理、供应商管理、到货接收、直至验收入库全过程的跟踪管理，监督和控制采购合同及订单的执行，控制物料储备趋于合理。对供应商实行供应商档案、供货历史等信息管理。其数据流程图如图所示图2.2采购管理数据流程图
图2.3采购计划管理数据流程图
图2.4采购订单处理数据流程图
图2.5采购收货处理数据流程图
3.数据库设计
概念结构设计
概念结构设计的特点能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，能满足用户对数据的处理要求。是对现实世界的一个真实模型。易于理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见，用户的积极参与是数据库的设计成功的关键.易于更改，当应用环境和应用要求改变时，容易对概念模型修改和扩充。易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。概念结构是对现实世界的一种抽象,从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节把这些特性用各种概念精确地加以描述些概念组成了某种模型。描述概念模型的工具e-R模型。
如下图做出e-R图
图3.1采购管理eR图
4．功能实现
系统的功能划分为基本信息维护、信息查询、设备信息管理等三项功能。相对应有如下3个模块。
1.基本信息维护模块。该模块是用来对基本信息进行维护，对供应商信息和采购员信息进行更新，便于查询最新的信息，有助于采购设备。例如，某一个供应商不再为学校供应设备了，应及时将该供应商信息删除，购买设备时不再考虑该供应商。
2.信息查询模块。对库存信息进行查询，为制定采购计划提供参考以及为审核采购计划提供依据。对供应信息进行查询，可以为选择供应商提供参考，以最低价来购买设备，降低购买设备的成本。
3.设备信息管理模块。首先要制定设备采购计划，通过审核后，开始向供应商传递设备采购订单，所以设备采购计划和采购订单都需要留档。设备购买回来后，验收合格后需填写入库单，方可入库。入库单作为设备入库的原始单据，需妥善保管，以便后期的设备管理。
参考文献
[1]曾垂璧，李慧敏．集成化eRp管理模式[J]．北京：科研管理，2006
[2]侯书森，孔淑红．企业供应链管理[m]．北京：中国国际广播出版社，2002
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[4]范罡．采购管理在企业中的应用[D]．厦门：厦门大学，2002
[5]康善村．采购技术[m]．广州：广东经济出版社，2001
[6]王魁林．采购管理与库存控制[m]．北京：中国物质出版社，2002
物流信息概述篇2
【关键词】智能变电站；二次系统；故障诊断；方法
前言
本文介绍一种概率统计的方法，在故障发生时，监控后台利用系统配置描述文件（systemconfigurationdescription，SCD）、过程层网络拓扑、链路告警等信息给出通信过程中所有设备发生问题的概率。运维人员依据统计的结果，按照概率的高低，对设备进行有序地排查，可极大缩减故障定位、恢复的时间。
1故障诊断原理
1.1过程层二次回路的物理通信设备
智能变电站过程层二次回路中光纤交换机承担着智能终端、合并单元与保护、测控等设备间的信息交换工作，是通信网络的核心设备。过程层有多种组网方式，图1是实际中使用较多的一种组网方式，其中除了保护装置点对点直接获取GooSe、SV数据外，测控、录波等设备采用组网方式通信。
图1过程层组网结构
1.2站控层的链路状况告警信息
过程层装置间通过GooSe、SV报文进行通信，报文接收方根据报文有效时间的2倍时长判断通信状态，并将状态通过制造报文规范送监控后台。若某个发送装置通信异常，多个接收装置都会向监控后台发送断链告警，监控后台就可根据多个断链告警综合诊断出故障的通信单元。
1.3故障诊断的流程
图2描述了后台收到断链告警后故障诊断的流程。首先通过分析SCD文件建立信息发送端和接收端的虚拟连接关系；然后根据过程层智能终端、保护测控、交换机之间的组网信息，构建出物理网络拓扑，并将信息间虚拟连接关系映射到物理网络；最后结合实时的断链告警信息给出所有通信单元故障的概率。
图2故障诊断流程
2构建过程层信息虚回路技术
在ieC61850标准SCD文件中没有规定装置的板卡、端口以及此端口上接收哪些信息。在国内最新的工程实施规范中，丰富了装置访问点多物理端口physConn的描述，规定中端口的描述应为“端口号C板卡号”。另外规定在inputs/extref元素的inaddr中端口号与虚端子之间采用“：”符号分离。如需要多端口输入同一信号，可增加多端口描述，之间采用“/”符号分离。过程层装置间通过GooSe、SV报文交互的应用信息可以用[组播地址maC，应用标识appiD]来唯一标识，交互关系在SCD文件中进行详细描述，SCD文件中定义了如下信息：
（1）发送端GooSe、SV报告控制块，以及报告控制块对应的数据集DataSet；
（2）接收端inputs关联了发送端数据的详细信息；
（3）GooSe、SV发送时对应的组播地址maC和应用标识appiD等信息。通过上述3组信息，可以构建过程层信息的收发装置以及信息虚回路表。构建过程如下：
1）导入SCD文件；
2）读取信息发送装置的GSe、SmV、DataSet以及FCDa，并构建FCDa与GSe、SmV的关联关系；
3）检索，构建GSe、SmV对应的网络配置信息；
4）检索Goin、SVin为前缀的Ln中的inputs信息，得到发送者的FCDa以及接收者的板卡、端口信息；
5）根据步骤1）―3）获取的相关信息，建立收发装置间的信息虚回路。
表1是信息虚回路表的一个示例，其中端口信息的表示方法参见第3节。
3构建过程层网络拓扑技术
3.1通信单元建模
由图1可知，智能变电站过程层具有2种通信模式：1）通过光纤以太网交换机组网进行通信；2）通过光纤直连的点对点通信。2种模式都可以等效为图3所示的通信模式。
通信过程中涉及的设备包括5个方面，即保护（测控）装置、智能终端、合并单元、光纤交换机、光纤。除了光纤是单纯的信息传输设备外，其他都是信息的处理或转发设备，它们可以抽象成2类模型：
（1）端口模型poRt
过程层通信中除了光纤链路外，信息处理（转发）设备都可以用端口模型来表示，poRt包含3个属性：[device_id，slot_id，fiber_id]。device_id用来表示此端口所在的设备编号或设备标识，例如装置的ieDname；slot_id用来表示此端口所在的板卡插件编号或标识；fiber_id用来表示板卡上具体的光纤口编号。
（2）光纤链路模型LinKeR
光纤两端连接了端口，所以LinKeR包含了2个属性：[poRt1，poRt2]
3.2二次回路的物理拓扑
根据3.1节的模型，将poRt抽象为节点，光纤链路抽象为路径，则可通过无向图来描述设备的连接关系。由于交换机内部端口之间是联通的，可以将交换机整体抽象成一个端口模型。
图4的无向图抽象地表达了图1所描述的过程层GooSe网络拓扑关系。
图4网络拓扑抽象图
在计算机实现时，通过树数据结构来表示图4的无向图，终端设备（保护、智能终端、合并单元等）是树中的叶子，交换机是树的中间节点。由图4可知，每2个端点之间的路径是确定的。例如，端点2和端点13之间通信的路径为c-b，涉及的端口为②、①和?。图4所有的端口和路径如表2所示。
3.3虚回路到物理通信路径的映射
将表1中所有发送者端口信息、接收者端口信息使用poRt模型表示出来，通过查找表2就能获得虚回路到物理通信路径的映射。若某条虚回路发生通信故障，则表2路径集合、端口集合中的路径、端口都有可能是故障点。
4故障点的概率统计算法
对于保护、智能终端等装置故障导致的通信异常，有如下3种可能性：
（1）装置故障。例如装置电源出现异常时，装置所有对外的通信都将出现异常。
（2）板卡故障。当通信板卡出现异常时，此板卡上所有光纤口通信都会出现异常。
（3）光纤口故障。单个光纤网口出现异常时，该光纤口上所有的通信出现异常。可归纳出如下2类集合，这2类集合将有助于准确的定位故障点：
1）装置板卡的端口集合（SLot_poRtS），具体表示为{poRt1，poRt2，…，poRtn}；
2）装置的端口集合（DeViCe_poRtS），具体表示为{poRt1，poRt2，…，poRtn}。
在以上集合基础上，图2中的故障诊断分析算法如下：
1）获取所有的GooSe断链、SV断链的告警事件，假设有m条。
2）解析告警事件，找到事件所属的信息maC、appiD、源端口poRt、目标端口poRt。
3）查询表2，得到路径集合、途径的端口集合。
4）循环处理其他的断链告警事件。
5）统计集合中路径、端口出现的次数n。根据出现的次数，计算某个端口、路径出现故障的概率p=n/m。
6）运行人员根据故障发生概率的大小依次对相应的设备进行排查。若交换机对应的端口故障概率最高，则还需通过简单网络管理协议（simplenetworkmanagementprotocol，Snmp）具体定位是交换机的哪个光纤网口故障还是交换机故障。
5结论
本文将过程层二次回路中通信单元进行了抽象、建模，构建了过程层的物理拓扑结构，并将设备间通信的GooSe、SV信息流映射到了实际的物理路径；最后通过所有的断链告警信息综合统计推断各个通信单元发生故障的概率。该方法简单、可靠，不需要额外的设备投资；过程层的网络架构越复杂，优势就越明显。
参考文献：
物流信息概述篇3
[关键词]本体系统模型城建档案信息系统
中图分类号：G271文献标识码：a文章编号：
一、引言
本体，作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型的建模工具，迅速成为信息系统与人工智能领域的一个研究热点，并在许多领域得到了广泛的应用，如知识工程，软件复用，信息系统间异构信息处理，自然语言理解等。特别是在信息检索领域，本体提供了一种对信息和知识进行规范化描述和建模方法，在构建智能化的检索系统、构建语义等方面具有重要的意义。
二、本体的基本知识
2.1本体的定义
本体是由neches与Fikes在1991年提出的，是领域术语及其关系的外在形式化表示，术语及其联系是现实世界的提取。本体作为一种服务方式作用于领域知识的抽取、描述、传递与共享。本体能使智能更加清晰地理解相关的元素、关系以及概念，使知识表示更加合理与方便，帮助人们作出更恰当的选择。
2.2基于本体的信息检索的基本原理
本体是把现实世界中的某个应用领域抽象成一组概念及概念间的关系。在传统信息检索技术中融入本体,既能够发挥概念信息检索的优势,又可以克服概念信息检索的局限性,即它不能对概念关系进行处理。由于本体能够对概念关系进行处理,并通过概念之间的关系来表达概念语义,所以检索的查全率和查准率会得到提高。基于本体的个性化信息检索是对需求集合和信息集合进行了匹配与选择,并在其中加入了本体的元素。
三、本体在城建档案信息管理系统的中的应用
利用本体理论指导并开发城建档案信息管理系统，目的是使城建档案管理的过程信息化、现代化，以适应当前工作的需要。城建档案信息管理系统是以城建档案为核心，以馆藏档案资源为基础，以计算机技术为载体，用本体理论来建立档案信息的检索模型，将现代的计算机技术与传统档案查询服务方式相融合。它不仅做到了统一、完整，而且还具有容量大、速度快等特点，还能够做到较为准确的查询，充分开发城建档案信息资源、提高了工作效率和管理水平。
3.1本体知识在城建档案信息检索中的应用
由于城建档案系统数据量大且复杂繁琐，为减少数据检索时间，提高数据的匹配效率，故引入本体知识来改善检索的效率。信息检索过程涉及3个方面:用户任务(用户需求)、文献的逻辑表示(文档替代物)、相关性判断。为了提高系统的响应速度，信息检索系统一般不直接进行用户需求和文档的相关性分析，而是使用表现形式既简单又相似的需求替代物和文档替代物进行相关性匹配。
文档替代物，如关键词向量，可以通过人工标引或者自动标引获得，生成之后一般不再更新；需求替代物，如查询表达式，一般由用户或者检索系统辅助构造而成。文档替代物是档案的元数据，文档类的替代物是文档类的元数据。从检索效率的角度来看,标引能显著提高全文数据库的查全率和查准率，并能缩短检索时间。检索结果可以是题名、知识、概念含义水平上的信息或全文等多种形式。城建档案文本标引工作至少应该包含主题标引和实体关系标引两个方面,因为文本内部既包含主题信息，又包含实体关系信息，这是两类不同类型的信息，文本信息检索系统应该提供这两类信息的检索入口。
到目前为止，主题标引技术已经比较成熟,被广泛用于信息检索系统之中，实体关系标引技术还需进一步完善。
城建档案信息检索引入本体技术的一个重要目的是变关键词(或者主题词)匹配为基于语义的匹配，使系统在查全率和查准率上有更好的保证。然而，现有的基于本体的信息检索系统在标引过程中对本体的利用过于简单，只是借助于领域本体，判断文档所属的领域，对文档按领域进行分类。领域本体能否在标引过程中发挥更多的作用，有没有必
要对标引功能进行相应的改造，例如，使用本体描述档案文档，用本体作为档案文档的替代物，这些都有待继续进行研究。
在标引过程中，本体技术可以发挥更多的作用。但是，应该将领域本体分为两类：一类是反映特定领域内概念之间关系的本体，简称概念关系本体；一类是反映特定领域内实体之间关系的本体，简称实体关系本体。这两类领域本体的作用不同。
实体关系标引属于信息抽取技术，可视为信息检索技术的一个深化。在标引过程中，实体关系本体可以充当信息抽取框架。实体关系标引的过程可以按以下几个步骤进行:
1．标引系统对城建档案进行主题标引，识别文本中所包含的主题，并根据文本主题将文本按照领域进行归类。
2．利用文本的领域归属信息从文本中识别出命名实体。
3．利用信息抽取模板将特定的描述信息与实体联系起来。
4．在实体识别的基础之上标注出实体之间的关系。
对文本信息检索系统而言，没有必要使用本体形式的文档替代物，因为文档的多个主题词之间的概念关系比较简单。文档主题词只是某些概念关系本体上的几个概念节点，用标引词向量作为文档替代物就可以了。
3.2系统流程
图1城建档案管理流程图[4]
3.3模式特色
该系统模式主要有以下特色
1．一切从实际需要出发，完全根据城建档案馆档案管理工作的实际需要来进行功能分析、系统架构甚至是界面设计，档案馆工作人员对系统的使用不存在过长的熟悉时间。
2．实现了数据库管理系统的“瘦管理”，用户无须过多的了解SQLServer2000的使用和管理技术就可以对系统进行维护和管理。
3．系统采用分布式体系结构（客户/服务器（C/S）模式），全部数据管理采用开放式数据结构/接口设计，用于数据共享与数据交换，方便档案管理系统的升级、功能扩充。
4．系统在档案管理中广泛采用了报表技术，实现了对用户编目时所需的资料文件内容的打印功能，提高了工作效率和准确度。
5．数据库实现了对图片和文件的存储，在方便了档案文件的管理的同时也提高了档案文件的安全性。
6．通过使用oLe技术，工作人员可以系统的将处理结构进行有自己特色的二次加工。
7．建立电子文件归档系统，解决存量档案的电子化工作，建立了法规标准体系。
物流信息概述篇4
1．前言
随着信息科学技术的快速发展以及社会经济发展的稳步前进，信息技术逐步广泛地应用于社会的不同领域；信息化与网络化己成为各个行业数字化的重要基础手段，在企业应用中起到十分重要的作用。客观世界的事物是无穷无尽的，要研究、认识、利用和改造它们，就必须进行概括与抽象（即理想化或模型化），以便揭示客观事物演变的基本规律，并将其作为利用和改造客观世界的手段。模型是现实世界本质的反映或科学的抽象，反映事物的固有特性及其相互联系和运动规律。数据模型是地理信息系统中关于数据和联系的逻辑组织的形式表达，以抽象的形式表述一个部门或系统的业务活动与信息流程。基础信息分类与编码需要把现实世界抽象到数字世界与信息世界。
2．煤矿地质测量信息涉及的范围及其特征
煤矿的开发活动是一个复杂的系统工程，在生产过程中，产生了大量的相关信息。从信息来源看，可将其分为内部数据源和外部信息源。内部数据源是指煤矿日常生产和销售活动有关的数据，主要包括煤矿地质测量信息数据、采掘工程数据，以及安全与调度、设施与耗材、通风、运输等生产数据，还包括财务、劳动与人事、原材料消耗等运营数据；外部信息源是指国家政策、法规、上级单位指令、原材料市场、矿产品市场等信息。
煤矿地质测量信息主要针对煤矿这一特殊的空间系统，它的对象主体是煤层及其围岩等地质实体。从涉及的专业角度看，煤矿地质测量信息主要包括地质、测量、水文、资源量/储量、三量（开采煤量、准备煤量、回采煤量）等。从信息的表现形式上看，可概括为两类，一类以图的形式纪录、分析和传递；另一类以文字资料、表格的形式纪录、分析与传递。煤矿地质测量信息除具有一般的空间性和海量性外，还有以下一些特征。首先是信息数据的隐蔽性。煤矿数据对地质实体的表达，是一个从隐式到显式的过程。例如：煤田的形成和分布主要是受沉积作用和构造作用等多种因素控制的，通过重磁、地震等地球物理方法可获得地层（岩层和煤层）空间分布的数据；通过钻井、测井等方法可获得岩石物理特征以及煤层厚度、结构、空间位置等方面的数据。对这些数据进行分析，同时对地质条件进本文由收集整理行综合分析，即可确定煤矿（区）的范围、资源/储量等情况。其次是信息数据的时间序列。煤矿数据是一个动态的积累过程，从资源勘查、矿井开拓到生产，由于矿山实体的层次逐步细化，地质体客观现象、规律的准确程度逐步提高，数据量越来越大。在资源勘查阶段，主要通过野外地质调查、钻探、物探获取数据。矿井开拓阶段，主要是补充钻探与测量资料、井筒资料及井下巷道实际揭露的数据。生产阶段主要通过各种岩巷（石门、上下山）、煤巷、井下物探和钻孔，以及相应的工程测量获得数据。第三是信息数据的关联性。煤矿地质实体间存在相互作用关系，例如煤层和围岩、两个相邻或不相邻地层、构造与煤矿瓦斯等都具有关联性。第四是信息数据的多源性。煤矿数据的多源性，主要表现在数据获取方式上的多样性，存在空间尺度上的差距。遥感、摄影测量可获取整个煤田、矿区的数据；勘查、地面测量及井下测量可得到矿区规划、矿井设计所需的数据；而各种井巷工程、井下物探可获得矿山日常生产数据。此外，同一地质特征可充当不同的角色，比如断层，可以是井田的边界，也可以是采区的边界。
从地理信息系统角度出发，煤矿地质测量信息是矿区与地理空间分布有关的各种要素的图形信息、属性信息、统计信息以及时空关系的总称。大体可分为基础信息、专题信息和综合信息：基础信息是矿区最基本的地理信息，包括各种井下和地面测量控制点、高程点、水系、地形、地貌、地物、地名以及某些属性信息等。mgis的基础信息具有空间性、统一性、精确性、基础性和时效性等特点。
专题信息是指各种专业性信息，如采矿要素的空间分布及其规律，包括地层结构、煤层储量与分布、井巷设施、采掘工作面、机电运输、瓦斯、水文等。mgis的专题信息具有专业性、统计性、空间定位性和时效性等特点。专题信息是基础信息的拓展，基础信息是专题信息的公共空间定位基础平台。
综合信息是在完善基础信息和专题信息的基础上，针对特殊应用提取、生成的综合性信息，包括矿区环境规划、矿区交通运输规划、矿区土地整治规划等。mgis的综合信息具有综合性、全面性、空间分布性和时效性等特点，是基础信息、专题信息的拓展。
综上所述，从勘探到生产，随着煤矿基础数据信息的增加，对地质体控制程度、精度和认识程度越来越高。煤矿数据是海量数据，无论是地物、地貌等几何信息、拓扑信息和属性信息，煤矿系统的运作，还是在时间和空间上，时时刻刻都在发生变化。因此，如何合理、科学地对煤矿基础信息进行分类编码，有效地管理、利用煤矿基础数据，充分发挥其增值作用，是煤矿空间信息管理的一个重要内容。
3.数据模型
数据模型以抽象的形式表述一个部门或系统的业务活动与信息流程，在地理信息系统中，是有关数据和联系的逻辑组织之形式表达。选择与建立数据模型的目的，是希望用最佳的方式反映本部门的业务对象及信息流程，并为用户提供访问数据库的逻辑接口。数据模型是一种较高层次的数据描述，它是独立于任何数据库管理系统（dbm）的。每一种数据模型都是以不同的数据抽象与表达能力来反映客观事物的，有不同的处理数据联系的方式。地理信息系统主要涉及空间数据、属性数据及可能的拓扑关系的组织和管理。它的数据量大，应用面广，数据模型相当复杂。因此，虽然人们对地理信息系统的数据进行了大量的研究，开发了许多商业化软件，但gsi至今没有统一、完善的数据模型。一般从软件工程开发的基本过程（用户需求、概念设计、逻辑设计和物理设计）出发，将gsi数据模型按层次分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理模型。概念数据模型是关于实体及实体间联系的抽象概念集；逻辑数据模型表示概念数据模型中数据实体（或纪录）及其间关系；物理模型是数据抽象的最低层，主要包括空间数据的物理组织，空间存储方法和数据库总体存储结构等。煤矿地质测量信息分类与编码主要考虑煤矿地质测量信息的概念数据模型和逻辑数据模型。
物流信息概述篇5
abstract：Duringthedevelopmentofminorlogisticsenterprises，theyfacedwithmanyproblems，forexample，theireconomicbenefitsandequipmentsarelow，scalesaresmall，thus，therearefewpropertytomortgage，besides，theircreditrankisalsolow.inthetrainoffinancing，whichisverydifficult，thisthesismainlyusegametheorytoanalyzethecreditfinancingbetweenbankandenterprise，inordertofindmethodsosolvethisproblem.
Keywords：associationbetweenbankandenterprise；minorlogisticsenterprises；financing；gametheory
2017年2月24日，顺丰控股在深交所举行重组更名暨上市仪式，正式登陆a股。随着顺丰在资本市场上的亮相，人们又将关注的焦点对准了国内的物流企业。物流作为服务性产业，它的飞速发展与我国经济发展的增长有着密不可分的联系，它的发展水平已被作为一个国家或地区经济发展程度的重要标志。我国在短短几年内出现了数以万计的中小物流企业，在技术创新、产业结构调整、带动就业等方面发挥了不可替代的作用，已然成为我国国民经济的重要组成部分和经济增长的新动能。虽然我国将物流业提升到国家经济基础产业的高度来发展，但是现实中物流业的发展却受制于资金短缺及融资困难，融资难成为其发展的主要瓶颈。因此，解决中小物流企业融资困难的问题对我国国民经济的持续发展有着重要意义。
1银企关系基本理论
1.1银企关系。广义的银企关系既包含资金交易关系，又包括市场交易关系的衍生物――债权关系、股权关系、账户关系、账户处理中介关系、人事参与关系、顾问关系等。本文的银企关系比较狭窄，“银行”只包括商业银行，“企业”特指的是中小企业，仅是从传统的角度研究商业银行与企业的关系，即商业银行是以获取贷款利息为目的，为企业提供生产经营所需的资金；企业则利用贷款进行生产经营或规模扩建，使资产增值，获取利润，最终实现银企互利共赢的资金借贷关系（或债权债务关系）。
1.2银企关系理论。论述银企关系的典型代表理论是信息不对称理论和关系融资理论。信息不对称理论于20世纪六七十年代产生，主要内容围绕交易双方之间信息分布不对称或信息不完全，对市场交易行为和市场运行效率产生的影响展开，出现了银企关系的“逆向选择”问题，从而引发“道德风险”。国内外的研究学者近年来在信息不对称理论基础上，通过构建银企博弈模型，从博弈论角度论述银企关系，考察分析我国中小企业融资难的问题。关系融资理论认为银行和客户之间不仅仅是简单的金融交易联系，在联系中会发生相互间的私人信息传递；中小企业信贷难的主要原因是能够反映资产质量的通常是一些很难被验证和获取的软信息，而关系银行具有获取软信息的比较优势，特别是小银行的优势就更为突出。虽然专家学者们从不同的角度论述了关系融资理论，但共同之处大多集中在对银企地位、信息不对称、成本与收益方面。
2我国中小物流企业融资难的现状
截至2015年，全国的物流行业a股上市公司仅有20多家，说明中小型的物流企业数量较多，但却创造了极大的社会价值。据中国物流与采购联合会数据显示，仅2015年一年，我国社会物流总额增长迅速，大约220万亿元，比2000年增长近一倍，有超过30万家的单位从事物流活动，物流岗位吸纳的从业人员总数超过3000万人，提供了较多的就业机会。但物流企业和其他类型的中小企业有着本质上的区别，从企业的生命周期理论来看，资金是企业运行的“血脉”，物流企业在每个时期都需要大量的流动资金支持。数据显示，在2007～2015年间，我国现代物流产业金融资金总需求规模达到7.67万亿元。由于其自身的发展特点和行业特征，决定了其相对于其他的中小企业来说面临的融资困境更为严重。
2.1依赖内源股权融资。在新的融资体制下，中小企业板、创业板和“新三板”逐渐确立和发展起来，为中小企业融资搭建了良好的平台。但其发挥的实际作用有限，仅有少数中小物流企业的融资问题得到解决。在现阶段，我国中小物流企业存在着股权融资比例偏高，具有股权融资偏好的特点，主要指内源性股权融资。以深交所中小企业板上市的运输仓储类上市公司为例，借助资产负债率考察中小物流上市公司融资结构的变化趋势。资产负债率均值介于38.39%～52.6%之间，离散程度较低，而发达国家上市公司的资产负债率平均高达70%左右，由此推断出现阶段我国中小物流企业负债水平整体较低，资本结构以权益资本为主。由于我国资本市场发展不完善，多层次的资本市场体系还没有完全建立起来，对企业通过发行债券、股票融资的条件又较为严格，这就大大限制了中小物流企业的融资规模。
2.2间接融资渠道不畅。由于中小物流企业贷款规模小、信用等级较低、抵押物匮乏，银行对中小物流企业存在信息不完全和不对称，极易出现逆向选择和道德风险问题，导致银行贷款成本过高，利润较低。在现阶段，我国经济由高速增长转为中高速增长，经济增长速度的放缓导致银行信贷额度偏紧，风险意识增强，出现银行对中小企业惜贷的现象。中小物流企业由于规模小，资产结构中运输工具、装卸搬运机械等固定资产比重小，可抵押的资源匮乏，而在申请贷款的过程中，一些中介费用，比如资产评估费、公证费、担保?m、咨询费等会占到很高的比例，导致中小物流企业融资成本较高。
3基于银企关系视角对中小物流企业融资难的博弈论分析
博弈即在多决策主体之间的行为相互作用时，各主体根据所掌握的信息以及对自身能力的认知，做出有利于自己的决策的一种行为。
博弈论内容包括博弈的参与人、博弈过程中采取的行动、博弈战略、博弈过程中所涉及到的信息、支付函数、博弈结果和博弈均衡。我们可以按照参与人行动的先后顺序以及参与人对其他参与人的了解程度，将博弈进行组合（如表1所示）。
本文将从这四类博弈出发，分别分析这四种情况下银行与中小物流企业之间的信贷关系，以找到使银行和中小企业都满意的双赢条件；同时做出如下假设：博弈双方即银行与中小企业都是理性的“经济人”，均追求自身利益最大化。
3.1完全信息静态博弈。在完全信息状况下，假设市场中只有一家银行和一家中小物流企业，代表资金的供给方和资金的需求方。当企业需要资金时向银行贷款，此时银企之间的博弈将会出现以下情形，具体见表2。
银行选择贷款，企业选择还贷，银企实现双赢；银行选择贷款，企业选择不还贷，则银行遭受损失，而企业因此获利；银行选择不贷款，双方均无收益。
假设收益矩阵中r>r，可以得出的纳什均衡解为0，0。银企在博弈过程中，企业将不还贷作为最优策略，特别是在投资失败时，企业逃废银行债务的机率更高。由于在完全信息状况下，银行会预先想到企业的决策，为避免贷款的风险和损失，银行将不贷款作为最优策略。这样的纳什均衡是没有经济效率的。而我们希望看到的是当中小物流企业需要融资时，能够顺利从银行得到资金，形成双赢的局面，有效解决融资难的问题。
3.2完全信息动态博弈。完全信息动态博奕图如图1所示。
假设：中小物流企业根据需要向银行申请贷款，贷款本金为L，贷款利率为r。银行要对中小物流企业的经营财务状况、信用状况进行详尽的调查，再选择是否发放贷款。完全信息动态博弈收益矩阵如表3所示。
通过逆向归纳法得知上述博弈的均衡为第二种情况的收益集（Lr，R），即银行发放贷款，中小物流企业按期还贷。但在现实的经济生活中，一些中小物流企业由于经营出现问题或者为了获得短期而高额的收益R+L+Lr，会拖欠银行的贷款。如果银行选择与欠款中小物流企业进行斗争，当成本C>Lr时，银行就会进行成本收益的权衡。由于目前我国中小物流企业的经营规模小，信用等级较低，经营状况又令人堪忧，大多会为了追求短期利益而放弃长远的健康可持续发展，银行为了规避信贷风险而选择不给中小物流企业发放贷款，因此，中小物流企业的融资难问题将无法得到解决。
3.3不完全信息静态博弈。在现实经济生活中银行与企业在信息上往往是不对称的。在这种情况下，建立的分析假设的博弈双方是理性的；市场上存在两种企业，即信用好和信用差的企业，而信用好的企业还贷积极，信用差的企业还贷不积极。
由于存在信息不完全不对称的情况，银行并不知道企业信用好还是差。假定企业信用良好的概率是p，信用差的概率是l-p，同时银行也知道这个概率，银行利率为r，申请贷款额为a，信用好的企业获得收益为R，信用差的企业获得收益为
R，并假设R>R，同时，如果银行选择不发放贷款，银行将款项用于无风险投资如购买国债，其收益为R且R
从表4可知，银行与信用好的中小物流企业信贷博弈的均衡是R，ar，与信用差的中小物流企业信贷博弈的均衡是R，-ar-a，显而易见，ar>-ar-a，因此银行的最优选择是将款项贷给信用好的中小物流企业。我们可以在收益和概率已知的情况下，用加权平均的方法计算银行的期望收益（如表5所示）。
当K>K时，银行才会选择给中小物流企业贷款，否则银行会将款项投资到资本市场上，赚取无风险收益。即当p×ar
+1-p×-ar-a>R时，也就是，当p>时，银行才会向中小物流企业提供贷款。
3.4不完全信息动态博弈。与不完全信息静态博弈相比较，由于行动有先后之分，后行动者在观察到先行动者的行动后，推断其类型并修正先验概率，选择自己的最优方案。先行动者知道后行动者能观察到自己的行动，所以也会选择传递利己的信号。在银企关系中，两者存在着信息不对称。
假设博弈双方都是理性的，市场中同时存在信用好和信用差的企业，先验概率分别为p和1-p。由于存在信息不对称，企业清楚自己的信用状况而银行却无法判断，只能通过观察企业的行动做出判断。但是银行知道这个概率，银行利率为r，申请贷款的本金为a，信用好企业的收益率为R，信用差企业的收益率为R，并假设R>R。
银企不完全信息?犹?博弈图如图2所示：
假设好企业向银行申请贷款，银行放贷的概率为m，不放贷的概率为1-m。差企业申请贷款，银行放贷的概率为n，不放贷的概率为1-n。根据先验概率和观察到的企业的行动，银行放贷的概率p=pm+1-pn。在银行已经放贷的情况下，根据贝叶斯法则，银行得到企业是好企业的后验概率为：pg=，企业是差企业的后验概率为pb=，当pg>pb时，化简得p>。即，当p>时，银行认为企业是好企业，当p<时，银行认为企业是差企业。
当好企业先验概率p
==p
4解决我国中小物流企业融资难问题的对策与建议
通?^上述不同条件下银企博弈的分析，提出以下几点对策和建议。
4.1内部角度之一：加强自身建设――重视信用建设――培养良好的银企关系。中小物流企业如何在融资困境中寻求突破，打破瓶颈？最重要的就是加强自身建设，提高管理水平，增强其在市场中的竞争力。中小物流企业由于规模小，可抵押的资产匮乏，因此应该适当增加固定资产投入，适度扩大规模，以满足银行的严格要求；同时完善财务会计制度，加强信息披露，积极建立通畅的科学信息传导机制，使银行能够及时、准确、完整的接收到企业的信息，并树立良好的信用观念，有利于降低银行的调查成本和不确定性风险。通过自身的建设，企业和银行建立长期稳定的合作关系，实现银企双赢。
4.2内部角度之二：开拓多种融资渠道――灵活运用多种融资方式。中小物流企业短短几年成为了经济领域的有生力量，它的快速发展会吸引大量的资金注入，那么中小物流企业就应该除了利用银行信贷之外，开拓多种融资渠道，引入战略投资者，合作开发物流领域的项目，例如引进风险投资、私募基金，寻求适合自己的股权融资模式，引导中小物流企业与国际、国内大型物流企业合作，积极吸纳企业外部资金，实现多元化融资。
物流信息概述篇6
关键词物流信息部自然车车主贝叶斯理论价格博弈
中图分类号：F253.9文献标识码：a
物流信息部（以下简称信息部）的业务是帮助货主联系相关车辆以完成运输任务，从中收取信息费。一般而言，信息部会与自然车车主（以下简称车主）合作，但两者之间存在着严重的信息不对称。信息部和货主谈好总价后，与车主议价时只能靠以往市场运输价格推测需要付给车主的运价，由于无法准确得到车主可接受的最低运价而无法获得全部的车主剩余；对于车主而言，由于无法准确获得信息部可以支付的最高运价而使自己无法效益最大化。
运输市场上存在多种运输关系：一对多或少对多，即一个或为数不多的信息部和多个自然车，此时信息部就会适当压价来最大化自己的利益；多对一或多对少，即多个信息部和一个或少数自然车，此时车主就会适当抬高运价来最大化自己的利益；一对一，即一个信息部和一个自然车，此时信息部为了保证到货及时率适当加价，而车主为了降低观望或空程成本适当降价，这时就可达成合作。上述三种运输关系，前两种运输关系的影响因素较多，不易控制变量，本文只考虑第三种运输关系，即一对一。
为此，建立如下模型：
某一信息部在得到一个订单后，决定与某一车主合作。该信息部和车主都可能是风险爱好者，也可能是风险回避者。信息部有两个策略：一是在议价过程中压价；二是适当放宽价格。车主也有两个策略：一是在议价过程中抬价；二是适当放宽价格。信息部不知道车主是哪种风险偏向者；而车主也不知道信息部是哪种风险偏向者。但双方的出价均以市场均价作为前提，故不存在不成交。各情况下两者的效用值如下：
表1：信息部和车主成交的博弈模型
显然信息部的类型有两种L=（i1，a1），i1为风险爱好者，a1为风险回避者；车主的类型也有两种t=（i2，a2），i2为风险爱好者，a2为风险回避者。
根据运输市场以往的经验，i2遇到i1的概率为0.4，i2遇到a1的概率为0.2，a2遇到i1的概率为0.3，a2遇到ai的概率为0.1。
即：p（i2，i1）=0.4；p（i2，a1）=0.2；
p（a2，i1）=0.3；p（a2，a1）=0.1
那么信息部和车主各自会采取何种策略呢？
根据贝叶斯理性原则条件概率分布有：
分别计算信息部和车主的成交收益R：
综上所述，可得出如下结果，见表2：
表2：物流形象部和车主的博弈收益
由此可知：当信息部和车主均为风险爱好者类型即（i1，i2）时，均可获得最大收益。此时信息部的最大收益为，车主的最大收益为。
参考文献
[1]刘任杰.物流信息部运营模式与趋势发展[J].物流工程与管理，2012（4）.
物流信息概述篇7
关键词：器材保障；物流系统；仿真模型；HLa
中图分类号：e233文献标识码：a
0引言
器材保障工作涵盖了从生产、筹措、储备、保管到运输供应的多个阶段、多个环节，这使得器材保障物流系统极为复杂，而信息化的不断发展，也使得器材保障物流系统的规模越来越庞大，以往面向单一研究目的和仿真功能的物流仿真系统，已经难以满足器材保障物流系统综合性、系统性的研究需要。为了解决上述问题，本文构建了基于高层体系结构HLa（HighLevelarchitecture）的器材保障物流系统仿真模型，充分利用HLa在分布仿真上的优势，针对复杂大系统，提高建模效率、仿真性能，改善系统之间的互操作性和代码可重用性、可扩展性，降低建模与仿真的费用[1]。
1HLa简介
HLa是分布交互仿真的高层体系结构，它的主要目标是允许通过联合其他仿真来实现仿真应用[2]，它考虑的不是如何由对象构建联邦成员，而是在假设已有联邦成员的情况下如何构建联邦。HLa定义了各类仿真模型的描述规范和接口规范，严格遵守这些规定是保证仿真模型具有互操作性和可重用性的基本前提[2]。
HLa主要由三部分组成：规则（Rules）、对象模型模板（omt）和运行支撑环境Rti（Run-timeinfrastructure）接口规范说明（interfaceSpecification）[2]。联邦运行支撑环境Rti是HLa接口规范的具体实现，是HLa仿真的核心部件，也是HLa仿真应用程序设计和运行的基础，能为仿真提供通用的、标准的、相对独立的支撑服务，主要包括联邦管理、声明管理、对象管理、时间管理、所有权管理、数据分发管理以及支持服务7大
类[3-4]，在Rti平台之上，仿真开发者可以开发各种所需要的服务，构建自己的仿真应用。
2器材保障物流系统概述
器材保障物流系统是从属于物流系统的一个特殊系统，它是指在一定的时间和空间里，为实现特定的保障目标而设计的相互作用、相互依赖的物流要素（或子系统）所构成的有机整体。
该系统把计划、筹措、储存、运输、信息处理等一些相对分散的活动，归纳成一个体系，由所需的器材、运输工具、仓储设施、操作人员等若干相互制约的动态要素构成具有特定功能的有机整体，并综合运用系统的理念、现代物流技术、信息技术与可视化技术，实现各物流环节的合理衔接，使得各种物流资源实现有效配置和最佳整合，满足物流空间和时间的需要，以取得最佳运作效能和实现最大的保障能力[5]。系统运行框架如图1所示。
各级器材管理机构通过信息网络实现器材业务信息的上传下达，同时与生产工厂和各级仓库之间进行器材申请与调拨等信息交互，信息汇总至筹供中心，筹供中心经过分析处理，发出调拨信息，实现器材的越级网络化保障。器材的供应渠道可以根据实际需要既可以选择部队运输，也可以依托地方的第三方物流。
3基于HLa的器材保障物流系统仿真模型研究
3.1基于HLa的器材保障物流系统仿真模型
联邦开发和执行过程模型FeDep，是美国国防部建模与仿真办公室为促进基于HLa的仿真系统的开发而提出的用来开发分布式交互仿真系统的软件工程方法[2,6]。参照FeDep模型，本文构建了基于HLa的器材保障物流系统仿真模型，如图2所示。
该模型分为三个层次，分别为：
（1）真实世界问题空间：分析器材保障物流系统，根据仿真应用目标，清晰完整地界定问题空间边界，确定问题空间的层次、规模与范围。
（2）概念模型层：研究物流系统概念模型，根据界定的问题空间，从概念上对系统包含的实体进行分析，确定其属性、功能、结构、信息等。
（3）仿真模型层：在概念模型基础上，确定仿真联邦功能，划分联邦的结构，确定联邦中主要交换的信息，描述仿真联邦的运行过程；描述成员的接口模块、执行逻辑、内部结构以及仿真中所需的数据信息，将概念性实体（或对象）以及过程转化为具体的程序。
下面重点对联邦功能模型、联邦结构模型、联邦运行模型进行设计开发研究。
3.2仿真联邦功能模型
器材保障物流系统联邦的基本功能是对器材保障的运行过程进行仿真，评估器材保障各节点以及各级保障部门的保障能力，以此为依据，对器材保障的整体运作效能进行评估。器材保障物流系统仿真联邦功能模型如图3所示。
主要功能包括：
（1）导调控制
选择器材保障想定，根据想定，制定保障计划，设置仿真层次和仿真初始态势，生成剧情；对仿真过程、仿真速度、仿真成员进行实时控制。
（2）器材保障物流系统联邦运行
主要包括器材保障物流系统中的器材筹措、器材储存、器材供应活动以及各级指挥机构的指挥控制决策活动。
（3）可视化
以可视化方式显示器材保障运行过程，包括在储、在筹、在途三个方面，同时保存仿真过程中生成的数据，以便事后分析。
（4）仿真记录与分析
实时记录仿真数据和结果，在仿真过程中对多个保障方案进行评估分析，根据评估结果，提出优化方案。
物流信息概述篇8
【关键词】电子商务物流研究综述
一、研究背景
1.电子商务的迅速发展使传统物流逐步向电商物流转型发展
根据艾瑞咨询最新数据显示，2015年中国网络购物市场交易规模达到3.8万亿元，较去年同期增长36.2%，体现了网络购物市场的广阔前景。从网络购物市场结构来看，B2C网络购物形式是目前一般消费者实现网络购物的一种基本途径。我国的网络购物起步较晚，但随后发展却很迅猛。由于现有经济体制、技术水平、劳动力素质等多方面原因，使得与网络购物息息相关的物流环节严重滞后于电子商务的发展，成为制约电子商务发展的重要瓶颈，因此，如何提高物流运作效率，促进传统物流向电子商务物流转型发展，以满足快速发展的电子商务环境，已成为目前国内专家学者研究的重要内容。
2.电子商务物流是实施电子商务的根本保证
在激烈的电子商务市场中，得物流者得天下，因此，可以说电子商务物流是制约电子商务持续发展的关键。电子商务的任何一笔完整交易，都包含着几种基本的“流”，即信息流、商流、资金流、物流。其中物流是指物质实体（商品或服务）的流动过程，如商品的储存、保管、配送、运输、信息管理等活动。无论是信息流还是资金流都会随着internet的普及会有很好的解决方式，而物流的功能是实现实体的转移，因此造成了电子商务发展的瓶颈问题，所以电子商务物流和电子商务是相辅相成的关系。这也是许多电子商务公司在经过多年的探索之后得出来的结论。
二、研究目的
电子商务物流体系是与电子商务相伴相生的一种新型物流运营模式，随着电子商务的蓬勃发展，电子商务物流已成为我国物流系统不可或缺的重要部分。本文将通过阅读以往文献，对电子商务物流有更深刻的认识和理解，总结国内外研究现状，以期获得发展电子商务物流的有价值的经验。
三、国内外研究现状
1.国外研究现状
国外物流理论研究起始于20世纪30年代，研究的内容主要是物流概念。从20世纪50年代到现在，物流的理论经历了许多的变革，也有了巨大的发展。由于世界各国的社会经济环境不同，其物流的发展进程也各有差异。由于美国物流管理的研究和实践最为先进、最为完善，一般以美国为例，将现代物流的发展过程分为实物配送阶段、综合物流阶段、供应链管理阶段三个阶段。
电子商务的概念在1960年由美国学术界提出，物流管理技术也在二战之后得到了飞速的发展。ebay、亚马逊电子商务巨头成功的背后也离不开物流的身影。国外电商物流的兴起，引发了学者对此领域的相关研究。
HaulLee，Seunginwhang（2002）指出物流配送是完成电子商务活动最重要的一个环节。日本物流学者汤浅和夫（2002）认为网络购物改变了人们的观念，电子商务物流是电子商务时代的支柱。elliotRabinovich（2007）从概念和经验的角度阐述了互联网公司和物流服务提供商之间的关系。
2.国内研究现状
20世纪80年代初期，国内学术界开始从不同角度研究和探讨物流问题，引进和介绍国外物流概念和物流理论研究的动态，并曾一度形成了物流理论研究热潮。到80年代后期和90年代初期，国内从物流概念的界定和物流基本知识的介绍转为开展专题性研究――如物流行业发展问题和配送问题，物流模式、物流规划和物流运营等问题，并出版了不少反映我国物流理论研究水平的专著和学术论文。
张瑜、吴长莉（2012）分析了我国第三方物流信息化现状，并基于电子商务技术提出应充分利用信息化技术、搭建物流信息平台、改变观念等突破我国物流产业及电子商务“瓶颈”的发展对策。郭玉霞（2014）探讨了电子商务与现代物流的关系，对电子商务与物流的基本概念和两者关系及其之间的影响进行了论述，强调现代社会电子商务与现代物流已经密不可分，物流是电子商务的重要组成部分，是实现电子商务的保证。韩志宏（2014）探讨了基于电子商务的物流信息系统，可以提高物流业务的效率，如在选址、输送调度等方面，计算机信息技术可以起到优化作用。
综上所述，我国目前对于电子商务物流研究的特点主要包括：
（1）国内在物流方面的实证研究较少，因此可操作性并不强。从大量文献中可以发现，虽然国内在研究物流时也非常注重与实践的结合，但这种结合往往局限于对相关政策的解读和验证上，因此使得中国在物流方面的研究热点变化快、变化多、较为分散，实质性的研究进展比较缓慢。
（2）在电子商务与物流结合方面，研究电子商务与物流互动关系的比较少。另外，国内的研究主要是从理论上论证我国物流已发展为电子商务瓶颈，物流的发展须适合电子商务的发展这一观点，从而提出了第三方物流、物流一体化等等适应电子商务发展的物流模式。但明显的不足是与现实结合不够，没有系统全面地分析基于电子商务的物流模式运作和决策。
因此，对于指导电子商务物流如何发展的系统研究文献还没有出现，我国电子商务物流如何发展、完善的问题亟待解决。
参考文献：
[1]HaulLee，Seunginwhang.winningthelastmileofe-Commence.mcGraw-HillCompanies，inc.2002，106-110.
[2]汤浅和夫.it物流[m].上海：文汇出版社，2002，84-193.
[3]郭玉霞.探讨电子商务与现代物流的关系[J].科技咨询，2014（24）.
物流信息概述篇9
[关键词]：数据挖掘、物流与供应链管理、应用
1引言
现代物流系统是一个庞大复杂的系统,特别是全程物流,它包括运输、仓储、配送、搬运、包装和物流再加工等诸多环节,每个环节的信息流量都十分巨大。同时,信息化物流网络体系的应用也使得数据库规模不断扩大,巨大的数据流使企业难以对其进行准确、高效的收集和及时处理。为了帮助决策者快速、准确地作出决策,实现对物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本,增加收益,就需要一种新的数据分析技术来处理数据。
2数据挖掘技术的内涵
数据挖掘(Datamining)，就是从海量数据中挖掘出隐含在其中的知识。数据挖掘的概念应该分为狭义的和广义的两种。
一般认为，广义的数据挖掘又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase)，简称知识发现(KDD)。它是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是可信的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。
这个概念包含以下几层含义：
(1)作为数据挖掘的数据源，其数据必须是海量的、含有噪声的。
(2)挖掘出来的模式是可理解的、易描述的、有用的。
(3)通过数据挖掘发现的知识是用户感兴趣的。所谓感兴趣，是指知识的可信度、新颖性、潜在作用性和可理解性的综合。
(4)通过数据挖掘发现的知识不是放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明，数据挖掘发现的知识是相对的，是有特定的条件约束的，面向特定领域的。
狭义的数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，是知识发现过程中的一个步骤。
数据挖掘是一门诞生时间不长却飞速发展的计算机分析技术，其方法有很多种,其中比较典型的有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它的常用算法有：统计分析方法、决策树方法、遗传算法、运筹学等。除此之外还有关联规则、神经网络、小波分析方法等。
3数据挖掘在物流与供应链管理领域的主要应用
3.1选址决策
3.1.1概述
物流供应链选址决策主要是物流中心的选址问题，它是指在一个具有若干供应网点及若干需求网点的经济区域内，选取一个或多个地址来设置物流中心的规划过程。最佳的物流配送中心选址方案使商品通过物流中心汇集、中转、分发，直至输送到需求网点的全过程的效益最好。如果选址不当，将产生极大的负面影响甚至付出沉重的代价。
3.1.2数据挖掘技术的应用
在物流中心选址时，基于以上的考虑因素，使用数据挖掘技术来找出自然环境、经营环境、基础设施状况、物流费用等指标，然后建立模型，对其分析，得出最终的选址方案。
目前运用决策树方法对其进行研究，它的主要步骤为：
(1)选择目标数据，预处理和数据转换
对影响供应链选址的因素如交通便利等进行数据收集，再按公式进行统一数据转换，如转换为百分制，以便于选址评价。
(2)建立决策树
根据选址评价样本数据集，利用公式得出各属性的信息增益，信息增益最大的属性作为决策树的根，再对其属性值分别引出一个分支，重复上述步骤，最后生成决策树。
(3)结果评价，选址
3.2库存仓储决策
3.2.1概述
物流中的仓储是包括储备、库存在内的广义的仓储概念，它是以改变“物”的时间状态为目的的活动，是与运输并列的两大主要功能要素。仓储是社会物质生产的必要条件，可创造“时间效用”，即调节生产的不均衡、消费的不均衡、价格的不均衡。仓储成本与服务水平紧密相关，例如：为了降低成本而减少库存，很可能会造成客户等待时间过长，服务质量下降。在进行仓储决策时，应考虑存储成本、生产准备(生产变化)成本、订购成本、短缺成本和所需物料的市场成本。
3.2.2库存仓储的数据挖掘过程
1．确定数据挖掘的目的
进行数据挖掘必须有清晰业务对象和明确的挖掘对象，由此确定数据挖掘的目的。应以企业内部、外部相关的数据记录作为数据挖掘的对象，目的是更好地控制库存的数量与质量，为企业节约资金和时间成本。
2．数据整理
1)数据清理：清除噪声数据或不一致数据，对缺失数据及异常数据进行处理，筛选掉不希望包括进来的观测值。
2)数据集成：数据的来源越广泛，则包含有效数据的可能性就越大。对企业内部而言，涉及到企业eRp的各个方面和pDm(产品数据管理)的相关数据。而对企业外部的数据，则包括供应链上各个企业的信息、企业营销反馈信息、企业网站、BBS论坛等服务相关信息。
3)数据选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，辨别出需要进行分析并适用于数据挖掘应用的数据集合，缩小挖掘范围，避免盲目搜索。若数据量太大，则可采用取样技术，这样最终得到的数据来源，才能充分反映出数据挖掘对象的特性，实现数据挖掘的目的。
3.数据转换：根据具体问题建立相应的数学模型后，针对某一个挖掘算法需要将数据转换成适用于挖掘算法使用的范围或格式，然后将转换后的值作为新的变量存放在样本数据中。转换目的是使数据更好地和将来要建立的模型拟合。
4.建立数据挖掘库：对于大型企业，可以通过上述步骤建立数据仓库，在数据挖掘的同时进行联机分析(oLap)，这需要有专用的数据仓库服务器支持，对中小企业而言，没有大规模投入的情况下，也可以通过上面的步骤建立数据挖掘库，直接用于数据挖掘。
3.3配送决策
3.3.1概述
在现代物流企业中，物流配送过程是关系到企业经营业绩的重要环节，通过对配送需求的预测可以保证合理的资源配置和降低配送费用。企业在经营活动中，积累了大量的数据，如销售数据、历史配送数据、库存数据、商品结构数据、地区数据、客户数据、市场数据等，这些数据蕴涵着宝贵的信息，如能充分利用，对企业的发展极为有利。
在这些海量数据的基础上，构建全新结构的数据仓库，以数据挖掘为手段，面向不同的主题，重新组织这些数据，从多方面进行深入的分析，可以分析和挖掘得出有价值的经验和规则，为企业的物流配送提供辅助决策。
3.3.2配送过程中数据挖掘的内容
在物流配送业务中，主要关注的问题是货物的调配与运输费用。通过对运输时间、配送车辆的选择、配送货物种类和数量进行分析，我们可以得到很多重要的信息。主要从车辆维度、时间维度和货物维度三个方面来考虑：
(1)车辆维度的类别：全部车辆、车辆类型、单车
物流配送企业常常要考察车辆的载货量、行驶速度等指标，通过对不同类型的车辆进行对比，可以全面掌握各种车辆的运载能力。这样，可以针对不同的客户需求制定合理的配送决策方案，达到企业资源的最优化配置。
(2)时间维度的类别：全部时间、年、月、日、时、分
物流配送企业在时间的观测角度与一般的销售企业有很大的不同。一般的销售企业主要是对每天、每月、每季度、每年的销售情况就行统计分析，而物流配送企业重点关注的是如何满足每次配送任务中客户对时间的要求。从这个角度观察时间，主要是对每次配送任务中，车辆的运输时间段的观察。通过多次不同的配送任务记录的积累，寻找影响车辆运输时间的因素。同时，对运输时间与运输线路的分析，可以对每次配送任务寻找到最优化的配送顺序，达到提高运送效率，降低运送成本的目的。
根据上面配送系统的要求，将时间维的类别设计为全部时间、年、月、日、时、分六个类别。在物流配送日汇总表中，有配送日期字段，可以通过这个字段知道配送任务发生的日期，在此基础上，进而确定本次配送任务的执行时间段。
(3)货物维度的类别：全部货物、货物分类、单个品种
物流配送企业的货物实际上可以看作是销售企业的商品，对货物而言，企业关心的是货物的库存数量与在途数量，这就要对全部货物进行分析。在物流配送企业中，仓库中的货物流动量越大，说明该物流配送企业的经营状况越好。同时，可以为其供货商提供相关的市场信息。
将货物维设计分为全部货物、货物分类、单个品种三个层次，编码字段货物基本信息表的货物编码字段、货物分类目录表的货物分类编码字段和货物分类级别字段等相关字段组合起来可以提供所需要的信息。
3.4数据挖掘在物流客户关系管理中的应用
3.4.1概述
随着物流企业管理信息系统不断完善，企业积累了大量的客户信息和产品数据。如何充分利用这些数据，提高第三方物流企业的服务水平是摆在众多企业家面前的难题。数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘出需要的信息，为解决这个难题带来了希望。物流领域客户关系管理主要包括客户需求分析、客户忠诚度分析、客户等级评估分析、产品销售分析等。
3.4.2数据挖掘过程
有约束的关联规则数据挖掘的实施过程如下：
理解业务问题
如“客户食用分析”，“客户流失分析”等
2．建立数据仓库
建立数据仓库时对数据进行预处理，根据待决策的问题对运营数据进行选择，清洗，转换，装载的操作，以得到更好的模型。数据挖掘的数据可能驻留在多个业务数据库中，如客户数据库，产品数据库，交易数据库，eRp数据库等。需要将其整合。
3．分析数据
在建模之前必须很好的理解数据。取各种数据的特征，包括统计量的描述如平均值，标准方差等。
4．准备建模数据
5．建立预测模型
6．模型评价
7．模型应用
3.5数据挖掘在物流平台中的应用
现代物流管理平台是国家十一五支撑计划课题“现代物流综合管理关键术及平台”中的成果之一。该平台主要以增强物流系统的信息辐射和集聚效为目标，研究物流信息资源共享机制，以减少物流系统中的不确定性、降低营成本、缩短运转周期、增强物流系统柔性为目标，以第三方物流企业和区域物流为示范对象，综合应用物流系统优化设计、业务过程监控、资源整合与业务协同和信息共享与集成等现代物流系统关键技术，推动物流服务功能和范围的持续扩展，提高我国物流服务业的核心竞争力。
3.6数据挖掘在供应链金融领域应用
“供应链金融”是近年来金融机构针对供应链上下游企业提供的一种全新的金融业务。该业务主要围绕供应链上某“1”家核心企业，将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体，全方位地为链条上的“n”个企业提供融资服务，通过相关企业的职能分工与合作，实现整个供应链的不断增值，因此，它也被称为“1+n”模式。这种融资模式站在产品供应链的全局高度，为整个供应链提供综合的金融服务，既解决了企业特别是中小企业长期以来存在的融资困扰，又延伸了金融机构的纵深服务具有广阔的发展前景。而随着信息化的普及和第三方物流的发展，许多大型物流公司积累了大量经销商的相关数据信息，分析、利用如此海量的数据，正是数据挖掘技术的用武之地。本文利用描述性数据挖掘给出低还款能力(以下称为高还款风险)经销商的特征属性，为金融机构进行风险控制提供参考依据。
4总结与展望
数据挖掘技术已经在商业、金融业、保险业、电信业等多个领域开始得到应用，取得了令人满意的效果。我国物流企业在数据挖掘应用方面还处于起步阶段，经验不足，并且应用实践在国内物流企业中还并不多见。同时，数据挖掘技术仍然面临着许多问题和挑战：如数据挖掘方法的效率亟待提高，尤其是超大规模数据集中数据挖掘的效率；开发适应多数据类型的挖掘方法，以解决异质数据集的数据挖掘问题；动态数据和知识的数据挖掘；网络与分布式环境下的数据挖掘等。但随着数据挖掘应用研究的深入开展，以及物流企业追求运营绩效愿望的增强，将会有越来越多的物流企业引入数据挖掘，为各物流企业在激烈的竞争中掌握主动，在未来的发展中提供更广阔的空间，发挥重要的作用，数据挖掘在物流企业管理中将会有更加广阔的应用前景。
[参考文献]
1.张敏.数据挖掘技术及应用[J].信息技术，2010（3）：11-13.
2.HanJiawei,michelineKamber.数据挖掘―概念与技术[m].北京:机械工业出版社，2001.
物流信息概述篇10
关键词：物理概念思维导图物理模型
【中图分类号】G633.7
正文：教师应该在以下几个方面对学生加以指导：
一、对概念重理解，对规律重应用
1.物理概念一般指物理量，物理模型等，在复习物理概念时要了解所复习到的概念是怎样引入的，它的单位、定义式及计算公式时什么，是矢量还是标量，与之有关和易混的物理概念有哪些，如何区分。同时找出与这些概念密切联系的规律，通过对概念应用进一步掌握概念的内涵和外延。概念的内涵既反映了物理对象某种属性的“质”，又反映了物理对象某种属性的“量”。概念的外延即概念的适用范围，是指概念所反映的具有某一属性的一类现象或事物。根据概念的内涵与外延设问有利于学生对概念本质的理解。
2.物理规律包括物理定理、定律和法则。对每一个物理规律，要明确它所描述的内容、建立的实验基础、适用范围和成立的条件。更重要的是如何运用这些规律去解决问题。
二、善于纵横联系，深化、活化知识
复习的目的是巩固、深化已有知识。为此，就要在知识结构上下功夫，只有从不同的角度去归纳、整理所学知识并使其系统化，才能搞清知识的内在联系，形成清晰的知识网络。建立思维导图是最有效的方法。什么是思维导图？英国“大脑基金会”主席tonyBuzan从生理和心理两方面深入研究了人脑记忆和思维的特点，他说：最新的生物学和心理学成果表明，人脑的思维活动不仅是非线性的而且是非常复杂地联系在一起。同时，关键概念也具有联系性和综合性的非线性特点，我们如果能用文字、符号、图画等载体把人脑对于关键概念的这种非线性理解表达出来，这样就会大大提高对于信息的记忆和处理能力。于是他开创了一种全新的记忆方法―“思维导图”，用文字、符号、图画等载体把自己的思想（知识网络）画出来，如同全息照像一样把采集到的重要信息表达出来；它作为一种新的思维模式，结合了全脑的概念，包括左脑的逻辑、顺序、条例、文字、数字，以及右脑的图像、想象、颜色、空间、整体等。
思维导图的优点是：（1）中心或主题能被明确地定义；（2）每个重要想法的关系都被清楚、明白地表达出来，重要想法放在中心，不太重要的则放在边上；（3）关键概念间亲近度和联系使它们被立刻被辨认出来；（4）上述因素必将使回忆和复习变得更有效和快速；（5）这种自然的结构允许方便地添加新的内容，而无需在更改内容时凌乱地挤进或划去；（6）做出来的每一张“思维导图”必须与其他别的图不一样，即它是用来帮助回忆的；（7）使笔记的整理有更多的创作空间，例如：准备评价等等。“思维导图”的无限制性为我们的大脑建立新的联系做了很好的准备。
下图是《运动的描述》一章的思维导图：
三、构建物理模型、明确物理情境
1.物理学所研究的运动，是一种简单的运动形式，物理学的研究方法是通过建立一个个物理模型，使实际复杂多样的物质世界简单化，建立物理模型的过程是一个抽象思维过程，要能抓住事物的本质。高中阶段的物理学习为我们积累了很多物理模型，我们可以将其分类成：①物质结构的模型（如质点、物体的分子结构、理想气体、原子结构、核结构、导体等等）；②作用过程的模型（如：碰撞、能量转化过程、光电效应、核变化等）；③运动模型（匀速直线运动、匀变速直线及曲线运动、平抛运动、圆周运动、简谐振动等等）；④其他模型（电流、电阻、磁流体发电机、电磁流量计、理想变压器等等），也可以说物理中所有的公式、定律、定理都是对一个个不同的模型的描述，我们解题所列的等式，就是将物理模型与具体物理情景相结合的产物。有了系统的物理知识就有了足够的物理模型，解题时所谓建立模型，就是根据从题目中提炼出的有效信息，调出大脑中储存的与之相关的物理模型。
2.运用物理模型解题的步骤
⑴收集题干信息，确定研究对象和研究过程，弄清物理现象和物理事实。⑵处理各物理信息的相互关系。⑶寻找与已有信息（某种知识、方法、模型）的相似、相近或联系，通过类比联想或抽象概括，或逻辑推理，或原型启发，建立起新的物理模型，将新情景问题“难题”转化为常规试题。⑷选择能适合题给信息的物理方法和物理规律求解，力求简洁。
加强物理模型构建方法的研究，不仅对教师的教学方法的有效性还是对学生解题能力的提高都有很大帮助，不论应对现有的高考还是应对新课程改革都是有效的。
四、根据高考说明，重视阅读课本
高考物理说明是命题的依据，近几年全国高考物理题力求做到不超纲。因此，研究、领会“说明”的精神实质很有必要。经常对照高考说明，把握每一章节的“下限”和“上限”，是提高高考复习效率的重要途径。一些同学认为复习阶段不需要看课本，只要看看复习参考书，坐坐题目就可以了，这是不对的。教材对每一个概念、规律的来龙去脉都阐述得非常精辟透彻，我们要认真阅读课本，并在阅读课本时注意反复推敲，不仅容易把握知识的整体结构，还能弄清很多我们在以前学习过程中不甚理解的问题。要做到四看：看课本内容；看书上例题；看有关习题；看课本上的实验（包括演示实验）。值得一提的是不能忽视非重点内容。
五、做好解题小结，提高分析能力