摘要: 随着智慧物流在国内外的快速发展，传统物流行业的信息孤岛、资源配置不合理和运营成本高昂等问题凸显。本研究提出基于云GIS技术的智慧物流信息管理平台系统，其涵盖物流信息数据采集、物流环节结构链条化、资源方案优化与平台性能优化等功能，通过软硬件结合实现智能化。系统总体框架包括基础设施层、云数据层、云服务层、门户层和展示层，软件设计针对不同功能需求开发相关模块，硬件设计从信息采集、服务器和网络设备方面着手，数据处理优化算法从清洗、压缩和分析挖掘提升数据质量与处理效率。该平台系统整合多种技术，有效解决传统物流痛点，推动现代物流运行体系建设，助力物流企业精细化运营管理，对物流行业智能化、高效化发展具有重要意义。
Abstract: With the rapid development of intelligent logistics both at home and abroad, problems such as information silos, irrational resource allocation, and high operating costs in the traditional logistics industry have become prominent. This research proposes an intelligent logistics information management platform system based on cloud GIS technology, which encompasses functions such as logistics information data collection, structuring the logistics process chains, optimizing resource plans, and optimizing platform performance, achieving intelligence through the combination of software and hardware. The overall framework of the system includes the infrastructure layer, cloud data layer, cloud service layer, portal layer, and display layer. In terms of software design, relevant modules are developed according to different functional requirements. For hardware design, efforts are made from the aspects of information collection, servers, and network equipment. Data processing optimization algorithms improve data quality and processing efficiency through data cleaning, compression, and analysis and mining. This platform system integrates multiple technologies, effectively addresses the pain points of traditional logistics, promotes the construction of the modern logistics operation system, helps logistics enterprises with refined operation and management, and is of great significance for the intelligent and efficient development of the logistics industry.
1. 引言
随着数字化浪潮推进、产业分工细化以及信息技术深度应用，物流业在市场环境、营销、运力、资金、交易模式等诸多方面发生巨变。党的二十大着重强调要“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”，物流是保障供应链顺畅的关键一环。
然而，长期受空间资源错配、组织管理僵化、缺乏柔性灵活等因素影响，我国物流业深陷“多小散乱”困局，成本居高不下，传统物流模式衍生出信息孤岛、资源配置不合理、运营成本高昂等棘手问题，极大阻碍行业前行。
在此情形下，推动大数据、互联网、人工智能、区块链[1]等前沿技术与物流业深度融合，成为打破困局、达成人享其行、物畅其流愿景的首要路径。面对该挑战，智慧物流[2]作为新兴潮流，凭高度集成化、智能化优势脱颖而出，成为解题关键；其间，云GIS技术蓬勃兴起，既强化数据处理与空间分析能力，又为物流行业转型升级筑牢坚实技术根基。
基于企业提高物流效率、降低运营成本、提升客户满意度的迫切需求，智慧物流服务平台秉持“降本增效”的原则应运而生，结合集成式供应链管理模式，以云GIS技术为技术基础，整合物联网、大数据、区块链等先进信息技术[3]，实现物流信息的全面感知、精准识别与实时跟踪，打破了传统供应链中各环节间的信息壁垒，通过实时信息传输、高度集成的信息系统实现数据共享与信息实时同步，提升物流信息的透明度和响应速度[4]。结合实时数据，服务后台通过智能调度与优化管理，能够在最短时间内为企业提供从订单处理到货物交付的全链条服务，有效提升物流服务水平与效率，满足企业多样化、个性化的需求。不仅能够减少信息传递误差，还加速了从原材料采购到最终产品交付的全过程，有效降低了库存成本和物流时间[5]。
2. 传统物流行业现存问题
2.1. 物流信息流通困境：信息孤岛现象及即时信息利用瓶颈
在传统物流复杂的生态系统中，各物流环节宛如一座座孤立的岛屿，信息在其间的传递遭遇重重阻碍，共享更是难如登天。从供应链上游的原材料供应商，到中游的物流承运商，再到下游的销售终端，信息流通的链条常常断裂。在传统的信息交互模式下，企业主要依赖电话、传真这类陈旧的通讯手段，不仅信息传递速度如蜗牛爬行，极易出现人为差错，而且难以确保信息的完整性与及时性。这就使得上下游企业如同雾里看花，对彼此的实时供需状况两眼一抹黑，难以精准协同生产与配送计划。
深入物流企业内部，信息的割裂同样显著。销售部门如同置身于信息迷宫，无法实时洞悉库存动态，难以准确向客户承诺交货期；库存管理部门则如同蒙眼拉磨，对销售订单的波动趋势一无所知，只能凭经验备货，导致库存积压或缺货现象频发，严重影响资金周转与客户满意度。更为棘手的是，整个物流行业缺乏统一的信息标准，各企业自行搭建的信息系统宛如一个个封闭的“信息堡垒”，数据格式五花八门，通信协议互不兼容。设备之间的通信更是一场“鸡同鸭讲”，信息传递时不得不进行繁琐的协议转换或依赖不稳定的中间件，这无疑大大降低了信息传递的效率与可靠性，使得物流系统难以实现无缝对接，极大地制约了行业整体运营效率的提升。
2.2. 物流资源错配困境：配置失衡与结构混沌
审视传统物流行业的资源版图，一幅失衡且混乱的画面跃然眼前。首先，物流基础设施建设呈现出结构性短缺的尴尬局面。现代化仓储设施稀缺，难以满足高周转、精细化的货物存储需求；多式联运转运设施更是凤毛麟角，不同运输方式之间的衔接转换“磕磕绊绊”，无法构建起高效流畅的综合运输网络。现存的基础设施不仅网络布局分散，如同散落在各地的拼图碎片，缺乏系统性整合，而且配套兼容性极差，各环节之间难以协同发力，极大地拖慢了物流的流转速度。
运输结构的不合理同样是传统物流的一大沉疴。综合交通体系建设尚不完善，公路、铁路、水路、航空等运输方式各自为政，衔接环节梗阻严重。铁路货运凭借其大运量、低成本、节能环保的优势本应在物流运输中扮演关键角色，却因衔接不畅、转运繁琐，导致其潜能难以充分释放，大量货物被迫拥挤在公路运输通道，加剧了道路拥堵与物流成本。
资源利用效率的低下，更是传统物流行业的心头之痛。物流园区、配送中心大量闲置，犹如沉睡的资产，未能充分发挥其集聚与辐射功能；仓储资源分散在各个角落，缺乏集约化整合，无法形成规模效应，管理成本居高不下。运输车队呈现出“散兵游勇”状态，运力零散，调度无序，加之管理手段落后，缺乏统一的行业标准规范，导致运输效率大打折扣，企业运营成本节节攀升，利润空间被不断挤压。同时，货运信息的不透明使得“车找货”与“货找车”的难题长期并存，空载率居高不下，发货效率停滞不前，市场竞争陷入无序的泥沼。
2.3. 运营成本重压困境：技术转型滞后下的成本飙升
在全球经济风云变幻的当下，传统物流企业面临着来自运营成本各个维度的严峻挑战。能源市场的持续动荡，犹如悬在物流企业头顶的达摩克利斯之剑，油价及各类能源价格如坐过山车般起伏不定，使得运输成本变得难以预测。不合理的线路规划则是雪上加霜，大量车辆在拥堵的道路上蜗牛前行，不仅无端延长了运输时间，增加了司机的工时成本，还因频繁的怠速、启停，使得燃油消耗大幅上升，企业运输成本直线飙升。
仓储环节同样是成本黑洞。货架、叉车、输送带等仓储设备不仅购置成本高昂，后期的维护保养更是一项持续的资金投入，稍有疏忽，设备故障便可能引发货物滞留、延误交付。而且，由于仓储管理的粗放，货物在存储过程中极易因温湿度控制不当、搬运操作粗暴等原因出现损耗，直接侵蚀企业利润。
劳动力成本[6]的上扬，则成为压垮传统物流企业成本控制防线的最后一根稻草。随着社会经济发展，物流从业人员的工资、福利诉求水涨船高，人力开支在企业总成本中的占比日益增大。然而，受困于资金短缺与技术积累不足，多数传统物流企业无力拥抱信息技术变革，难以借助先进的信息系统实现流程优化、智能调度与精准运输，只能在高成本、低效率的传统运营模式中苦苦挣扎，运营成本如同脱缰野马，一发不可收拾，企业的生存与发展面临前所未有的危机。
结合传统物流行业现存问题，研发一种基于云GIS技术[7]的智慧物流信息管理体系。此系统有别于以往的物流信息管理系统，它会打破传统供应链各环节间的信息壁垒，达成物流信息的全面感知、精准识别和实时跟踪。借助实时信息传输、高度集成的信息系统实现数据共享与信息实时同步，以此提升物流信息透明度和响应速度。同时结合实时数据，在服务后台匹配适宜的智能算法，制定出最契合地区、时域条件的智能调度与管理方案[8]，在最短时间内为企业提供从订单处理到货物交付的全链条服务，有效提高物流服务水平和效率，减少信息传递误差，加速从原材料采购到最终产品交付的全过程，保障库存成本和物流时间有效降低。
3. 物流系统功能
为实现将物流信息管理转向数字化，物流运输方案转向即时预测化，该系统具备物流信息数据采集、物流环节结构链条化、资源方案优化与平台性能优化，通过软硬件结合，实现物联网感知层到云GIS服务层和平台应用层的智能化[9]，同时推动“通道 + 枢纽 + 网络”的现代物流运行体系建设。
3.1. 物流信息数据采集
基于安装在物流运输车辆、仓储设施、物流节点等各处的传感器和信息采集终端，实时获取物流信息，包括货物位置、运输速度、仓储温度湿度、包装状态等反馈数据。依据采集到的信息对物流流程的健康性进行评判，预测分析物流环节可能出现的问题。借助创建的物流流程评估模型，将采集的数据与物流标准参数值作比较，开展预测性调整，及时发出物流异常预警，极大程度降低因物流环节故障导致的配送延误等损失。通过部署数据缓存服务器接收和存储采集的统计数据，解决数据存储难题，避免因数据汇聚造成系统负担过重的问题。
3.2. 物流环节结构链条化
利用覆盖范围广泛的通信网络传输数据，构建基于云GIS技术的智慧物流监测一体化平台，将货物、运输、仓储等各类物流信息通过网络上传至系统云平台。通过全覆盖的通信网络，精确定位物流网络中的每个元素，实时掌握物流各环节在实际作业中的状态并将数据上传至智能云平台系统，辅助物流管理达成实时性、精确性和可视化。依据对物流主要环节在实际作业中的运行状态的掌握，创建高效的端到端管理系统，以物联网和云GIS技术为基础，在利用通信网络定位物流元素的同时获取并存储相关物流数据，对物流订单处理、货物分拣、运输调度、仓储管理等整个链条过程进行记录。通过统计物流各环节耗时、频次、资源消耗、效果等情况，计算物流成本，以便及时进行成本预算和控制，节约物流成本。制定定期物流计划和安排，以及智慧物流的预测性优化方案[10]，并在监测系统中实现数字化管控，保障物流环节紧密衔接、高效运行，实现物流信息的全面整合与高效利用。
3.3. 资源方案优化与平台性能优化
对于基于云GIS技术的智慧物流信息管理平台系统的资源方案优化和平台性能优化，在常规资源管理和性能维护的基础上加入智能化优化功能，其包含三个子模块：① 资源动态调配提醒：结合订单实时数据、资源动态使用情况，依运输工具空闲、仓储余量、装卸设备饱和度等构建调配方案，遇资源闲置或紧张及时提示，如仓储将满时提示转货或启用备用仓，确保资源高效利用。② 资源成本效益优化提醒：沿用现有资源分配方案，参考业务量、运输路线、仓储使用率、货物类型、季节波动打造优化方案。资源可调整时给出提示，旺季某路线货量多就提示加运力，仓储区使用率低则提示调布局，还分析成本效益，选性价比最高方案降成本[11]。③ 平台性能优化预警：预测性能瓶颈，确定服务器扩容、数据缓存策略，事前监管调整。借平台性能监测程序收集响应时间、传输速率、服务器负载等数据，构建性能预测模型，依此评价、预测性能趋势，自动触发预警，实时监控并适时调配资源、调整配置，防止业务延误、数据错误。
4. 技术方案设计
4.1. 系统总体框架
本智慧物流系统的总体框架(见图1)主要包括基础设施层[12]、云数据层、云服务层、门户层和展示层，涵盖物流信息采集设备、通信网络、GIS功能及各应用模块。
Figure 1. Overall architecture diagram of the system
图1. 系统总体架构图
基础设施层涵盖连通硬件与基础数据传感器。运输车辆装GPS定位、车载温湿度、加速度等传感器，获取车辆、货物环境信息；仓库部署RFID读取器、温湿度传感器、摄像头，采集库存、存储环境及仓库状态；配送终端安状态、识别设备，监控使用与接收情况。云数据层运用4G/5G、卫星、有线等通信技术，借智能网关将传感器数据传至平台层服务器，各物流环节节点接入互联网，实现大小物流信息的即时采集与感知，经物联网存入智慧物流数据库。云服务层基于GIS与物联网传输感知数据，支撑智慧物流平台。借平台数据接入智能App板块，搭建智慧物流网，集成、智能管理信息：物流信息模块录入、查询、跟踪订单，提供实时物流信息；资源方案优化模块依托数据、GIS分析调配资源，预测需求、降成本；平台性能优化模块用于缓存、异步处理提速，监测评估性能。门户层由统一信息库、服务器做基础支撑与交互共享。基础数据库存管数据；视频、交控监控服务器收发视频；访问服务器连接用户与系统，供查看状态；物流信息档案服务器通信数据库，终端服务器为管理者提供数据、方案。展示层利用各类用户用平板、手机、电脑等终端调控系统数据，查看传感器信息，制定方案、决策。
4.2. 软件设计
软件设计依不同功能需求分为物流信息管理、资源方案优化、平台性能优化三类软件，涵盖子系统设计、算法制定等内容。物流信息管理软件设有订单、运输、仓储管理子系统：订单管理子系统打造用户界面，助力物流企业与客户录入、修改、查询订单，实时更新跟踪订单状态，关联运输、仓储数据；运输管理子系统融合GIS功能，依据交通、货物、车辆情况规划最优路线，实时监控车辆位置、状态，与司机交互信息；仓储管理子系统管控货物出入库、盘点等存储信息，依据传感器数据监控调控存储环境。资源方案优化软件以资源调配算法、需求预测模型为核心，前者基于线性规划、遗传算法等，结合物流需求、资源及成本，考虑动态因素实时调配资源；后者运用时间序列分析、机器学习算法预测订单量、运输量等物流需求，以便提前安排资源。平台性能优化软件含缓存管理、异步处理模块，缓存管理模块缓存热门运输路线等常访数据，减少查询、设计更新策略；异步处理模块对大数据统计、复杂GIS计算等耗时操作异步处理，提升并发处理能力。
4.3. 硬件设计
硬件设计从信息采集、服务器和网络设备方面考虑。
物流信息采集硬件主要包括车载设备和仓库设备两方面，如具有高精度、高稳定性的GPS芯片，具备多星定位功能，确保车辆位置信息的准确获取；采用高精度、高可靠性的温湿度传感器、加速度传感器等，适应车辆运行环境的恶劣条件；高灵敏度、远距离读取能力的RFID读取器，能够快速准确地读取货物标签信息；高清、低照度、具备网络连接功能的摄像头，实现仓库的全方位监控；高精度、分布式的温湿度传感器，对仓库不同区域进行精确监测。
服务器硬件主要包括计算服务器和存储服务器，如采用多核、高主频的CPU，满足物流信息处理、GIS计算和资源调配算法运行的计算需求，且大容量的内存，可用于缓存数据和运行复杂的软件系统；采用大容量、高读写速度的硬盘阵列，存储海量的物流信息数据，具备数据冗余和备份功能，保证数据的安全性和可靠性。
网络设备主要包括路由器和交换机，高性能的企业级路由器和交换机，支持高速数据传输和多用户并发访问，确保物流信息在网络中的稳定传输，其具备网络安全防护功能，防止网络攻击和数据泄露。
4.4. 数据处理优化算法
为契合现代物流运行体系建设需求，从清洗、压缩、分析挖掘三方面着手设计数据处理优化算法，全方位提升数据质量与处理效率。
在数据清洗环节，优先聚焦异常值处理。针对物流信息里诸如车辆速度超常、货物温度过低这类异常数据，综合运用统计分析与阈值判断法精准识别，参照历史数据及业务规则敲定合理阈值区间，对越界数据予以修正或标记；继而凭借订单编号、货物ID等唯一标识，借助哈希算法等高效手段，排查并剔除物流信息中的重复数据，削减数据存储及处理时长。
数据压缩算法的运用分情况而定，针对物流订单详情、货物属性这类文本信息，选定无损压缩算法(如LZ77、Huffman编码)，在确保数据精准无误的基础上，压缩存储空间；而对于精度要求不高的物流图像数据，像是仓库监控缩略图，采用有损压缩算法(如JPEG压缩)，在维持视觉效果达标的前提下，大幅精简数据体量。
数据分析与挖掘算法将灵活调用Apriori算法等关联规则挖掘技术，深度剖析物流各环节不同要素间的内在关联，像是货物类型与运输路线、仓库存储条件与货物保质期的联系，基于挖掘成果优化物流资源调配与运输规划；同时，运用K-means聚类算法对物流客户、货物、运输路线等对象实施聚类分析，将相似个体归为一组，借此挖掘物流业务潜藏模式与规律，为后续资源方案优化、平台性能提升筑牢数据支撑。
通过以上基于云GIS技术的智慧物流信息管理平台系统技术方案设计，能够实现物流信息管理的数字化、物流运输方案的即时预测化、物联网感知层到云GIS服务层和平台应用层的智能化，有力推动“通道 + 枢纽 + 网络”的现代物流运行体系[13]建设。
5. 结语
本智慧物流信息管理平台系统整合了云GIS技术、数据库技术、网络通信技术等多方面要素，充分发挥云平台强大的计算与存储能力、GIS卓越的空间信息处理功能以及多种数据交互技术的协同作用。聚焦物流运输过程中的路线规划不精准、货物仓储管理效率低下以及信息实时共享困难等痛点问题，运用地理信息科学与云计算架构理念[14]，构建起一套基于云GIS技术的智慧物流信息管理平台系统，在优化物流配送路径、提升仓储空间利用率以及增强物流信息透明度等方面展现出极为可观的应用潜力。
伴随云GIS技术在智慧物流领域应用的持续深入[15]与完善，针对物流各环节信息处理与决策辅助的功能将愈发精准、智能。现阶段，本系统已达成物流资源空间数据可视化、运输路径智能规划、仓储库存动态监测与预警等关键功能。基于云GIS技术所构建的强大空间分析与数据处理引擎，能够精准地对物流网络中的各类信息进行整合与分析，切实助力物流企业实现精细化运营管理，有力地推动物流行业朝着智能化、高效化、可持续化方向迈进，为现代物流体系的数字化转型与升级提供坚实可靠的技术支撑与创新驱动力，促进物流产业与其他关联产业的深度融合与协同发展，在全球供应链一体化进程中发挥愈发关键的作用，引领智慧物流新时代的蓬勃发展潮流。
基金项目
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(编号：xcx2024358)；徐州市科技项目(编号：KC23286)。