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物流行业智能调度与追踪系统开发方案TOC\o"1-2"\h\u17118第1章项目背景与需求分析 3317911.1物流行业现状分析 389721.2市场需求与前景预测 3175241.3项目目标与功能需求 413045第2章技术可行性分析 4289862.1国内外研究现状 4213132.2技术发展趋势 5266492.3技术选型与评估 51140第3章系统总体设计 6152773.1系统架构设计 6231283.1.1数据层 6137633.1.2服务层 6122673.1.3应用层 6174483.1.4展示层 6183073.2功能模块划分 6257693.2.1调度管理模块 685173.2.2实时追踪模块 6210523.2.3历史轨迹查询模块 6251223.2.4统计分析模块 711483.2.5用户管理模块 7143313.2.6系统管理模块 7235023.3数据流程分析 7193493.3.1数据采集 7266063.3.2数据传输 760233.3.3数据处理 7255323.3.4数据展示 729518第4章智能调度模块设计 762614.1调度算法研究 7235804.1.1调度算法概述 7112044.1.2物流行业调度算法选择 843944.2车辆路径优化 8141564.2.1车辆路径问题概述 819404.2.2车辆路径优化方法 8157774.3调度策略实现 866574.3.1实时调度策略 8286044.3.2预调度策略 915018第5章追踪模块设计 939585.1货物追踪技术 9252125.1.1追踪技术概述 9242175.1.2追踪技术具体实现 936895.2实时监控与预警 9182885.2.1实时监控 9256385.2.2预警功能 948795.3数据分析与处理 1086765.3.1数据分析 10252555.3.2数据处理 10227265.3.3数据安全 103231第6章仓储管理模块设计 10123286.1仓储业务流程分析 10172226.1.1入库流程 1081736.1.2出库流程 10231406.1.3库存盘点 11170076.2库存管理策略 11271166.2.1安全库存策略 1189076.2.2库存分类策略 11162836.2.3库存动态调整策略 11211426.3仓储作业自动化 11241466.3.1自动化设备选型 11108226.3.2仓储管理系统集成 113546.3.3作业流程优化 11291376.3.4人员培训与岗位调整 122861第7章数据分析与决策支持 12233747.1数据挖掘与预测 12168327.1.1数据采集与预处理 12183347.1.2数据挖掘算法选择 1244387.1.3预测模型构建 12198187.2数据可视化展示 1230467.2.1数据可视化设计 12319917.2.2可视化工具选择 12220567.2.3可视化展示应用 13285677.3决策支持系统 13301327.3.1决策支持系统设计 13265727.3.2决策支持系统功能 13207777.3.3决策支持系统实施与优化 1312115第8章系统集成与测试 13313598.1系统集成方案 1327368.1.1集成目标 13237898.1.2集成原则 1456218.1.3集成步骤 14294588.2系统测试策略 14155718.2.1测试目标 1438968.2.2测试范围 14205438.2.3测试方法 15202108.3测试用例与评估 1536328.3.1测试用例设计 15236518.3.2测试评估方法 1521558第9章系统安全与稳定性分析 15294159.1系统安全策略 15153679.1.1访问控制 1525619.1.2防火墙隔离 1664499.1.3安全审计 16247599.1.4安全更新与维护 16188309.2数据加密与保护 16135069.2.1数据传输加密 1656819.2.2数据存储加密 1631259.2.3数据备份与恢复 1643249.2.4数据访问控制 16280559.3系统稳定性与容错 16313449.3.1冗余部署 163789.3.2负载均衡 16246469.3.3容错机制 17128229.3.4监控与预警 1721565第10章项目实施与推广 171649910.1项目实施计划 173059710.1.1项目启动 171744110.1.2系统开发与测试 17666210.1.3系统部署与上线 172908410.1.4运营与维护 173115910.2培训与技术支持 17941010.2.1培训 171887110.2.2技术支持 182253810.3项目推广与市场拓展 181002910.3.1市场调研 181391410.3.2品牌宣传 18467510.3.3合作伙伴拓展 18939110.3.4优惠政策 18第1章项目背景与需求分析1.1物流行业现状分析我国经济的快速发展,物流行业发挥着日益重要的作用。但是当前我国物流行业存在以下问题:一是物流成本较高,二是物流效率低下,三是物流服务质量参差不齐。这些问题严重制约了物流行业的进一步发展。为解决这些问题,提高物流行业整体水平,智能调度与追踪系统的开发显得尤为重要。1.2市场需求与前景预测电子商务的迅猛发展,消费者对物流服务的需求不断提高,市场对高效、准时、透明的物流服务提出了更高的要求。智能调度与追踪系统可以满足这些需求,提高物流企业的核心竞争力。据市场调查预测,未来几年,我国物流行业智能化市场规模将持续扩大,智能调度与追踪系统市场前景广阔。1.3项目目标与功能需求本项目旨在开发一套物流行业智能调度与追踪系统,实现以下目标:(1)提高物流运输效率:通过智能调度算法,实现物流资源的合理分配,降低运输成本,提高运输效率。(2)提升物流服务质量:实时追踪货物状态,为客户提供准确、透明的物流信息服务,提高客户满意度。(3)降低物流企业运营成本:通过系统优化,降低人力、物力、财力等运营成本。具体功能需求如下:(1)智能调度:根据货物类型、运输距离、时间等因素,自动推荐最优运输方案,实现物流资源的合理配置。(2)实时追踪:通过GPS、物联网等技术,实时追踪货物位置,掌握货物状态。(3)数据分析:收集物流运输过程中的数据,进行统计分析,为企业决策提供依据。(4)信息服务:为客户提供物流信息查询、推送等功能,提高客户满意度。(5)系统管理:实现用户管理、权限控制、数据备份等功能,保证系统安全稳定运行。(6)接口对接:与其他物流信息系统、电商平台等进行数据对接,实现信息共享与协同作业。第2章技术可行性分析2.1国内外研究现状全球物流行业的快速发展,智能调度与追踪系统已成为提高物流效率、降低成本的关键技术。在国内,众多科研机构和企业已开展相关研究,如国家智能交通系统工程技术研究中心、巴巴物流等,研究成果在实时路径规划、车辆跟踪等方面取得了显著成效。在国外,美国、欧洲等发达国家在智能调度与追踪领域具有较深的研究基础,如Google旗下的Waymo、德国的DHL等,其技术已相对成熟并得到广泛应用。2.2技术发展趋势智能调度与追踪系统技术发展趋势主要体现在以下几个方面:(1)大数据与人工智能技术的融合:大数据技术的发展,物流行业积累了海量的数据资源。利用人工智能技术对数据进行挖掘和分析,实现智能调度与优化,成为提升物流效率的关键。(2)物联网技术的应用:物联网技术在物流行业的应用越来越广泛,通过传感器、GPS等设备实现对车辆、货物等实时信息的采集,为智能调度与追踪提供数据支持。(3)自动驾驶技术的发展:自动驾驶技术逐渐成熟,将极大地改变物流行业的运输模式,为智能调度与追踪带来新的机遇。(4)区块链技术的应用:区块链技术在物流行业中的应用逐渐展开,有助于提高数据安全性、降低信任成本,为物流企业提供更加可靠的追踪服务。2.3技术选型与评估针对物流行业智能调度与追踪系统的开发,以下技术选型与评估具有可行性:(1)大数据技术:采用Hadoop、Spark等大数据处理框架,对物流行业海量数据进行存储、处理和分析,为智能调度提供决策依据。(2)人工智能算法:采用机器学习、深度学习等算法,实现对物流数据的智能分析,提高调度策略的优化程度。(3)物联网技术:利用GPS、传感器等设备,采集实时物流信息,并通过无线通信技术将数据传输至云端。(4)自动驾驶技术:关注国内外自动驾驶技术的发展动态,评估其在物流行业的应用前景,逐步实现自动驾驶技术与智能调度系统的结合。(5)区块链技术:评估区块链技术在物流行业中的应用潜力,采用HyperledgerFabric等开源框架,构建安全可靠的物流追踪系统。通过以上技术选型与评估,为物流行业智能调度与追踪系统的开发提供技术支持,以实现高效、安全的物流运输。第3章系统总体设计3.1系统架构设计智能调度与追踪系统采用分层架构设计,自下而上分别为数据层、服务层、应用层和展示层,保证系统的高效性、稳定性和可扩展性。3.1.1数据层数据层主要负责数据的存储和管理工作,包括物流信息、车辆信息、用户信息等。采用关系型数据库存储结构化数据,同时结合NoSQL数据库存储非结构化数据,如轨迹数据、实时监控数据等。3.1.2服务层服务层提供系统所需的各种服务,包括数据接口、业务逻辑处理、算法服务等。通过采用微服务架构,将各个功能模块进行拆分,降低模块间的耦合度,提高系统的可维护性和可扩展性。3.1.3应用层应用层负责实现系统的主要功能,包括智能调度、实时追踪、历史轨迹查询、统计分析等。各功能模块通过服务层提供的接口进行数据交互,实现业务流程的自动化处理。3.1.4展示层展示层提供用户界面,包括Web端和移动端。通过可视化技术,将物流数据以图表、地图等形式展示给用户,方便用户快速了解物流状态和系统运行情况。3.2功能模块划分根据物流行业需求,将系统划分为以下主要功能模块:3.2.1调度管理模块调度管理模块负责物流任务的调度与分配,主要包括任务创建、任务分配、车辆调度、路径优化等功能。3.2.2实时追踪模块实时追踪模块实现对车辆和货物的实时监控,包括实时位置查询、速度监控、状态报警等功能。3.2.3历史轨迹查询模块历史轨迹查询模块提供对历史轨迹数据的查询和导出功能,帮助用户了解物流过程中的运行轨迹和停留点信息。3.2.4统计分析模块统计分析模块对物流数据进行多维度分析,包括运行时效、成本分析、异常统计等,为决策提供数据支持。3.2.5用户管理模块用户管理模块负责对系统用户进行管理,包括用户注册、权限分配、操作日志等功能。3.2.6系统管理模块系统管理模块负责对系统运行过程中的各项参数进行配置和管理,包括系统参数设置、日志管理、数据备份等功能。3.3数据流程分析系统数据流程主要包括数据采集、数据传输、数据处理和数据展示四个环节。3.3.1数据采集数据采集主要包括车辆GPS数据、传感器数据、用户操作数据等。通过数据采集设备,将实时数据传输至数据层。3.3.2数据传输数据传输采用加密传输方式,保证数据在传输过程中的安全性和可靠性。服务层通过API接口接收数据,并进行相应的业务处理。3.3.3数据处理数据处理包括数据清洗、数据存储、数据分析等。服务层通过算法模型对数据进行处理,为应用层提供所需的数据接口。3.3.4数据展示数据展示通过可视化技术,将处理后的数据以图表、地图等形式展示给用户,满足用户对物流信息的查询和监控需求。第4章智能调度模块设计4.1调度算法研究为了提高物流行业的运输效率,降低运营成本,本章重点研究智能调度算法。通过对现有调度算法的分析与比较,设计一种适用于物流行业的智能调度算法。4.1.1调度算法概述调度算法主要包括启发式算法、精确算法和元启发式算法。启发式算法如最近邻算法(NN)、最小插入法(FI)等,其计算速度快,但解的质量相对较差;精确算法如分支限界法(B&B)、动态规划法(DP)等,能获得最优解,但计算复杂度高,不适用于大规模问题;元启发式算法如遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)等,结合了启发式算法和精确算法的优点,能在较短时间内获得较优解。4.1.2物流行业调度算法选择针对物流行业的特点,选择遗传算法作为智能调度算法的基础框架,通过改进交叉和变异操作,提高算法的搜索能力和求解质量。4.2车辆路径优化在智能调度模块中,车辆路径优化是关键环节。通过对车辆路径问题的研究,设计一种有效的车辆路径优化方法。4.2.1车辆路径问题概述车辆路径问题(VRP)是指在一定条件下,求解一组车辆从配送中心出发,完成对多个客户的配送任务,并最终返回配送中心的最优路径。根据问题特点,可分为以下三类:经典VRP、带时间窗的VRP(VRPTW)和带容量约束的VRP(CVRP)。4.2.2车辆路径优化方法结合物流行业的实际情况,采用以下方法对车辆路径进行优化:(1)基于遗传算法求解车辆路径问题;(2)引入局部搜索策略,提高算法的局部搜索能力;(3)考虑时间窗和容量约束,设计相应的适应度函数和约束处理方法;(4)利用并行计算技术,提高算法的计算速度。4.3调度策略实现为实现物流行业的智能调度,本章提出以下调度策略。4.3.1实时调度策略根据实时订单数据和车辆状态,动态调整车辆的配送任务。主要包括以下步骤:(1)接收实时订单数据,更新订单池;(2)根据订单池和车辆状态,候选配送方案;(3)采用遗传算法求解最优调度方案;(4)将最优调度方案下发至车辆,指导车辆完成配送任务。4.3.2预调度策略根据历史数据和预测模型,提前调度方案。主要包括以下步骤:(1)分析历史数据,建立预测模型;(2)根据预测模型,预测未来一段时间内的订单分布;(3)预调度方案,为车辆分配配送任务;(4)结合实时数据,动态调整预调度方案。通过以上调度策略的实现,可以大大提高物流行业的运输效率,降低运营成本,为物流企业创造更多价值。第5章追踪模块设计5.1货物追踪技术5.1.1追踪技术概述货物追踪技术是物流行业智能调度与追踪系统的核心组成部分。本方案采用先进的物联网技术、卫星定位技术(GPS)、移动通信技术以及条码识别技术,实现对货物在整个物流过程中的实时追踪与监控。5.1.2追踪技术具体实现(1)物联网技术:通过在货物及运输工具上安装传感器、RFID标签等设备,实时采集货物的位置、速度、状态等信息,并将数据传输至中心处理平台。(2)卫星定位技术(GPS):利用全球定位系统,对运输车辆、船舶等运输工具进行精确定位,保证货物在运输过程中的位置信息准确无误。(3)移动通信技术:通过移动通信网络,将采集到的货物信息实时传输至中心处理平台,便于进行数据分析和处理。(4)条码识别技术:在货物包装上粘贴唯一标识的条码,通过扫描设备实现对货物的快速识别与追踪。5.2实时监控与预警5.2.1实时监控系统通过中心处理平台对货物进行实时监控,包括货物的位置、速度、状态等信息。同时结合地图服务,为用户提供直观的货物追踪画面。5.2.2预警功能当货物在运输过程中出现异常情况,如延误、丢失、损坏等,系统将立即发出预警,通知相关人员及时处理。预警方式包括短信、电话、邮件等。5.3数据分析与处理5.3.1数据分析系统对采集到的货物数据进行深度分析,包括运输时效、运输路径、货物状态等,为物流企业提供优化调度、提高运输效率的依据。5.3.2数据处理(1)数据存储:将采集到的货物信息存储至数据库,便于进行历史数据查询和统计。(2)数据处理:对采集到的数据进行清洗、整理和加工,为后续分析提供准确可靠的数据来源。(3)数据共享:实现与上下游企业、部门等的数据共享,提高物流行业整体效率。5.3.3数据安全为保证货物信息的安全,系统采用加密技术、防火墙、权限控制等安全措施,保障数据在传输、存储和使用过程中的安全性。第6章仓储管理模块设计6.1仓储业务流程分析仓储管理作为物流行业智能调度与追踪系统的核心组成部分,其业务流程的合理性直接关系到整个物流体系的运作效率。本节将从仓储业务流程的角度,分析其关键环节,为后续模块设计提供依据。6.1.1入库流程(1)货物到达仓库后,进行验收,确认货物数量、质量、型号等信息。(2)根据验收结果,为货物分配库位,保证库位合理利用。(3)将货物搬运至指定库位,并进行上架操作。(4)更新库存信息,保证库存数据的实时性和准确性。6.1.2出库流程(1)根据订单需求,制定出库计划。(2)从库存中筛选符合要求的货物,并进行下架操作。(3)对下架货物进行打包、贴标等预处理。(4)将货物搬运至发货区,等待装车。6.1.3库存盘点(1)定期对库存进行实物盘点,保证库存数据的准确性。(2)分析盘点结果,查找差异原因,及时调整库存数据。(3)针对盘点过程中发觉的问题,制定相应的改进措施。6.2库存管理策略库存管理是仓储管理模块的重要组成部分,合理的库存管理策略能够有效降低库存成本,提高库存周转率。本节将从以下几个方面探讨库存管理策略。6.2.1安全库存策略根据历史销售数据、季节性波动等因素,设定合理的安全库存,以应对突发性需求,降低缺货风险。6.2.2库存分类策略根据货物的销售情况、价值等因素,将库存分为不同类别,实施差异化管理,提高库存周转率。6.2.3库存动态调整策略实时监控库存数据,结合销售预测、采购计划等因素,动态调整库存水平,降低库存积压。6.3仓储作业自动化为提高仓储作业效率,降低人工成本,本节将探讨仓储作业自动化的实现方案。6.3.1自动化设备选型根据仓库规模、货物类型等因素,选择合适的自动化设备,如自动化搬运车、货架穿梭车、自动分拣设备等。6.3.2仓储管理系统集成将自动化设备与仓储管理系统进行集成,实现设备之间的信息共享,提高作业协同性。6.3.3作业流程优化结合自动化设备特点,对仓储作业流程进行优化,提高作业效率,降低人工成本。6.3.4人员培训与岗位调整针对自动化设备的引入,对仓库人员进行培训,提高其对设备的操作熟练度。同时根据作业流程的变化,对岗位进行调整,保证仓储作业的顺利进行。第7章数据分析与决策支持7.1数据挖掘与预测7.1.1数据采集与预处理在物流行业智能调度与追踪系统中,数据挖掘与预测是关键环节。需对物流运输过程中产生的海量数据进行采集,包括车辆信息、货物信息、道路状况、天气状况等。数据采集后,对数据进行预处理,包括数据清洗、数据整合和数据转换,以保证数据的质量和可用性。7.1.2数据挖掘算法选择针对物流行业特点,选择合适的数据挖掘算法对数据进行深入挖掘。常用的算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。例如,运用分类算法对货物运输过程中的风险进行预测,提前发觉可能出现的问题;利用聚类算法对客户需求进行细分,实现精细化运营。7.1.3预测模型构建根据物流行业的历史数据和业务需求,构建预测模型,对未来的运输需求、运力需求、成本等进行预测。预测模型可以采用时间序列分析、机器学习等方法。通过预测模型,为物流企业提供决策依据,实现智能调度和资源优化配置。7.2数据可视化展示7.2.1数据可视化设计为了更直观地展示物流行业智能调度与追踪系统的数据,采用数据可视化技术。根据业务需求和数据特点,设计合理的数据可视化方案,包括图表类型、颜色、布局等。7.2.2可视化工具选择选择成熟的数据可视化工具,如Tableau、PowerBI等,实现数据的可视化展示。同时根据物流企业的实际需求,开发定制化的可视化组件,提高可视化效果。7.2.3可视化展示应用将可视化结果应用于物流企业的日常运营管理中,如运输路径优化、运力分配、成本控制等。通过可视化展示,帮助决策者快速了解业务状况,为决策提供支持。7.3决策支持系统7.3.1决策支持系统设计结合物流企业的业务流程和需求,设计决策支持系统。系统包括数据挖掘与预测模块、数据可视化模块、决策建议模块等,为物流企业提供全方位的决策支持。7.3.2决策支持系统功能决策支持系统主要具备以下功能:(1)数据分析:对物流运输过程中的数据进行深入分析,挖掘潜在价值和规律。(2)预测与预警:构建预测模型,对未来的运输需求、运力需求等进行预测,并对可能出现的问题进行预警。(3)决策建议:根据数据分析结果和预测模型,为物流企业提供有针对性的决策建议,如运输路径优化、运力配置等。(4)交互式查询:支持用户自定义查询条件,快速获取所需数据和信息。7.3.3决策支持系统实施与优化在实施决策支持系统过程中,注重与物流企业的业务流程相结合,保证系统的高效运行。同时根据实际应用效果,不断优化系统功能和功能,提高决策支持能力。第8章系统集成与测试8.1系统集成方案本章节将详细阐述物流行业智能调度与追踪系统的集成方案。系统集成是保证各独立模块协同工作,形成统一、高效整体的关键环节。8.1.1集成目标系统集成的主要目标是将各个子系统模块,如智能调度模块、追踪模块、数据库管理模块等,按照既定的技术规范和业务逻辑进行有效整合,保证系统整体功能满足设计要求。8.1.2集成原则遵循以下原则进行系统集成:(1)模块化原则:保证各模块独立性,便于维护和升级。(2)开放性原则:系统应具备良好的开放性,支持与其他系统或设备的对接。(3)可扩展性原则:预留扩展接口,为系统未来的扩展和升级提供便利。(4)高效性原则:优化系统资源,提高系统运行效率。8.1.3集成步骤(1)搭建集成环境:搭建满足系统运行所需的基础设施环境,包括硬件设备、网络环境等。(2)制定集成计划:根据项目进度和需求,制定详细的集成计划,明确各模块集成顺序和周期。(3)集成实施:按照集成计划,分阶段、分模块进行集成,保证各模块之间协同工作。(4)调试与优化:对集成后的系统进行调试,发觉并解决存在的问题,优化系统功能。8.2系统测试策略系统测试是保证系统质量的关键环节。本节将介绍物流行业智能调度与追踪系统的测试策略。8.2.1测试目标系统测试的目标是验证系统功能、功能、稳定性和可靠性,保证系统满足用户需求。8.2.2测试范围测试范围包括:(1)功能测试:验证系统各项功能是否符合需求规格说明书。(2)功能测试:评估系统在高并发、大数据量处理等极端情况下的功能。(3)稳定性和可靠性测试:验证系统在长时间运行、异常情况下的稳定性和可靠性。(4)安全性测试:评估系统对各种安全威胁的防护能力。8.2.3测试方法采用黑盒测试、白盒测试、灰盒测试、自动化测试等多种方法进行系统测试。8.3测试用例与评估本节将详细描述物流行业智能调度与追踪系统的测试用例及评估方法。8.3.1测试用例设计根据系统功能模块,设计以下测试用例:(1)功能测试用例:针对各个功能模块,设计输入、输出、异常情况等测试用例。(2)功能测试用例:设计模拟高并发、大数据量处理等场景的测试用例。(3)稳定性和可靠性测试用例:设计长时间运行、异常情况等测试用例。(4)安全性测试用例:设计针对SQL注入、跨站脚本攻击等安全威胁的测试用例。8.3.2测试评估方法(1)功能测试评估:通过对比实际输出与预期输出的差异,评估功能是否符合要求。(2)功能测试评估:采用功能测试工具,收集系统响应时间、并发数等指标,评估功能是否符合预期。(3)稳定性和可靠性测试评估:通过监测系统运行过程中的错误率、故障次数等指标,评估系统稳定性和可靠性。(4)安全性测试评估:通过渗透测试、安全漏洞扫描等方法,评估系统安全性。第9章系统安全与稳定性分析9.1系统安全策略为了保证物流行业智能调度与追踪系统的安全稳定运行,本章将从以下几个方面制定系统安全策略:9.1.1访问控制系统应采用角色权限管理,为不同角色的用户分配不同的操作权限,保证授权用户才能访问相关功能模块。同时对用户进行身份认证,防止非法用户访问系统。9.1.2防火墙隔离在系统网络边界部署防火墙,对进出系统的数据包进行过滤,防止恶意攻击和非法访问。9.1.3安全审计建立安全审计机制,对系统操作进行实时监控,记录关键操作行为,以便在发生安全事件时进行追溯。9.1.4安全更新与维护定期对系统进行安全检查和更新,修复已知的安全漏洞,保证系统安全。9.2数据加密与保护为保证物流行业智能调度与追踪系统中的数据安全,采取以下数据加密与保护措施:9.2.1数据传输加密在数据传输过程中,采用对称加密算法(如AES)对数据进行加密,保证数据在传输过程中不被窃取和篡改。9.2.2数据存储加密对重要数据进行非对称加密存储,保证数据在存储介质上不被非法读取。9.2.3数据备份与恢复建立数据备份机制,定期对关键数据进行备份,以防止数据丢失。同时制定数据恢复策略,保证在数据损坏或丢失时能够快速恢复。9.2.4数据访问控制对敏感数据进行访问控制,限制授权用户才能访问相关数据,防止数据泄露。9.3系统稳定性与容错为保证物流行业智能调度与追踪系统的高可用

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