宁夏安捷能源有限公司道路货物数智化运输模式研究，项目编号：HX2024058

1 引言

宁夏安捷能源有限公司道路货物运输行业正处于数智化转型的重要时期。随着2023年国内货运市场的增长，特别是公路运输的显著扩展，数智化物流模式的推广变得尤为迫切。传统物流面临效率低下、信息不透明、成本高、资源浪费等问题，使得数字化与智能化转型成为提升竞争力的必然路径。为了应对市场需求的多样化及环保压力，本文提出构建一个基于大数据、物联网、人工智能等技术的数智化道路货物运输模式。该模式通过信息平台、智能调度系统和路线优化系统，实现货物追踪与安全管理、运输成本控制，并通过数据集成与分析，优化运输资源配置，增强企业的市场竞争力。宁夏安捷能源有限公司的数智化转型不仅有助于降低运营成本，还能提高物流效率和客户满意度，为物流行业的可持续发展提供借鉴。

2 行业背景与现状分析

2.1 我国道路货物运输行业现状分析

数智化道路货物运输借助大数据、互联网及AI技术，推动传统物流向数字化、智能化转型，旨在提升效率、降低成本，数字货运平台作为核心载体，促进物流资源精准匹配，增强物流透明度与增值服务。当前，行业仍面临市场竞争加剧、成本上升及环保压力等挑战，未来，道路货物运输行业预计将继续快速增长，为经济发展提供坚实物流支撑，并需不断创新、提升服务质量以应对挑战。

2.2 传统运输模式存在的问题

传统货物运输面临多重挑战，运输效率低下，信息不透明导致货主难以实时掌握物流动态，货车空驶率高，资源浪费严重；运输成本高昂，中转、等待、堵塞等问题频发，延长运输时间，增加企业运营成本，削弱市场竞争力；安全风险突出，货物易丢失、损坏，且道路交通事故频发，危及驾驶员安全及货物安全，损害企业信誉。

2.3 数智化转型的必要性与紧迫性

我国道路货物运输行业市场需求持续增长且趋向多样化，促使行业向多式联运、专业定制、数字化转型及绿色化等方向演进。数智化转型至关重要，它通过智能调度与预测优化运输资源配置，提升效率，降低成本，增强市场竞争力，同时，个性化服务方案满足市场多元化需求，提升客户满意度。面对环保挑战，数智化助力优化运输结构，推广绿色车辆，减少环境影响，因此，数智化转型对行业发展具有深远意义和紧迫性。

3 道路货物数智化运输模式构建

3.1 需求分析

宁夏安捷能源有限公司作为地区内领先的能源物流企业，其现有运输模式虽已相当完善，但仍面临多重挑战，如运输效率不高、运营成本上升、货物追踪能力有限、信息不对称等，数智化运输模式的引入，对提高运输效率、降低运营成本等起到关键作用。通过智能化手段优化运输路线、提升车辆装载率等，从而缩短运输周期，降低空驶率，确保货物更快送达目的地，利用大数据分析技术，达到运输成本的精细化管理与控制，精准控制运输成本，削减非必要支出，助力企业实现成本效益最大化，构建全链条货物追踪体系，实现货物全程可视化监控，提升货物安全与客户信任度。

3.2 模式框架设计

随着道路货物运输行业数智化进程的加速，构建基于物联网、大数据、云计算和人工智能等技术的信息平台，成为企业提升效率和竞争力的关键。通过实时追踪、路径优化和智能调度等功能，信息平台可有效提升运输管理的精细化水平，优化资源配置，实现智能化运营。

3.2.1 信息平台构建

（1）系统架构设计

信息平台的架构由前端应用层、业务逻辑层、数据处理层和基础设施层构成，各层协同运作，以支持全面的数智化管理。前端应用层提供用户交互界面，包括货物追踪、订单管理和报表分析等功能，便于货主、司机和管理人员实时查看运输动态。业务逻辑层负责处理核心业务逻辑，例如智能调度、路径优化和数据分析，确保系统具备响应和决策支持的能力。数据处理层对采集的数据进行收集、清洗和存储，为数据仓库和数据湖提供基础，确保数据的准确性和实时性。基础设施层则依托云计算和物联网设备，为系统提供计算和存储支持，保证系统高效运行。

（2）关键技术集成

信息平台构建过程中，集成了物联网、大数据、云计算、人工智能和数据安全等多项技术。物联网通过GPS、RFID和传感器设备，实现货物追踪和透明化管理，确保运输过程的安全和可视化。大数据技术负责处理和分析海量数据，为运输决策提供科学依据。云计算提供弹性计算和存储资源，确保系统在高负载下的稳定性与可扩展性。人工智能则通过算法实现智能调度和路径优化，提升效率和资源利用率。数据安全技术采用加密和访问控制，保障敏感数据在传输和存储过程中的安全，为数智化转型提供了保障。

（3）功能模块设计

信息平台主要包括货物追踪、智能调度、路径优化、数据分析和用户管理五大模块。货物追踪模块实时显示货物位置和状态，提升客户满意度；智能调度模块基于订单和车辆信息，自动生成调度计划；路径优化模块利用实时路况和车辆参数，优化运输路径，降低成本；数据分析模块则对运输数据进行深度挖掘，为运营决策提供数据支持；用户管理模块确保系统安全性，支持多角色协同工作。

（4）实施方案

信息平台的实施分为系统设计与开发、数据准备与集成、平台部署与测试三步。系统设计阶段完成界面、数据库和接口的设计，确保用户操作便捷，数据存储安全。数据准备与集成阶段将收集到的数据清洗和预处理后，整合到数据仓库中，为智能决策提供可靠的数据基础。最后，通过云计算部署平台，并进行测试与用户试用，确保系统功能的稳定性和优化用户体验。

3.2.2 货物追踪与安全管理

（1）技术选型与平台建设

货物追踪平台基于RFID、GPS、传感器和大数据技术，结合云计算构建。在技术选型上，RFID实现货物的非接触式识别，GPS和北斗定位系统确保货物位置的精准跟踪，传感器实时监测货物环境（如温湿度、震动情况等），大数据技术处理和分析来自各设备的大量信息，云计算保障数据的存储和计算能力，提升平台的稳定性和扩展性。

在平台建设方面，系统采用微服务架构，划分多个独立的服务模块，包括实时追踪、数据统计、异常预警等功能模块，从而提高货物追踪与监控能力，确保安全性。设计统一的数据接口标准，与第三方物流系统和物联网设备进行集成，推动物流信息的互联互通。

（2）货物追踪系统实施

货物追踪系统的实施首先通过设备部署来实现。在每个货物上安装RFID标签、传感器和GPS追踪器，全面记录货物从包装到运输的全程动态信息。RFID标签用于自动识别货物信息，温湿度和震动传感器实时监控货物的运输环境和状态，GPS追踪器确保车辆的精确定位。这些设备所采集的数据通过无线传输上传到平台，用户可在平台上实时查看货物的当前位置、运输轨迹等信息，保障货物安全。

（3）安全管理系统实施

车辆监测系统通过传感器与摄像头实时采集车辆数据并传输至服务器，确保数据实时准确。系统监控违规行为并触发处罚，关键节点设视频监控以远程监管，同时，利用数据分析预测事故并预警，对货物状态实时监控预警，此外，系统还统计运输数据，优化调度与路径规划，降低成本。

3.2.3 智能调度系统

智能调度系统在数智化道路货物运输中扮演关键角色，通过整合订单需求、车辆状态、交通状况等信息，合理安排运输资源，提升运营效率，降低运输成本。基于模块化的设计思路，该系统涵盖订单管理、车辆调度、货物追踪等功能模块，利用分布式架构实现系统的高效扩展和灵活性，使各功能模块能够独立部署和扩展，提高系统的稳定性和操作灵活性。

（1）系统架构设计

智能调度系统采用模块化设计，包括订单管理、车辆管理和货物追踪模块等，通过分布式架构确保系统的可扩展性和稳定性。系统前端界面用于用户交互和数据展示，后端负责业务逻辑处理和数据存储，前后端通过API接口进行通信，从而实现各模块的功能协同与数据共享。模块化的设计确保了系统在面对高并发时的灵活应对，并支持后续系统的扩展。

（2）功能模块设计

智能调度系统由多个功能模块组成，各模块各司其职，既独立运行，又相互协作，为企业提供全面的调度支持。

订单管理模块：该模块实现从订单创建到完成的全流程管理，确保信息录入准确、状态更新及时，并通过智能算法优化订单的车辆分配和路线选择。同时，系统实时监控运输中的异常情况，确保订单的高效执行，提供丰富的数据报表和分析功能，为企业的运营决策提供支持。

车辆管理模块：车辆管理模块整合了车辆信息录入、调度、维护、性能评估与安全管理等功能。通过实时监控车辆状态，系统能够有效优化资源配置，实现动态调度管理。该模块结合GPS技术实现车辆的实时跟踪，并记录保养、维护等信息，以提升车辆的性能和延长使用寿命。安全管理功能通过驾驶员行为监控，降低行车风险，保障运输安全。

货物追踪模块：货物追踪模块使用物联网追踪设备，依托物联网实现货物的全程监控与实时定位。该模块通过生成货物的唯一追踪标签，实时采集货物位置、环境和运输状态，并通过平台展示货物的当前位置信息和运输轨迹。同时，当运输过程中出现异常情况时，系统会及时发出警报通知相关人员，确保运输过程的可控性。

数据分析模块：数据分析模块通过数据采集和分析，为运输管理提供数据支持。系统利用统计、机器学习和深度学习等技术，从订单、车辆和货物等多方面数据中提取有用信息，为企业的运营优化和决策提供数据支持。同时，数据分析模块生成运输效率、成本控制和服务质量等报告，帮助企业优化资源配置和调度策略。

（3）智能调度算法设计

在调度算法设计中，系统综合考虑货物类型、运输距离、时间要求等因素，并分析运输资源的实际情况，包括车辆类型、载重能力和司机状态。调度算法结合运力和需求，确保运输任务高效执行。通过遗传算法，智能调度系统不断优化运输方案，提升效率。遗传算法通过编码、种群初始化、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤，在模拟自然进化过程中选择最佳路径，确保运输任务在时间和成本方面的优化。

1. 编码结构：在设计编码时，将车辆的行驶路线和配送计划转化为二进制染色体编码，确保运输决策的可操作性。每个染色体代表一种行驶方案，通过对配送点的顺序进行二进制编码，实现调度策略的高效优化。

2. 适应度函数设计：适应度函数通过多目标优化衡量调度策略的优劣。适应度函数综合考虑总成本、时间要求和客户满意度，通过调整权重实现不同目标的平衡。根据适应度函数的结果，系统选择并优化最优运输方案，确保调度方案的经济性和高效性。

3.2.4 路线优化系统

该系统集成先进技术与智能算法，优化物流运输管理，实时采集并可视化车辆与货物状态，确保安全准时，智能规划路径，依据实时信息减少成本与时间，与库存系统对接，提升周转率和客户满意度，大数据分析助力精准洞察，应对市场变化，提升供应链效能与竞争力。

4 结论

道路货物数智化运输模式通过引入大数据、云计算、物联网和人工智能等数智化技术，提升效率与安全性，削减运营成本，为企业市场竞争力注入强劲动力，实现多赢局面。

本研究为宁夏安捷能源有限公司及同行业企业提供了道路货物数智化运输模式转型的理论参考和实践指导，但仍有一些领域需要进一步研究和探索。数智化技术应用于冷链等细分领域，需注重人才培养、组织变革，保障数据安全隐私，并研究相关政策法规，促进行业健康发展

参考文献

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