文档介绍：该【多式联运数字化转型与智能化发展 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【35】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【多式联运数字化转型与智能化发展 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:移动互联网、云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展为多式联运数字化转型提供了坚实的基础。(IoT)应用:传感器、射频识别(RFID)和位置感知技术的应用实现货物实时跟踪、监控和管理。:可提高数据透明度、安全性、可追溯性和协作效率,促进跨平台和跨企业的信息共享。:客户对高效、透明、便捷的门到门物流服务需求不断增长,推动多式联运企业数字化转型。:市场竞争加剧,企业需要采用数字化技术提高运营效率、降低成本和增强客户体验。:政府部门不断出台旨在提高物流行业透明度和安全性的法规,促使企业数字化转型。:收集和分析海量数据,深入了解物流过程、识别优化点和预测未来趋势。:利用算法和模型自动处理数据,提高决策制定效率、优化资源配置和预测物流需求。:使用数据预测物流事件,例如货物到达时间、潜在延误和运输需求,以便企业做出主动响应。:不同平台和多式联运供应商之间的无缝集成,实现数据共享、流程自动化和协同运作。:建立与物流生态系统中其他参与方的合作关系,例如承运人、货运代理和技术供应商。:采用开放式标准和协议,促进不同系统和平台之间的互操作性,实现无缝的信息流。:数字化技术通过优化路线、提高装载率和减少空程行驶,促进了绿色物流。:实时监测和跟踪物流活动的碳排放,为制定减排对策提供数据基础。:推动可持续的物流运营模式,例如低碳运输、循环利用和废物管理。:利用人工智能技术根据实时信息优化物流决策,例如路线规划、车辆调度和货物分配。:利用机器学习模型预测不同情景下的潜在影响,帮助企业做出更明智的决策。:开发智能助理和决策支持系统,为物流专业人员提供个性化建议和洞察力。:通过传感器、GPS定位设备等技术,实时采集运输工具的位置、速度、货物状态等数据,全面掌握运输过程。:整合来自不同系统、不同环节的数据,如物流环节、关务环节、金融环节,实现数据互通互认,消除信息孤岛。:建立统一的数据标准,规范数据格式、数据质量,确保数据的准确性和可比性,为后续分析和决策提供坚实基础。:利用机器学习、人工智能等算法,对整合后的数据进行分析,自动识别异常、发现规律,优化运输路径、分配运力,提升运输效率。:针对不同运输场景,如跨境运输、冷链运输、危险品运输,提供定制化决策支持,制定最优运输方案,降低运输成本和风险。:利用历史数据和实时数据,建立风险预测模型,及时预警潜在风险,提前采取措施,确保运输安全和稳定。:应用自动驾驶技术于多式联运车辆,实现车辆自主行驶,降低人力成本,提升运输安全性。:通过智能算法优化调度方案,自动化分配运力,减少空驶和延误,提高资源利用率。:利用无人机进行货物配送、监控运输过程,提升运输效率,降低人力成本。:建立实时的可视化平台,展示运输全过程,包括车辆位置、货物状态、异常告警等信息,便于及时监控和决策。:对采集到的数据进行深度分析和挖掘,识别运输瓶颈、优化运输流程,提升运输管理效率。:自动生成运输绩效、成本报表等,为决策提供数据支撑,提高运输管理的科学化水平。:利用云计算平台提供强大的计算能力和存储容量,支撑多式联运数字化转型和智能化发展。:利用大数据技术处理和分析海量运输数据,挖掘潜在价值,为运输决策提供数据支撑。:在运输车辆或关键节点部署边缘计算设备,实现数据处理和分析前置,提升数据的实时性和可靠性。:利用物联网技术连接运输车辆、货物和基础设施,实现数据实时传输和互联互通。:利用区块链技术保障数据安全性、透明度和追溯性,建立可信赖的运输生态系统。:利用智能合约自动化执行运输合同,提升合同执行效率和安全性,降低交易成本。