开题报告范文样本(开题报告重要吗)

本文是关于生产物流开放报告的示范文本，生产物流的初步探索和应用，以及数据文件的编写。

摘要:在大数据时代，数据是机遇的源泉，也是企业发展的源泉。摘要:分析了企业的生产物流，列举了大数据在生产物流主要环节中的应用，阐述了如何利用大数据提高企业的运营效率，为生产制造企业创造更多的利润。

关键词:大数据；生产物流；生产过程

一、大数据概述

大数据，也称为海量数据，是指大型、高增长和多样化的信息资产，需要具有更强决策、洞察力和流程优化能力的新处理模式。以各种形式从许多来源收集的大型数据集通常是实时的。

“大数据”有四个主要特征。首先，它有大量的数据，通常在10TB左右，但在实际应用中，许多企业用户将多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。其次，它指的是来自各种数据源的大类数据，数据的类型和格式越来越多，突破了以前定义的数据类别。其次，数据处理速度快，即使在数据量非常大的情况下也能实现数据的实时处理。最后一个特点是数据的高度真实性。随着社会数据、企业内容、交易和应用数据等新数据源的出现，传统数据源的局限性被打破，企业越来越需要有效的信息来保证其真实性和安全性。

二。大数据在生产物流中的应用

生产物流是指生产过程中的物流活动。指企业购买原材料和必要的加工设备投入生产后，在不同的加工部门进行加工装配等一系列环节。以下是大数据在射频识别、设施规划和生产过程中的应用。

大数据在射频识别中的应用

射频识别技术是指无线射频识别技术。标签进入磁场后，从阅读器接收射频信号，并通过感应电流在芯片中发出产品信息。在生产物流的应用中，一般应用在入库和两个阶段。

早在21世纪初，一项类似“大数据物流”的计划就已经实施。许多生产企业也积极参与其中，结束了从生产仓库到每个零售店的单一项目管理，涵盖了更广泛的物流业务，提高了供应链管理的效率，不仅为客户提供了完整的商品数据，还提高了库存管理的准确性。

一些企业与零售商合作，在个案基础上应用射频识别标签。货物交付后，将数据输入货物交付的物流仓库，实现物流终端的数据共享，增加产品流向的透明度，便于管理者及时决策和处理突发问题。

(2)大数据在设施规划中的应用

生产物流基础设施主要包括三类:手推车、传送带、金属加工设备、搅拌设备、木材加工设备和物流仓储设备。当今，随着信息技术的飞速发展，全球数据量高速增长，大数据时代的到来带来了技术创新。充分利用大数据计算，布置大型设施，使计算结果更加高效合理。

天气因素是物流和运输中的一个大问题。基于大数据，地理信息系统分析可以快速准确地计算地理高程数据、径流时间、暴雨强度等数据，模拟暴雨后的城市情况。其次，地理信息系统技术与遥感技术、航空测量技术等技术相结合，形成了一个应急处理速度快、适应性强的系统。同时，节约资源也是每个生产企业的目标。合理规划各部门的岗位和具体的物流路线是最大限度地利用人力和物力资源。生产企业根据流程逻辑将大数据集成到实践中去解决

随着规划工作地位的提高，公共政策的属性越来越强。基层员工参与规划确保了规划政策的有效实施，也激发了员工的积极性。在大数据环境下，我们可以依靠大数据的便利性，通过微博、微信等用户的大网络平台，收集公众对规划的意见，设计更合理的方法。

(3)大数据在生产过程中的应用

随着大数据实时处理和分析能力的提高，大数据和信息技术支持的生产系统进行实时数据交换和技术支持。除了传统数据仓库系统的数据分析功能外，分析数据的规模和数据类型更加突出，提高了数据分析的及时性，数据与企业的生产系统相连接，融入企业的生产经营环节。实现企业内部的数据传输。对于基层一线管理人员来说，大数据分析帮助员工通过以前的数据分析和总结生产系统中的每一个情况，并采取更加准确的行动，极大地提高了执行效率和准确性。

三。结论

随着红外、激光、无线、编码、自动识别、数据库、传感器、定位、射频识别等技术的应用和普及，物流系统的应用需要生成大量的数据。因此，大数据的高效应用需要生产物流中的大量数据，并且可以发现有价值的数据来提高生产物流的效率。大数据不仅给了我们数字的叠加，也给了我们一套全新的分析事物的方法。随着大数据应用的不断深入，企业将进入大数据时代。未来，如果运营商能够将大数据平台与信息技术生产物流连接起来，集中企业的数据资源，就可以提高运营效率，创造更多的效益。

参考

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[4]井磊。基于大数据应用的商业设施优化方法研究[。天津大学，2017。

基金项目:本文是北京联合大学启兴学院学生科技创新项目“制造企业生产物流系统规划与仿真”的研究成果，项目编号:201811417XJ228。

作者简介:李微微(1996年10月-)，男，汉族，北京人，北京联合大学城市轨道交通与物流学院2015级物流工程专业本科生，研究方向:物流工程。

*通讯员:(1980年11月-)，女，汉族，北京人，研究生，讲师，研究方向:物流系统规划与仿真，大数据计算。

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