浙江冷鏈物流公司 寧波至成都冷凍運輸物流 冷鏈運輸 恒溫冷藏

杭州踏信冷鏈物流有限公司與物流有限公司是一家集普貨,冷藏冷凍的物流公司，是一家從事跨省市公路貨物運輸和倉儲的服務性企業。公司實力雄厚，擁有多年的營運經驗。公司在倉儲部現擁有5000平方米倉庫，冷藏冷凍倉庫1000平方，倉儲能力達5000余噸。設有多個和儲運網點，自備貨運車輛30余輛（5T-30T），網絡合同車100輛，另有多輛危險品車輛，備有市區通行證可隨時為您提供市內短駁，零擔快運業務，設有標準市內倉庫備有各類鏟車等裝卸設備。公司在全國部分城市與近百家物流公司建立了長期可靠的聯運關系。實現了物流配送的一站式服務，在解決貨物快速分流的同時，也為客戶提供門到門配送服務。為了促進市場競爭能力、強化公司管理和提升企業形象，不斷的學習前沿物流模式優化企業管理資源。多年來，公司很多員工都經過現代化物流理論與運營的培訓，并且長期從事車輛調度和運輸管理業務，熟悉物流市場運作規律，積累了豐富的物流操作經驗。以誠信、熱情、優質的工作為各大企業服務，與多家國內企業建立了穩定的合作關系，公司業績蒸蒸日上!

隨著社會經濟的逐漸繁榮，人們對農產品消費的需求水平也逐漸提升，通過高效地引用大數據技術，可以優化和創新農產品冷鏈物流企業管理系統，實現企業物流管理現代化，有效提高農產品冷鏈物流企業管理效率。引用大數據技術可以提高信息對接效率，提高企業客戶粘性，以及加快冷鏈物流數據增值。

完善農產品冷鏈物流企業的管理流程，有助于農產品冷鏈物流企業應對當前的市場機遇和挑戰。農產品冷鏈物流企業通過科學合理地結合大數據技術，對其冷鏈物流環節中產生的相關數據信息進行智能統計和分析，從而促進冷鏈物流數據的有效增值和合理推廣，實現企業物流管理現代化。

一、大數據技術

大數據技術的引入可以極大地彌補目前冷鏈物流管理中存在的不足，改善其守時性較低，服務質量不穩定，成本高等問題。隨著社會經濟的不斷發展，市民們對農產品消費的需求水平日益提高。農產品消費者對農產品配送類別的需求不斷增加，對配送服務的個性化要求逐漸提升，對配送人員的水平和完善的業務流程等提出了更高的要求。

從農產品流通企業的價值實現角度來看，為了使農產品物流相關公司獲得更高的收益，這些公司應該根據不同類型的用戶特有的需求給出內容多樣且質量高的農產品冷鏈物流配送服務。農產品冷鏈物流需要將分散的農產品需求源和供給源連通起來。

由于農產品供需雙方的參與者很多，信息交流的數量也很多，因此在農產品冷鏈物流的流通全程中會產生海量的數據。為了有效的維持農產品冷鏈物流供需兩端的信息交流以及有效的管理這些信息數據，有必要借助大數據技術對這些信息數據進行處理，以此來提高農產品冷鏈物流的效率。

雖然這幾年來冷鏈物流發展十分迅速，大數據相關技術也已經比較成熟，但是對于基于大數據的農產品冷鏈物流管理仍然存在較多問題：比如，對于冷鏈全程整個低溫的狀態缺乏深刻正確的認識，農產品缺少預冷的步驟，導致農產品的保質期大大縮短。間斷的關閉制冷設備、中轉站裝卸貨物時操作不當導致冷鏈中斷狀況時有發生，沒有保持全程制冷損害農產品質量。

如今，大數據技術發展勢頭迅猛，在很多領域都產生了重大影響。其先進的技術理念，以及對海量數據的高效存儲和計算能力，可提高行業生產力，幫助人們了解事務發展的客觀規律，有助于科學決策，使相關領域擁有更好的發展前景。

二、農產品冷鏈物流

目前，農產品冷鏈物流的規模迅速擴大。因為農產品具有易腐性，所以農產品冷鏈物流對于全程的溫濕度、含氧量、運輸時間控制等有嚴格要求。在信息數據時代，提高農產品冷鏈物流的配送效率，降低運輸成本，提高客戶滿意度的有效方法是科學合理地存儲和處理分析相關冷鏈物流數據，提高農產品冷鏈物流的智能性。

如今農業現代信息化發展迅速，其相關的農業數據信息也越來越多。但由于這些數據信息涉獵多領域且易被天時、地理等因素影響，導致這些數據呈現出較高的維度、不易進行整體分析、對系統的實時性要求較強等特點。因此，需要一個數據平臺來對這些數據進行有效的利用，該平臺應該能夠集成農業領域的數據,并能夠對這些數據進行分析及處理和可視化展示。

大數據是指海量的數據，這些數據具有不同的表示形式和來源。如商業交易系統、移動應用程序、網站、客戶數據庫、機器生成的數據和物聯網環境中使用的傳感器生成的實時數據等，大量的數據通過可橫向擴展的軟件進行處理。

三、處理流程

廣義上，“大數據”被認為是一種社會經濟現象，與在一些問題領域出現的分析大量數據的技術能力以及由此產生的變革效應相關聯。大數據處理流程有：對采集來的數據進行預處理、存儲、清洗、分析和可視化。數據采集和預處理階段吸收從各種來源大量生成的原始數據。這些原始數據是分散的，操作和維護也比較困難，并且可能會因異常而混亂，包括損壞的值、格式不良和不適合由大數據應用程序使用。

將分散的數據整合在一起并寫入數據倉庫，這便是數據采集的過程。此類數據需要過濾和清理、重新格式化和結構化、刪除重復數據、移除非法值和數據壓縮，這些預處理步驟對于將數據轉換到適合或有價值的分析水平至關重要。

1.數據分析階段