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数据驱动的物流与仓储智能化改造项目
TOC\o1-2\h\u5082第一章项目概述 3
200141.1项目背景 3
137871.2项目目标 3
273311.3项目范围 3
14448第二章物流与仓储现状分析 4
147632.1物流与仓储行业现状 4
104712.1.1行业规模及增长趋势 4
116112.1.2行业竞争格局 4
268122.1.3行业技术发展 4
242692.2企业物流与仓储现状 4
155282.2.1企业物流现状 4
309462.2.2企业仓储现状 5
166452.3现状问题分析 5
142282.3.1物流与仓储设施不完善 5
221912.3.2物流与仓储管理不规范 5
25079第三章数据驱动技术概述 6
295723.1数据驱动技术简介 6
74583.2数据驱动技术在物流与仓储中的应用 6
235893.3数据驱动技术的优势与挑战 6
10099第四章数据采集与处理 7
145224.1数据采集方法 7
181154.2数据预处理 8
175944.3数据清洗与整合 8
18833第五章数据分析与挖掘 8
66635.1数据分析方法 8
148905.1.1描述性分析 9
230075.1.2诊断性分析 9
72505.1.3预测性分析 9
190635.1.4规范性分析 9
43505.2数据挖掘算法 9
302615.2.1决策树 9
228155.2.2支持向量机 9
4795.2.3随机森林 9
142295.2.4Kmeans聚类 9
228535.3数据挖掘结果评估 10
296165.3.1准确率 10
36255.3.2召回率 10
23035.3.3F1值 10
254575.3.4交叉验证 10
138705.3.5实际应用验证 10
3820第六章智能化改造方案设计 10
277186.1智能化改造策略 10
200106.1.1改造目标定位 10
267726.1.2改造原则 10
39046.1.3改造策略 11
222606.2智能化仓储系统设计 11
134126.2.1仓储管理系统(WMS)设计 11
18836.2.2自动化立体仓库设计 11
291366.2.3仓储监控系统设计 11
227426.3智能化物流系统设计 11
325836.3.1物流管理系统(TMS)设计 12
197986.3.2运输调度系统设计 12
253926.3.3货物追踪系统设计 12
5376第七章系统集成与优化 12
28567.1系统集成策略 12
53397.1.1总体策略 12
180337.1.2关键技术 12
194737.2系统优化方法 13
63277.2.1数据处理优化 13
215397.2.2算法优化 13
204677.2.3系统架构优化 13
234807.3系统功能评估 13
241867.3.1评估指标 13
145797.3.2评估方法 14
17019第八章项目实施与监控 14
223918.1项目实施步骤 14
200908.1.1项目启动 14
101088.1.2需求分析与设计 14
6458.1.3系统开发与实施 14
78478.1.4系统验收与上线 14
256608.1.5项目总结与评估 14
83218.2项目监控方法 14
296608.2.1进度监控 14
50538.2.2成本监控 15
38268.2.3质量监控 15
211758.2.4风险监控 15
218638.3项目风险管理 15
227318.3.1风险识别 15
30598.3.2风险评估 15
234098.3.3风险应对 15
39108.3.4风险监控与报告 15
13642第九章成本效益分析 15
177699.1成本分析 15
313569.1.1投资成本分析 15
100149.1.2运营成本分析 16
23269.2效益分析 16
23779.
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