基于SD的信息驅動的物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程影響因素研究.pdf

1、物流信息平臺作為一種整合資源和集聚信息的方法，能有效的減少物流中間交易環(huán)節(jié)、降低交易成本，已經成為車主尋找貨源信息和貨主尋找車源信息的重要渠道，但在物流信息平臺上常常會出現(xiàn)信息過時、信息失真和缺乏交易誠信等現(xiàn)象，這些現(xiàn)象嚴重影響了物流信息的利用和阻礙了物流信息的發(fā)現(xiàn)效率，導致物流信息平臺的業(yè)務量的減少。針對信息驅動下的物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程影響因素不明確，各因素之間影響關系不確定等問題，運用系統(tǒng)動力學的原理和方法，構建系統(tǒng)動力學模型，旨在探索

2、各因素之間的影響關系和分析影響物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程的關鍵因素，為物流信息平臺運營發(fā)展提供參考依據(jù)，有效的發(fā)揮物流信息平臺中物流業(yè)務信息的價值，提高物流資源利用率，降低物流成本。
　　首先，綜述了物流信息平臺的研究和發(fā)展現(xiàn)狀，對其服務進行了分類，將現(xiàn)有物流信息平臺發(fā)展模式歸結為:滴滴出行和羅賓遜物流模式，從信息業(yè)務交易流程上，對比了滴滴出行和貨運物流的不同，歸納出滴滴出行和羅賓遜物流模式的特點和行不通的原因，為下文驗證模型奠定基礎。

3、r>　　然后，從物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)的流程出發(fā)，將信息驅動下的物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程視為一個系統(tǒng)，構建了本文研究系統(tǒng)的邊界。并基于該流程，結合企業(yè)調研和在物流園區(qū)對車主發(fā)放的調查問卷方式來收集影響物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程的因素集。
　　其次，根據(jù)系統(tǒng)動力學的原理和已經找到的影響因素集，建立了貨主量、接單信息量、返程空載率等變量的因果關系模型和系統(tǒng)流量模型。并基于問卷收集的數(shù)據(jù)、運用SPSS統(tǒng)計軟件和結合文獻數(shù)據(jù)，確定了系統(tǒng)流量模型中變量，包括運輸時間、

4、等待時間等變量的參數(shù)值或分布函數(shù)，完整地構建了信息驅動的物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程的系統(tǒng)動力學模型，從靈敏度測試、歷史性行為和真實性三個方面對模型進行了檢驗，并驗證了第二章得出的結論。
　　最后，根據(jù)單一變量控制原理，改變等待時間、返程運價和交易熟悉程度等變量值，對物流業(yè)務發(fā)現(xiàn)過程的系統(tǒng)動力學模型進行了不同角度的仿真，通過對比仿真模擬，分析貨主量、接單信息量等變量的變化趨勢，尋找控制變量的方法，最終找到在信息驅動下的物流信息業(yè)務發(fā)現(xiàn)的關鍵變