gps与gis在现代物流中的应用？

1、GPS在物流作业中最普遍应用于运输车辆的监控定位、跟踪调度、铁路运输管理、货物跟踪、用于军事物流。

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2、GIS用于物流分析，完整的GIS物流分析软件集成了车辆路线模型、 最短路径模型、 网络物流模 型、 分配集合模型和设施定位模型等。同时结合GPS、RFID等物流技术对整个物流过程实现空间网络分析，对货物实现动态跟踪与管理。

扩展资料

应用GPS技术能快速、准确地反映车辆的状态信息（位置、速度、车厢内温度、装载情况等）以及客户位置，大幅提高了车辆利用率，减少了双方等待时间；监控货物情况，提高货物的安全性，有利于冷链物流的发展；在紧急情况下，GPS系统能起到报警救援作用，可挽回或降低损失。

将GIS技术融入物流配送的过程中，可以更加容易处理物流配送中的各个环节，并对其中涉及的问题如运输路线的选择、运输车辆的调度和投递路线的选择等进行有效地管理和决策分析，优化物流过程，有力地压缩物流成本，创造更大的利润。

GIS为什么可以用在物流方面

GIS应用于物流分析，主要是指利用GIS强大的地理数据功能来完善物流分析技术。国外公司已经开发出利用GIS为物流分析提供专门分析的工具软件。完整的GIS物流分析软件集成了车辆路线模型、最短路径模型、网络物流模型、分配集合模型和设施定位模型等。

1．车辆路线模型：用于解决一个起始点、多个终点的货物运输中如何降低物流作业费用，并保证服务质量的问题，包括决定使用多少辆车，每辆车的路线等。

2．网络物流模型：用于解决寻求最有效的分配货物路径问题，也就是物流网点布局问题。如将货物从N个仓库运往到M个商店，每个商店都有固定的需求量，因此需要确定由哪个仓库提货送给那个商店，所耗的运输代价最小。

3．分配集合模型：可以根据各个要素的相似点把同一层上的所有或部分要素分为几个组，用以解决确定服务范围和销售市场范围等问题。如某一公司要设立X个分销点，要求这些分销点要覆盖某一地区，而且要使每个分销点的顾客数目大致相等。

4．设施定位模型：用于确定一个或多个设施的位置。在物流系统中，仓库和运输线共同组成了物流网络，仓库处于网络的节点上，节点决定着线路，如何根据供求的实际需要并结合经济效益等原则，在既定区域内设立多少个仓库，每个仓库的位置，每个仓库的规模，以及仓库之间的物流关系等问题，运用此模型均能很容易地得到解决。

GIS在 物流系统 中的作用

地图作为大数据可视化重要的表达方式，可将物流数据及业务从地理纬度进行整合及可视化展示。

从物流运输到货物分拣再到站点配送，运用数据可视化技术涵盖物流业务全部链条，满足物流行业各环节的可视化需求。可视化功能和 GIS 相结合，让用户可以将已有的地理信息数据进行展示和查询，以丰富的可视化形式将地理信息系统（GIS）数据进行展示和叠加，实现如站点分布、物流线路轨迹、区域信息查看等。有效提升物流运输效率，降低物流管理成本，优化物流各个环节，促进智慧物流行业的建设和发展。

精准决策：结合真实环境中所采集到的装载量、客户分布、配送订单、送货线路交通状况等变化因素，对公司的运输线路进行优化处理，实现以费用最小或路径最短等目标为出发点的运输路径规划。可对海量数据进行有效筛选，浓缩出精简数据，辅助用户直观分析决策。

及时响应：对车辆行驶进行实时偏移路线预警、紧急情况报警、求助信息发送等安全管理，保障驾驶员、车辆、货物的安全。做到快速准确地传递监控到的异常情况，及时通知相应部门根据系统提供的解决预案进行有序处理。

降本增效：GIS 智慧物流能满足掌控运行车辆的地理位置信息，及时对配送中客户产生的配送效劳需求予以满足。从而优化运输路线，减少运送时间，降低物流成本，全面提升物流增值效劳的水平。

透明化管理：监控中心可借助于Hightopo GIS 根据车辆信息、位置、道路交通状况向车辆发出实时调度指令，用系统的观念运作企业业务。达到充分调度货物及车辆的目的，降低空载率，使运输全程变得透明化，对全链条订单进行保姆式追踪和整合，让物流运输更加集约高效。

在大数据、人工智能、物联网等高新技术深度融合下，加快催化智慧物流发展，引领物流行业划入全新时代。

实时动画形式真实还原船舶停靠各港口的行驶路线，且提供实时信息交互功能与历史信息回溯对比，用户仅需点击【航线查看】，即可追踪船舶动态信息。以“任务推进”形式实现智慧港口的“扁平化管理”，促进信息共享，强化货运航线管理水平。

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