2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)在智慧物流與供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用與研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據(jù)科學(xué)在智慧物流與供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮的核心作用。請從數(shù)據(jù)處理、分析、預(yù)測、優(yōu)化和決策支持等角度進(jìn)行闡述。二、物流數(shù)據(jù)通常具有海量、高維、動(dòng)態(tài)等特點(diǎn)。請列舉至少三種智慧物流中常見的復(fù)雜數(shù)據(jù)類型，并簡述針對每種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行有效分析時(shí)可能遇到的主要挑戰(zhàn)。三、需求預(yù)測是供應(yīng)鏈管理的核心環(huán)節(jié)。請比較并說明時(shí)間序列分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法在短期需求預(yù)測中的應(yīng)用場景、優(yōu)缺點(diǎn)及選擇依據(jù)。四、車輛路徑優(yōu)化（VRP）是智能運(yùn)輸管理的關(guān)鍵問題。請簡述經(jīng)典的VRP問題及其主要約束條件，并介紹一種常用的VRP求解算法（如貪心算法、遺傳算法或模擬退火算法等），說明其基本思想。五、庫存管理需要在成本和服務(wù)水平之間取得平衡。請解釋如何利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)（如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等）來優(yōu)化庫存水平，降低庫存成本，并提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度。六、請闡述數(shù)據(jù)可視化在智慧物流與供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用價(jià)值?？梢越Y(jié)合具體的業(yè)務(wù)場景（如運(yùn)輸監(jiān)控、倉儲(chǔ)管理、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等）說明數(shù)據(jù)可視化如何幫助管理者進(jìn)行決策。七、供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)日益凸顯。請說明如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來識(shí)別供應(yīng)鏈中的潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性及影響進(jìn)行評估。八、自動(dòng)化倉庫（如自動(dòng)化立體倉庫AS/RS）是現(xiàn)代智慧物流中心的重要設(shè)施。請討論數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等）在提升自動(dòng)化倉庫運(yùn)營效率方面的應(yīng)用，并舉例說明。九、配送員的行為管理和績效評估是提升物流服務(wù)質(zhì)量的重要方面。請?jiān)O(shè)想利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)（如GPS數(shù)據(jù)分析、客戶反饋分析等）來監(jiān)控配送員行為、評估績效、并進(jìn)行安全預(yù)警的應(yīng)用場景，并簡述實(shí)現(xiàn)思路。十、冷鏈物流對溫度等環(huán)境因素要求嚴(yán)格。請說明如何利用傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、濕度傳感器）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對冷鏈物流過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測和預(yù)測。十一、假設(shè)你正在負(fù)責(zé)一個(gè)智慧物流項(xiàng)目的可行性研究。請簡述你將如何設(shè)計(jì)一個(gè)初步的研究方案，包括確定研究目標(biāo)、選擇關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs）、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集方案以及規(guī)劃數(shù)據(jù)科學(xué)模型的初步應(yīng)用。十二、隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性和處理的地域性增強(qiáng)。請?zhí)接戇@些新技術(shù)在智慧物流與供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域可能帶來的變革，并舉例說明其潛在應(yīng)用。試卷答案一、數(shù)據(jù)科學(xué)通過提供高效的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析能力，在智慧物流與供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮核心作用。具體體現(xiàn)在：1.數(shù)據(jù)處理與整合：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理來自運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、庫存、訂單等環(huán)節(jié)的海量、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。2.深度分析與洞察：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則和趨勢，洞察客戶行為、預(yù)測市場動(dòng)態(tài)、識(shí)別運(yùn)營瓶頸、評估風(fēng)險(xiǎn)因素。3.精準(zhǔn)預(yù)測：建立需求預(yù)測模型，準(zhǔn)確預(yù)測產(chǎn)品需求量、到貨時(shí)間、交通狀況等，為庫存管理、生產(chǎn)計(jì)劃、運(yùn)輸調(diào)度提供依據(jù)。4.智能優(yōu)化：運(yùn)用優(yōu)化算法（如VRP、選址模型等）對運(yùn)輸路徑、倉儲(chǔ)布局、庫存分配、資源調(diào)度等進(jìn)行優(yōu)化，降低物流成本，提高運(yùn)營效率。5.實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策支持：通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)實(shí)時(shí)展示供應(yīng)鏈狀態(tài)，結(jié)合預(yù)測和優(yōu)化結(jié)果，為管理者提供及時(shí)、準(zhǔn)確的決策支持，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的動(dòng)態(tài)調(diào)整和智能控制。二、1.運(yùn)輸數(shù)據(jù)：包括車輛GPS軌跡數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)（速度、油耗、溫度等）、交通路況數(shù)據(jù)、運(yùn)輸事件記錄（延誤、事故等）。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)量巨大且實(shí)時(shí)性強(qiáng)，需要高效處理；軌跡數(shù)據(jù)具有時(shí)空關(guān)聯(lián)性，分析復(fù)雜；傳感器數(shù)據(jù)可能存在噪聲和缺失；需要融合多源數(shù)據(jù)（如GPS與路網(wǎng)數(shù)據(jù)）。2.倉儲(chǔ)數(shù)據(jù)：包括入庫/出庫記錄、庫存水平、庫位信息、作業(yè)時(shí)間、設(shè)備狀態(tài)（如叉車、AS/RS）、溫濕度（冷鏈倉庫）等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，涉及多主題；需要精確管理庫存準(zhǔn)確率；作業(yè)效率受多種因素影響，難以建立簡單模型；空間數(shù)據(jù)（庫位）的管理和分析需要專門方法。3.供應(yīng)鏈交易數(shù)據(jù)：包括訂單信息、發(fā)票數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、供應(yīng)商信息、客戶信息等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)量大且維度高；需要處理異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；關(guān)聯(lián)分析（如訂單與發(fā)票、供應(yīng)商與產(chǎn)品）是關(guān)鍵；數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)要求高。三、時(shí)間序列分析方法（如ARIMA、指數(shù)平滑）適用于具有明顯趨勢、季節(jié)性和周期性的歷史數(shù)據(jù)，模型相對簡單，易于理解和實(shí)現(xiàn)，但難以捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系和外部影響因素。機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）更靈活，能處理高維數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系，并能融合多種特征（如促銷信息、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)），預(yù)測精度通常更高，但模型可能更復(fù)雜、難以解釋，需要更多數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。選擇依據(jù)需考慮數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量、預(yù)測周期、模型解釋性要求、計(jì)算資源限制以及業(yè)務(wù)場景的復(fù)雜性。短期預(yù)測（如幾天到幾周）可優(yōu)先考慮時(shí)間序列方法，長期或復(fù)雜場景下機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能更優(yōu)。四、經(jīng)典的VRP問題描述為：給定一系列客戶節(jié)點(diǎn)和倉庫節(jié)點(diǎn)，以及各節(jié)點(diǎn)間的運(yùn)輸距離或時(shí)間成本，要求確定一組車輛路線，使得車輛從指定的倉庫出發(fā)，依次訪問每個(gè)客戶節(jié)點(diǎn)（通常只需訪問一次，除非是VRPTW等變種），最后返回倉庫，并滿足車輛容量、時(shí)間窗、行駛路線等約束條件。主要約束條件包括：每個(gè)客戶只能被服務(wù)一次；每條路線的總需求量不超過車輛容量；車輛必須在其時(shí)間窗內(nèi)到達(dá)和離開客戶節(jié)點(diǎn)；每個(gè)客戶只能由一條車輛路線服務(wù)；最多使用指定數(shù)量的車輛。常用求解算法：遺傳算法?；舅枷胧悄M自然選擇過程，將可行的車輛路線視為“個(gè)體”，通過選擇、交叉、變異等遺傳算子，在迭代過程中不斷進(jìn)化“種群”，逐步找到更優(yōu)的解決方案。該算法能較好地處理VRP問題的組合優(yōu)化特性和多約束條件，但對參數(shù)設(shè)置和計(jì)算時(shí)間有一定要求。五、利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)優(yōu)化庫存，主要方法包括：1.需求預(yù)測增強(qiáng)：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如ARIMA、Prophet、集成學(xué)習(xí)模型）結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)、市場信息、促銷計(jì)劃、天氣等因素，提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性。2.庫存結(jié)構(gòu)優(yōu)化：通過數(shù)據(jù)挖掘分析產(chǎn)品銷售模式（如ABC分類法），識(shí)別慢速周轉(zhuǎn)、快速周轉(zhuǎn)產(chǎn)品，對它們實(shí)施不同的庫存策略（如安全庫存設(shè)定、訂貨點(diǎn)計(jì)算）。3.動(dòng)態(tài)補(bǔ)貨與智能訂貨：基于實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)和庫存水平，利用算法自動(dòng)觸發(fā)補(bǔ)貨建議或生成訂單，實(shí)現(xiàn)JIT（Just-In-Time）或接近JIT的庫存管理。4.供應(yīng)鏈協(xié)同與可見性：通過數(shù)據(jù)共享平臺(tái)提升供應(yīng)鏈伙伴間的信息透明度，利用協(xié)同規(guī)劃預(yù)測與補(bǔ)貨（CPFR）等方法，共同優(yōu)化庫存水平。5.風(fēng)險(xiǎn)緩沖管理：利用統(tǒng)計(jì)模型（如蒙特卡洛模擬）評估需求波動(dòng)和供應(yīng)中斷風(fēng)險(xiǎn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整安全庫存水平。這些方法共同作用，旨在降低平均庫存持有成本，減少缺貨導(dǎo)致的銷售損失和緊急補(bǔ)貨成本，提高庫存周轉(zhuǎn)率，增強(qiáng)供應(yīng)鏈的響應(yīng)能力。六、數(shù)據(jù)可視化在智慧物流與供應(yīng)鏈管理中具有重要價(jià)值：1.實(shí)時(shí)監(jiān)控與異常預(yù)警：通過儀表盤（Dashboard）實(shí)時(shí)展示關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs），如車輛位置、運(yùn)輸進(jìn)度、倉庫作業(yè)效率、庫存水平、溫度濕度等，管理者一目了然；結(jié)合閾值設(shè)置和異常檢測算法，可自動(dòng)預(yù)警潛在問題（如運(yùn)輸延誤、庫存不足、冷鏈溫度超標(biāo)）。2.路徑與網(wǎng)絡(luò)分析：利用地圖可視化展示車輛實(shí)時(shí)軌跡、配送路線、倉庫布局、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，幫助優(yōu)化路徑，評估網(wǎng)絡(luò)效率。3.需求與銷售分析：通過圖表（如折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖）展示銷售趨勢、產(chǎn)品熱度分布、區(qū)域市場需求差異，為庫存規(guī)劃和市場策略提供依據(jù)。4.績效評估與瓶頸識(shí)別：對比不同部門、不同路線或不同時(shí)期的績效數(shù)據(jù)（如準(zhǔn)時(shí)送達(dá)率、成本、效率），通過可視化圖表（如熱力圖、箱線圖）識(shí)別表現(xiàn)不佳的環(huán)節(jié)或效率瓶頸。5.促進(jìn)溝通與決策：將復(fù)雜的分析結(jié)果以直觀的圖形方式呈現(xiàn)，便于不同背景的管理者和員工理解，促進(jìn)跨部門協(xié)作，支持基于數(shù)據(jù)的快速?zèng)Q策。七、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)：1.風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別：通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析歷史事件數(shù)據(jù)（如供應(yīng)商延遲、自然災(zāi)害、地緣政治事件、產(chǎn)品質(zhì)量問題記錄），識(shí)別與其他風(fēng)險(xiǎn)事件或業(yè)務(wù)中斷高度相關(guān)的潛在風(fēng)險(xiǎn)源（如特定供應(yīng)商、脆弱的運(yùn)輸走廊、依賴單一技術(shù)）。2.風(fēng)險(xiǎn)模式與特征分析：使用聚類分析對歷史風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行分組，識(shí)別不同類型風(fēng)險(xiǎn)的特征（如發(fā)生頻率、持續(xù)時(shí)間、影響范圍），理解風(fēng)險(xiǎn)的演變模式。3.早期預(yù)警模型構(gòu)建：基于異常檢測算法，對供應(yīng)鏈運(yùn)行過程中的實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如供應(yīng)商付款延遲率、港口擁堵指數(shù)、關(guān)鍵物料價(jià)格波動(dòng)、社交媒體輿情）進(jìn)行分析，識(shí)別偏離正常模式的早期預(yù)警信號。4.影響評估預(yù)測：結(jié)合預(yù)測模型（如回歸分析、時(shí)間序列模型）和模擬技術(shù)（如Agent-BasedModeling），基于識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)及其特征，量化預(yù)測該風(fēng)險(xiǎn)可能對供應(yīng)鏈績效（如成本、交貨時(shí)間、服務(wù)水平）造成的潛在影響程度。八、數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)在提升自動(dòng)化倉庫運(yùn)營效率方面的應(yīng)用：1.智能路徑規(guī)劃：利用路徑優(yōu)化算法（如A*算法、蟻群算法）結(jié)合實(shí)時(shí)庫位信息和訂單優(yōu)先級，動(dòng)態(tài)規(guī)劃最優(yōu)揀選、上架、移庫路徑，減少作業(yè)行走距離和時(shí)間。2.庫位優(yōu)化：基于歷史數(shù)據(jù)分析（如產(chǎn)品關(guān)聯(lián)性、周轉(zhuǎn)率），利用聚類或優(yōu)化算法對倉庫布局和貨位進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，提高存儲(chǔ)密度和揀選效率。3.機(jī)器人協(xié)同與調(diào)度：應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)或運(yùn)籌學(xué)方法，對AGV（自動(dòng)導(dǎo)引車）、AMR（自主移動(dòng)機(jī)器人）、AS/RS設(shè)備等進(jìn)行智能協(xié)同調(diào)度和任務(wù)分配，避免沖突，提高設(shè)備利用率。4.預(yù)測性維護(hù)：通過分析設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)（振動(dòng)、溫度、電流等），利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測設(shè)備故障概率，提前安排維護(hù)，減少停機(jī)時(shí)間。5.視覺識(shí)別與分揀：應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別商品條碼、核對貨品，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的出入庫作業(yè)和自動(dòng)分揀。這些技術(shù)的應(yīng)用使得自動(dòng)化倉庫能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、柔性的作業(yè)，降低運(yùn)營成本，提升準(zhǔn)確性和整體效率。九、利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)監(jiān)控配送員行為、評估績效、進(jìn)行安全預(yù)警的應(yīng)用場景：1.行為監(jiān)控與分析：收集配送員的GPS軌跡、行駛速度、急剎車/急轉(zhuǎn)彎次數(shù)、導(dǎo)航使用情況、訂單處理時(shí)間等數(shù)據(jù)。利用聚類分析識(shí)別不同行駛模式（如高效、保守、冒險(xiǎn)），分析配送員工作效率、路線選擇偏好。結(jié)合客戶反饋數(shù)據(jù)（如服務(wù)態(tài)度評分），進(jìn)行綜合行為畫像。2.績效評估：基于準(zhǔn)時(shí)送達(dá)率（ETA達(dá)成率）、配送量、訂單破損率、客戶投訴率、行駛里程、油耗等量化指標(biāo)，建立綜合績效評估模型。利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測訂單完成時(shí)間，對比實(shí)際完成情況，評估效率。3.安全預(yù)警：分析GPS數(shù)據(jù)和駕駛行為數(shù)據(jù)，識(shí)別超速、疲勞駕駛（如長時(shí)間連續(xù)行駛、夜間駕駛）、危險(xiǎn)駕駛行為（急加減速、偏離車道）。當(dāng)檢測到異常行為時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出安全提醒或警告，預(yù)防事故發(fā)生?？山Y(jié)合外部數(shù)據(jù)（如天氣、道路事故黑點(diǎn)）進(jìn)行更全面的風(fēng)險(xiǎn)評估。實(shí)現(xiàn)思路通常包括：部署車載GPS/Telematics設(shè)備收集數(shù)據(jù)；建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理平臺(tái)；開發(fā)分析模型（行為識(shí)別、績效計(jì)算、安全預(yù)警）；構(gòu)建可視化監(jiān)控界面或集成到現(xiàn)有管理系統(tǒng)中。十、利用傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)冷鏈物流實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測和預(yù)測：1.實(shí)時(shí)監(jiān)控：部署部署在運(yùn)輸車輛、集裝箱、倉庫內(nèi)的溫度、濕度、振動(dòng)等傳感器，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸至云平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)和初步展示。2.異常檢測：利用統(tǒng)計(jì)方法（如3-Sigma法則）或機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如孤立森林、一異常檢測）分析實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)流，與預(yù)設(shè)的溫濕度范圍或歷史正常值進(jìn)行比較，一旦檢測到溫度或濕度超出閾值或出現(xiàn)異常波動(dòng)趨勢，立即觸發(fā)報(bào)警。3.預(yù)測與預(yù)警：基于歷史溫度數(shù)據(jù)流和影響因素（如運(yùn)輸路線、天氣預(yù)測、車輛歷史表現(xiàn)），應(yīng)用時(shí)間序列預(yù)測模型（如LSTM）或回歸模型預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的溫度變化趨勢。當(dāng)預(yù)測顯示溫度可能即將或?qū)?huì)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)間時(shí)（如接近冷凍點(diǎn)、解凍風(fēng)險(xiǎn)），提前發(fā)出預(yù)警，以便及時(shí)采取干預(yù)措施（如調(diào)整空調(diào)設(shè)置、改變運(yùn)輸路線）。十一、智慧物流項(xiàng)目可行性研究初步方案設(shè)計(jì)：1.確定研究目標(biāo)：明確項(xiàng)目要解決的核心業(yè)務(wù)問題（如降低運(yùn)輸成本、提高準(zhǔn)時(shí)率、增強(qiáng)供應(yīng)鏈可見性、提升客戶滿意度等），以及期望達(dá)到的具體效果和量化指標(biāo)。2.選擇關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs）：定義用于衡量項(xiàng)目成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)，如總物流成本、訂單準(zhǔn)時(shí)交付率（OTD）、庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、客戶投訴率、系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間等。3.設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集方案：確定所需數(shù)據(jù)的來源（內(nèi)部系統(tǒng)如ERP/WMS/TMS、外部數(shù)據(jù)如地圖API、天氣服務(wù)、IoT傳感器等）、數(shù)據(jù)類型（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）、數(shù)據(jù)采集頻率和方法，制定數(shù)據(jù)獲取和整合計(jì)劃。4.規(guī)劃數(shù)據(jù)科學(xué)模型初步應(yīng)用：根據(jù)研究目標(biāo)和業(yè)務(wù)場景，初步規(guī)劃需要應(yīng)用的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和模型，例如：需求預(yù)測模型、路徑優(yōu)化算法、庫存優(yōu)化模型、異常檢測模型等。說明模型輸入、輸出及其對業(yè)務(wù)決策的潛在支持方式。5.評估與比較：對比不同技術(shù)方案或策略的效果與成本，進(jìn)行初步的技術(shù)和商業(yè)可行性評估，包括技術(shù)難度、數(shù)據(jù)可用性、預(yù)期收益、投資回報(bào)期等。6.風(fēng)險(xiǎn)評估與應(yīng)對：識(shí)別項(xiàng)目實(shí)施過程中可能遇到的主要風(fēng)險(xiǎn)（數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)瓶頸、業(yè)務(wù)阻力、集成困難等），并提出初步的應(yīng)對策略。十二、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計(jì)算技術(shù)在智慧物流與供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的變革與應(yīng)用：1.變革：*實(shí)時(shí)化與主動(dòng)性：IoT傳感器實(shí)現(xiàn)物理世界的全面互聯(lián)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，邊緣計(jì)算在靠近數(shù)據(jù)源處進(jìn)行初步處理，使得供應(yīng)鏈狀態(tài)監(jiān)控更實(shí)時(shí)、響應(yīng)更迅速，從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)