具体描述
道路运输管理信息化培训教材，ISBN：9787114065521，作者：李华中
《智慧交通与物流：现代运输管理体系构建》 内容概述 本书深入探讨了现代道路运输管理领域的核心理念、技术应用与发展趋势，旨在为从业人员、决策者及相关研究者提供一个全面、系统的知识框架。全书围绕“智慧化”和“协同化”两大主线，详细阐述了如何通过信息技术的集成与创新，提升道路运输的效率、安全、环保水平，并优化服务体验，从而构建一个更加高效、可持续的现代运输管理体系。 第一部分：现代道路运输管理基础与挑战 第一章 现代道路运输业概览： 经济社会发展的驱动力： 分析道路运输作为国民经济大动脉的关键作用，其在连接生产与消费、促进区域经济协调发展、保障民生等方面的不可替代性。 行业发展现状与特点： 梳理当前道路运输业的主要业态（客运、货运、物流），探讨其规模、结构、市场格局以及在我国经济转型升级中的定位。 面临的主要挑战： 深入剖析当前道路运输业在效率低下、成本高企、环境污染、安全隐患、信息孤岛、服务水平参差不齐等方面的突出问题，为后续的技术应用和管理优化奠定基础。 管理创新的必要性： 强调在传统管理模式难以适应新形势下，引入创新理念和技术手段，提升管理效能的迫切需求。 第二章 传统运输管理模式的局限性： 分散式与手工化操作： 详细描述传统模式下信息传递的滞后性、数据采集的随意性、流程审批的繁琐性，以及由此带来的效率损失与人为差错。 信息不对称与沟通障碍： 分析信息在承运人、托运人、司乘人员、监管部门之间的壁垒，以及由此造成的资源浪费、决策失误。 资源利用率低下： 探讨车辆空载率高、线路规划不合理、人力成本虚高、设备维护不到位等问题，分析其根源。 安全与环保监管的滞后： 阐述传统监管手段在实时监控、风险预警、事故追溯方面的不足，以及对环境的潜在负面影响。 服务质量的不可控性： 指出客户对时效性、准确性、透明度的期望日益增长，而传统模式难以有效满足。 第二部分：智慧化技术在道路运输管理中的应用 第三章 物联网（IoT）与传感器技术： 核心原理与构成： 介绍物联网的基本架构（感知层、网络层、应用层），以及各类传感器（GPS、RFID、摄像头、温度/湿度/压力传感器等）的功能与原理。 车辆状态实时监测： 讲解如何利用传感器实时采集车辆的地理位置、速度、油耗、里程、发动机工况、轮胎压力、载货状态等信息。 货物追踪与全程监控： 阐述如何通过RFID、二维码、IoT标签等技术，实现对货物的精确定位、出入库记录、温湿度变化、震动等关键信息的全程监控，确保货物安全。 基础设施状态监测： 探讨传感器在道路、桥梁、隧道等基础设施健康监测中的应用，提前预警潜在风险。 应用案例分析： 结合实际项目，展示物联网技术在提升车辆调度效率、优化燃油经济性、保障货物品质、减少损耗等方面的具体成效。 第四章 大数据分析与人工智能（AI）： 海量数据采集与存储： 探讨如何从各种信息系统中汇聚多维度数据，并进行有效的存储与管理，为大数据分析提供支撑。 数据清洗与预处理： 介绍数据挖掘前的数据清洗、去重、格式化等关键步骤。 预测性维护与故障诊断： 分析如何利用AI算法（如机器学习、深度学习）对车辆运行数据进行分析，预测潜在故障，实现主动式维护，降低维修成本和停运时间。 智能调度与路径优化： 讲解AI算法在处理复杂交通状况、实时路况、载货需求、车辆能力等因素后，生成最优的车辆调度方案和运输路径，最大化效率，最小化成本。 交通流量预测与拥堵治理： 阐述如何利用历史数据和实时数据，通过AI模型预测交通流量，为交通管理部门提供决策支持，缓解交通拥堵。 风险评估与安全预警： 分析AI在识别危险驾驶行为（如超速、疲劳驾驶、急刹车）、预测交通事故风险方面的能力，并实现实时预警。 客户需求分析与个性化服务： 探讨如何通过分析客户的运输历史、偏好等数据，提供更精准、个性化的服务。 案例研究： 重点展示大数据与AI在提升运力周转率、降低油耗、优化运输线路、提升准时率等方面的成功案例。 第五章 云计算与移动互联技术： 云计算的优势与应用： 介绍云计算的弹性、可扩展性、成本效益，以及在提供统一数据平台、支持大规模计算、实现资源共享方面的作用。 SAAS（软件即服务）模式： 阐述基于云的运输管理软件（TMS）、物流管理软件（LMS）、车队管理软件（FMS）等如何降低企业IT投入，提高部署效率。 移动互联的赋能： 强调智能手机、平板电脑等移动终端在信息采集、任务下发、状态反馈、实时沟通中的重要性。 司乘人员的移动应用： 讲解为驾驶员设计的APP，提供导航、任务管理、订单接收、电子签收、行车记录等功能，提升工作便利性和信息同步性。 管理者的移动端平台： 分析管理者如何通过移动端随时随地查看车辆位置、运输进度、数据报表，进行远程指挥与决策。 数据安全与隐私保护： 探讨在云计算和移动互联环境下，如何确保数据的安全性与合规性。 实践案例： 展示企业如何利用云和移动技术，实现对分散式车队的集中管理，提升信息流通效率，降低运营成本。 第六章 5G、北斗导航与区块链等前沿技术： 5G技术赋能： 探讨5G的低延迟、高带宽特性如何支持更复杂的实时监控、高清视频传输、远程协同操作，例如车联网（V2X）通信。 北斗导航系统： 详细介绍北斗系统在定位精度、服务范围、抗干扰能力等方面的优势，以及其在车辆定位、导航、应急救援中的关键作用。 区块链技术在运输链条中的应用： 探讨区块链的不可篡改、去中心化特性如何应用于货物溯源、电子合同、运费结算、信用体系建设，提升交易的透明度和可信度。 地理信息系统（GIS）： 介绍GIS技术在路线规划、区域分析、交通网络可视化、应急响应中的应用，为空间决策提供支持。 数字孪生（Digital Twin）： 探讨构建运输系统数字孪生的可能性，实现对物理实体的虚拟仿真与优化，进行更深入的分析与预测。 技术融合的潜力： 展望这些前沿技术融合应用，为构建更智能、更安全的未来道路运输体系带来的巨大潜力。 第三部分：现代运输管理体系的构建与优化 第七章 智能交通运输管理平台建设： 平台架构设计： 提出构建一个集约化、标准化的智能交通运输管理平台的整体框架，包括数据采集、数据存储、数据处理、应用服务、用户接口等模块。 多源异构数据整合： 强调平台需要能够整合来自车辆、货物、道路、环境、人员等各方面的数据，打破信息孤岛。 核心功能模块详解： 车辆监控与调度系统： 实时追踪、任务分配、动态调度、优先级管理。 货物跟踪与管理系统： 全程可视化、异常预警、状态更新、电子签收。 安全管理系统： 驾驶行为分析、疲劳监测、超速报警、事故记录与分析。 环境监测与管理系统： 排放监测、能耗管理、环保合规性检查。 客户服务与信息发布系统： 运输状态查询、通知公告、投诉处理。 数据分析与决策支持系统： 报表生成、趋势分析、可视化图表、智能诊断。 与政府监管部门的对接： 满足政府监管要求，实现数据共享与协同管理。 平台实施策略： 探讨平台建设的步骤、技术选型、团队组建、项目管理等关键环节。 第八章 智慧物流与供应链协同： 物流信息平台的关键作用： 分析物流信息平台如何连接上下游企业，实现信息互联互通。 全程供应链可视化： 强调从原材料采购到最终交付的整个供应链过程的实时可视化，提高透明度。 需求预测与库存优化： 探讨如何利用大数据分析，更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低仓储成本。 运输与仓储的协同： 分析如何通过智能化调度，实现运输车辆与仓储资源的无缝衔接，提高整体运作效率。 “最后一公里”的优化： 探讨智能配送、共同配送、无人配送等在解决“最后一公里”难题中的应用。 供应链风险管理： 阐述如何通过信息共享与协同，提升应对突发事件（如疫情、自然灾害）的能力，保障供应链的韧性。 案例分析： 展示企业如何通过建设智慧物流平台，实现供应链的提质增效，提升市场竞争力。 第九章 绿色交通与可持续发展： 环保法规与政策解读： 分析国家及地方关于道路运输环保的最新法规和政策导向。 节能减排技术应用： 讲解如新能源车辆推广、高效发动机技术、低滚阻轮胎、空气动力学设计等在降低油耗和排放方面的作用。 智能调度与路线优化对环保的影响： 阐述如何通过避免空载、缩短行程、减少拥堵，实现显著的节能减排效果。 碳排放监测与管理： 探讨如何利用技术手段对车辆的碳排放进行实时监测、统计和分析，为企业制定减排目标提供依据。 绿色供应链的构建： 鼓励企业在供应链的各个环节践行绿色理念，选择环保的承运商和运输方式。 可持续发展战略： 将环保理念融入企业长期发展战略，提升企业社会责任形象。 第十章 运输安全管理与应急响应： 主动式安全管理： 强调从被动应对转变为主动预防，通过技术手段识别和消除安全隐患。 智能驾驶行为监测与干预： 详细介绍疲劳驾驶检测、分心驾驶提醒、紧急制动预警、车道偏离预警等技术。 车辆安全性能提升： 探讨ADAS（高级驾驶辅助系统）在提高车辆主动安全性能方面的作用。 事故发生后的快速响应： 讲解如何利用平台快速定位事故地点，联动急救、消防、交警等部门，提供准确信息，缩短响应时间。 应急预案与演练： 强调制定详细的应急预案，并定期进行演练，提高全员应对突发事故的能力。 数据驱动的安全改进： 分析事故数据，找出事故发生的规律和原因，为改进安全管理措施提供依据。 第十一章 行业监管与政策法规： 政府监管的演进： 回顾道路运输管理从传统审批式监管向服务式、智能式监管的转变过程。 智能监管手段的应用： 探讨大数据、AI、物联网等技术在提升监管效率、精准度、便捷性方面的应用，如“两客一危”车辆的实时监控、超限超载车辆的智能检测。 信用体系建设： 分析如何利用大数据构建运输企业的信用评价体系，引导企业合规经营。 数据共享与开放： 探讨在保障数据安全的前提下，如何促进政府、企业间的数据共享，形成协同治理。 行业标准化与规范化： 强调制定和推广行业标准，为技术应用和系统建设提供统一遵循。 面向未来的政策建议： 提出推动道路运输业高质量发展的相关政策建议。 第四部分：未来展望与人才培养 第十二章 道路运输管理信息化发展趋势： 人机协同与自动化： 展望自动驾驶技术、无人配送的未来发展，以及人类在其中扮演的角色。 AI在决策中的深度应用： 预测AI将不仅仅是辅助决策，而是能够独立完成更复杂的管理任务。 绿色智能交通的深度融合： 探讨新能源、智慧交通、智能电网等概念的进一步融合。 个性化与定制化服务： 预测运输服务将更加个性化、定制化，以满足不同客户的独特需求。 全球化与智能化： 探讨全球化背景下，智能化技术如何帮助中国道路运输业走向国际。 第十三章 信息化人才培养与能力建设： 复合型人才需求： 强调当前行业急需具备跨学科知识（如交通工程、计算机科学、数据分析、管理学）的复合型人才。 教育与培训体系改革： 探讨高校课程设置、职业技能培训、在职人员继续教育等方面的改革方向。 实践导向的学习： 强调理论与实践相结合，鼓励通过项目实践、案例分析等方式提升学习效果。 终身学习理念： 鼓励从业人员保持学习热情，不断更新知识和技能，适应技术快速迭代的挑战。 企业与高校的合作： 倡导企业与教育机构紧密合作，共同培养符合行业需求的高素质人才。 本书力求通过对这些内容进行详实阐述，为读者勾勒出一幅现代道路运输管理信息化发展的宏伟蓝图，并提供可操作的思路与方法，助力行业迈向更加智慧、高效、绿色、安全的未来。
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