铁路货运站物流信息处理平台构建及应用

2022-06-18杨生

中国储运 2022年6期

文/杨生

0.引言。

本文针对传统物流信息处理平台的不足，提出了铁路货运站物流信息处理平台的构建，并对其应用效果作出了客观分析，为铁路货运的发展提供一定的帮助。

1.铁路货运站物流信息处理平台硬件设计

本文设计的铁路货运站物流信息处理平台硬件采用B/S架构，结合JSP技术，避免物流信息量较大导致平台数据处理不稳定情况的发生。本文设计的信息处理平台是集应用服务器集群、负载均衡设备与其他硬件共同组成的。选取UNIX操作系统，为平台提供不间断运行的环境。平台采用Redis负载均衡器，调节服务器内存压力。服务器采用Spring MVC框架结构，将前端发出请求的数据通过可视化的形式展现出来。平台的控制器采用整体性能相对较高的控制器，保证控制器与服务器之间的同步通信，根据物流信息的变化，及时作出响应。在平台逻辑层与视图层中建立交互关系，根据控制器发出的请求，平台通过Mapper接口接收请求及具体的参数，为请求及参数的传递提供良好的硬件环境。

2.铁路货运站物流信息处理平台软件设计

基于上述物流信息处理平台的硬件设计结束后，接下来，对平台的软件进行设计。本文设计的平台软件功能结构，如图1所示。

图1 铁路货运站物流信息处理平台功能结构图

如图1所示，平台软件功能主要包括数据查询、平台设置以及数据分析三个部分，各个部分的具体设计如下所示。

2.1 数据查询模块设计

在铁路货运站物流信息处理平台的软件设计中，数据查询模块作为平台运行的基础，对平台设计具有重要意义。在数据查询模块中，增加城市吨数排名功能。平台以排名的形式展示具体的货运吨数信息，铁路货运站工作人员通过平台能够实时查询不同省份货运吨数热力图，掌握各个省份城市的发货量与收货量。通过货运吨数热力图展示货物品类货运的频繁度，分析企业在指定时间内的货物品类占比。在数据查询模块设计中，采用聚类算法的方式，计算物流信息优化的路线。首先，设定k个城市簇，基于聚类算法，获取城市簇中心的平方误差和，计算公式为：

其中，N表示物流信息样本总数；rnk表示样本n是否在簇k内；μk表示第k个簇的均值；xn表示第n个物流信息样本点，通过迭代计算的方式，固定μk值，保证数据点归类的中心取值范围。将距离相对较近的城市，根据货运吨数聚集为一个城市簇，筛选热门城市簇，形成铁路物流运输信息矩阵，解决货运信息庞大数据量的查询问题。

2.2 平台功能设计

物流信息处理平台内各项功能的设计，是保证平台稳定运行的基础。首先，设计平台的登录功能，设置账号密码与验证码，在用户输入账号密码及验证码后，平台首先对验证码进行验证，验证成功后，平台自动检索用户的账号和密码的正确与否，检索结果正确，则跳转至下一界面，登录成功；检索结果错误，则返回到登录界面。当检索结果错误次数超过5次时，平台自动进入锁定状态，再次登录时需要管理员的认证。本文设计的铁路货运站物流信息处理平台登录的流程，如图2所示。

图2 平台登录流程

如图2所示，铁路货运站物流信息处理平台登录成功后，管理员根据用户不同的账号类型，设置对应的权限，主要包括信息修改、信息删除与信息添加等。

登录与用户权限功能设计结束后，对平台仓储管理功能进行设计。仓储管理功能主要负责处理平台内铁路货运站所有仓储、配送及采购的订单信息，根据订单的不同，进行对应的订单处理作业。在货运物品上粘贴指定的二维码，平台通过扫描物品二维码获取商品入库信息与出库登记信息，实现信息的自动化存储。根据出入库登记信息，实时修改商品的库存状态。在仓储管理功能设计中结合Ajax技术，输入不同的仓储管理参数，获取物流信息的可视化展示数据。采用顶部加左右结构的功能界面布局方式，在仓储管理界面增加导航设计，调整展示功能的数量，使用户与货运站工作人员能够更加清晰地获取物流信息。

2.3 物流信息数据库设计

基于平台的各项功能模块设计完毕后，对铁路货运站物流信息数据库进行设计。本文结合E-R图的设计方式，建立了平台的物流信息数据库表，其中包括运单信息、用户基本信息、仓储基本信息等内容，如表1所示。

如表1所示，为本文设计的铁路货运站物流信息处理平台数据库表，能够全方位地为平台的运行提供强大的数据支持，提高海量物流数据信息存储与管理的效率。

3.应用测试

为了进一步对本文设计的铁路货运站物流信息处理平台的可行性与应用效果作出客观分析，进行了如下应用测试。本次测试中，平台的运行环境采用Windows 7，浏览器采用Chrome，通过黑盒测试方法，对平台各项功能的运行状况进行测试，验证平台功能是否能够稳定运行。首先，针对平台的设置功能进行测试，结果如表2所示。