最后一英里物流市场现状研究分析-

最新推荐文章于 2025-12-26 14:13:01 发布
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#数据挖掘 #数据分析 #数据库 #big data #物联网

辰宇信息咨询公司发布的报告显示，2021年中国最后一英里物流市场销售收入达到万元，预计2028年将增长至万元，2022-2028年CAGR为%。主要企业包括UPS、DHL、FedEx、Kuehne + Nagel和顺丰等，B2C应用占比最高，3C产品市场增长潜力大。报告详细分析了市场现状、企业竞争格局、地区分布及未来趋势。

辰宇信息咨询市场调研公司最近发布-《2022-2028中国最后一英里物流市场现状研究分析与发展前景预测报告 》

内容摘要

本文研究中国市场最后一英里物流现状及未来发展趋势，侧重分析在中国市场扮演重要角色的企业，重点呈现这些企业在中国市场的最后一英里物流收入、市场份额、市场定位、发展计划、产品及服务等。历史数据为2017至2021年，预测数据为2022至2028年。

2021年中国最后一英里物流市场销售收入达到了 万元，预计2028年可以达到 万元，2022-2028期间年复合增长率(CAGR)为 %。中国市场核心厂商包括UPS Supply Chain Solutions、DHL Supply Chain & Global Forwarding、FedEx、Kuehne + Nagel和SF Express等，2021年前三大厂商，占有大约 %的市场份额。

从产品类型方面来看，B2C占有重要地位，预计2028年份额将达到 %。同时就应用来看，3C产品在2021年份额大约是 %，未来几年CAGR大约为 %。

 

主要企业包括：

UPS Supply Chain Solutions

DHL Supply Chain & Global Forwarding

FedEx

Kuehne + Nagel

SF Express

XPO Logistics

DB Schenker Logistics

Nippon Express

GEODIS

CEVA Logistics

J.B. Hunt (JBI, DCS & ICS)

Agility

China POST

Hitachi Transport System

DSV

YTO Express

Panalpina

Toll Holdings

Expeditors International of Washington

GEFCO

ZTO Express

STO Express

Dachser

C.H. Robinson Worldwide

Sinotrans

Yusen Logistics

按照不同产品类型，包括如下几个类别：

B2C

B2B

按照不同应用，主要包括如下几个方面：

3C产品

新鲜产品

其他

重点关注如下几个地区:

华东地区

华南地区

华北地区

华中地区

西南地区

西北及东北地区

本文正文共9章

报告目录

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17、无人机技术在物流与充电领域的创新应用
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本文研究了印度Bhedaghat地区旅游乘船体验与贾巴尔普尔市最后一英里物流配送中的人体工程学问题。通过问卷调查与实地观察，发现游船座位布局不合理、遮阳棚设计缺陷导致游客观赏体验下降并引发身体不适；同时，配送员因摩托车超载、缺乏人体工程学设计而面临高发的肌肉骨骼疾病和安全风险。研究对比了两个行业在人体工程学缺失和环境影响方面的异同，并提出了优化座椅与遮阳结构、改进车辆承载设计、加强人员培训等改进建议。未来需推动智能化与人性化设计，提升用户体验与从业者健康水平。
- 为什么这个方向“更好写”且一周内可行： - 问题经典明确：VRP是工业工程的经典问题，有大量本科层次的参考资料和研究范例。 - 数据易于生成：模拟数据完全可控，无需依赖外部获取。 - 方法成熟简化：基础启发式算法逻辑清晰，易于实现或理解。 - 成果直观实用：路径方案和成本数据是非常直观的“实践产出”。 - 范围可控：通过限定客户点数量、简化约束条件，可以有效控制工作量。 ------------------------------------------------------------------------------------------ - 第 1 章：简介 - 智能物流和最后一公里配送的背景（建议 1 中的痛点）。 - 最后一英里交付优化对新鲜食品/电子商务的重要性。 - VRP 简介，特别是 CVRP 作为重点。 - 研究目标（例如，为模拟场景建模和求解 CVRP，分析不同参数的影响）。 - 研究的范围和局限性。 - 论文结构。 - 第 2 章：文献综述 - 最后一英里配送挑战和解决方案概述（简要地，借鉴建议 1 的想法，如储物柜/共享配送来展示背景）。 - 深入了解车辆配送问题 （VRP）：定义、常见类型。 - 特别关注有容量 VRP （CVRP）：数学公式，常见约束。 - 回顾 CVRP 的解决方案方法，特别是启发式算法，如最近邻和储蓄算法。简要提及确切的方法和元启发式方法，但说明为什么为您的范围选择启发式方法。 - VRP 在物流和最后一英里交付中的应用。 - 第 3 章：方法 - 问题表述： 明确定义您正在解决的 CVRP。提供数学模型（目标函数：例如，最小化总距离;约束条件：例如，车辆容量、每个客户访问一次、在停车场开始/结束）。 - 仿真数据生成： - 描述您的虚拟城市布局（例如，坐标系）。 - 详细说明 depot 和 customer 位置的生成方式（例如，区域内的随机分布、聚类等）。 - 如何分配客户需求（例如，某个范围内的随机数）。 - 车辆规格（可用车辆数量、每辆车的容量）。 - 提供您生成的数据的一小部分示例。 - 解决方案算法： - 选择一种简单的启发式算法（例如，Nearest Neighbor 或简化的 Savings 算法）。 - 清楚地解释算法的分步逻辑。 - 或者，如果使用 Google OR-Tools 等求解器： 说明如何在工具中设置 CVRP 模型。 - 实验设计/场景设置： - 定义 2-3 个您将测试的特定场景（例如，场景 1：低需求，场景 2：高需求，场景 3：混合车辆容量）。清楚地说明每个参数。 - Performance Metrics： 您将如何评估解决方案？（例如，总距离、使用的车辆数量、平均路线长度、计算时间（如果实施）。 - 第 4 章 结果和分析 - 对于每个方案： - 提供解决方案（路线列表、每辆车服务的客户）。 - 在简单的坐标图上可视化路线。 - 报告性能指标的值。 - 比较分析：比较不同场景的结果。讨论参数 （需求、容量） 的变化如何影响解决方案。 - 讨论您选择的算法/方法的有效性和局限性。 - 第 5 章：结论和未来工作 - 您的主要发现摘要。 - 重申您研究的贡献（例如，演示 CVRP 应用、分析情景）。 - 研究的局限性（例如，简化的假设、小规模、基本的启发式）。 - 对未来工作的建议（例如，结合时间窗口，使用更复杂的算法，考虑动态 VRP，如果可能，应用于真实的（小型）案例研究）。根据大纲，我是浙江科技大学工业工程本科生，帮我写毕业论文
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