【顾客视角下的智慧物流配送评价体系实证探究（含问卷）（论文）14000字】

[1]，对物联网的概念、理论和应用进行了研究。冯松林、游天春认为，数据可以通过智能数字处理技术进行处理，实现智能化转换，并得到了广泛的应用。杨光、耿贵通过研究发现，物联网的概念分为三个阶段。第一步是将无线通信和技术融入互联网，解决技术难题，第二步是把用户之间的联系扩大到互联网与物的联系，最后一步是在前两步的基础上进行智能化处理，最终实现智能互联。关于智能物流内部布局的评价方法，张研[2]认为，农产品的特点不同，区域差异也很大。在本文件中，它还强调了由于这些因素的差异而建立评价体系的局限性。因此，本文根据当当网的现状，运用层次分析法对产品物流配送进行了研究，构建了符合当当网的产品物流配送指标体系，主要分析了当当网产品物流配送体系存在的问题。根据文献分析，夏立平初步建立了冷链物流配送中心配送绩效评价体系指标，周建军[20]则是用因子的权重确定了各指标的权重从顾客的角度选取了物流配送B2C电子商务评价的七个指标，建立了公司物流配送体系指标并且通过层次分析法进行分析和实证研究。罗仁[24]用案例分析的方法描述了智能物流信息平台的建立，分析了相应的防范措施，强调要从实际问题出发，不断完善信息平台体系。傅培华[23]，梁启荣[26]，李勇[27]预先建立了分析现代物流发展状况的智能仓储指标体系，同时也运用了层次分析法进行了检验，文立青将智能物流与完整运输相结合，建立了完整的评价指标体系，用主成分法计算协调发展等级模型，找出差距并提出相应的建议。综上所述，国内互联网的发展是比较稳定和成熟的。近年来我国物联网研究也取得了一定的进展，不仅在概念层面，在包括物联网实际应用作为国民经济部门发展战略在内的多个领域都取得了相当不错的发展趋势。同时研究在如何利用物联网提高物流效率方面，为智能物流的发展提供理论和技术支持。1.3文献评述综上所述，在确定评分指标时，从管理人员和技术人员的角度出发，通过对国内外文献的分析，得出的评价结果难以满足客户的真实需求和关注；同时，客户对物流服务的需求也在不断增加。本研究从顾客的角度定义了评价指标体系，是因为他们将更加关注物流过程和物流结果，如物流信息的更新、货物的配送等。通过评价体系建立的配送系统以满足客户日益增长的个性化服务需求，提高服务能力和服务绩效，避免因为平时无法发现的问题使顾客流失，因为顾客更加关注当前市场中顾客服务的关键因素，为了保证物流配送过程评价结果和物流配送结果的准确性，更有效地发挥智能物流配送的商业化作用，实现智能物流配送的快速发展，使智能物流配送企业的经济效益超过预期。所以我期望通过层次分析法来构建现在的智慧物流配送体系，并且我选取的角度会是顾客的视角。因为顾客是智慧物流的最终服务对象，顾客对于企业配送的评价直接决定着企业的配送体系是否成功。从顾客的角度下选取的相关指标，也会更加的贴合现实情况，增加评价体系的合理性。通过层次分析法，可以丰富智慧物流评价体系的研究方法，因为现在的许多评价方法都是使用模糊综合评判、主层次分析法这些评价方法都具有一定的主观性，其结果往往会偏离实际的情况。通过将层次分析法引入物流企业的评价体系当中，并且验证体系的不足并加以改正，这对提高智慧物流配送企业的持续发展和综合竞争力有着积极正面的影响。2相关理论基础2.1智慧物流配送的相关理论2.1.1智慧物流配送智慧物流[3]是利用集成智能化技术，其中又包括条形码、射频识别技术等先进物联网技术，使得物流系统可以模仿人的智能。这项技术广泛应用于物流行业通过计算机平台和网络通信技术，实现货物运输过程的自动化运行和高效优化管理，在许多基础活动方面都发挥了巨大作用如运输、仓储、包装等，提高物流行业的服务水平并且降低成本，减少社会资源和自然资源的消耗。物联网为物流业创造一个良好的交流环境。要实现智能物流系统的计算机化、智能化、自动化、透明化和操作性更快，需要做的就是将传统的物流技术和系统的智能化操作进行结合，提高系统的运行效率。智慧物流[13]强调了智能物流过程、网络协作和智能决策过程的数据。配送功能[14]包括以下几个方面：首先，是在发货端的备货配送功能，最终要达到的目的是有效降低运营成本，就需要提升智能物流配送的便利性，利用计算机网络在线处理订单，采用智能存储系统自动收发货，这样子就可以避免人为失误，提高效率，从而形成一种电子化的办公环境；其次是最末尾的配送服务功能。企业向个人的分配直接摆在广大消费者面前。消费者在收到商品配送信息和收到商品时的感知直接影响着企业的形象；再次就是配送的功能，利用全球定位系统对车辆和货物进行实时监控，若想要检测货物当下所处的状态，可以利用电子标签技术，利用计算机系统实现车辆的合理配送，车辆区域的分配等，提高了分配速度和管理控制效率。简单地向客户交付商品只完成了基本的责任，还需要为客户提供更具成本效益的增值服务，例如使用智能终端[15]获取多种收款方式，通过信息处理向客户提供实时物流信息，并利用移动终端转换多种支付方式；如果说智能物流配送就是对设备信息的智能配送和综合处理技术[4]，那么这项技术的具体应用就是利用大数据分析客户偏好，通过客户的偏好给他推送客户感兴趣的信息，这样就需要对物流信息进行整合和处理，对系统的分析能力提出了很高的要求。2.1.2物联网技术物联网（InternetofThings）[8]是指通过无线和无线通信，利用大融合技术和云计算，在我们周围的一系列终端，在不同的网络模式下获得无限的连接时间和地点，这种连接方式是在安全协议中完成的，帮助人们完成个性化的需求，如实时监控等。在计算机网络的基础上，利用其它的高科技手段以及通信技术手段，通过末端信息传感器，将人、物品和互联网连接起来，借助互联网实现对人和物品的监控、定位等，进而建立物流、资金流、信息流传递及共享的信息网络系统。物联网广义系统的体系结构[12]在技术层面上来讲，就是处于末端的感应网络，还有与网络进行融合的通信基础设备，以及作为支撑的普适性极高的服务体系，这些都是通过相关的研究而得来的。简单来说就是网络层、感知层和应用层。最底层不仅是物联网最重要的部分，也是物联网的核心层次，也是很多企业的基础部分。目的是使互联网在应用过程中尽可能准确，提高其整体感知力，提高物联网效率，降低运营成本；中层取决于全国的移动通信技术[9]，这项技术越是广泛，越能有效地构建系统，优化物联网的功能和流程，正是由于这种制度建设，科技物联网才得以正常使用；上层是在前两个层面的基础上扩展应用层，这也是物联网技术发展的需要。通过物联网技术与各类信息的融合，利用海量数据处理技术，以最低的成本、最佳的效果、最佳的安全保障计算出系统解决方案，最终实现物联网的智能化效果。2.2传统评价方法的介绍2.2.1．综合评分法目前很多文章在评价中都会采用综合评分法[16]，其过程是先将分数赋给每个指标，然后根据每个指标的实际情况分配权重，最后根据数理统计的方法进行加权求和。这种方法不仅容易掌握，而且操作十分的容易上手。但这种方法也有一些不足之处：一）纵观我国行业，每一个指标都有其相应的标准值，只提取其中一个指标进行打分，结果会影响企业整体价值的效果，每个指标的加权汇总得出的是一个整体值，因此企业的具体问题可能没有得到充分反映；二）由于物流业的技术装备更新较快，指标的标准值也会有所提高，因此受外部因素影响较大；三）最重要的一点是，在权重的分配上，没有办法实现真正客户的权重分配，这样，评价结果就会有一定的偏差。2.2.2．层次分析法顾名思义，层次分析法（AHP）是为评估对象的每个指标建立一个层次结构[5]。一般来说，评估的主体是参考层，其次是标准层，最后是方案层。经过层次分析，可以对指标进行定性和定量分析。同时，为了确定一个指标相对于其他指标的相对重要性，就需要计算特征值和特征向量，并且构造相应的判断矩阵。分析的项目较多的还可以借助软件分析，必须对每个层次的指标进行比较，这种方法相比于其他方法的优点是可以对定性指标进行量化，避免了以往的指标只有定量指标进行评价的问题，过于个体化，影响最终结果[6]。但这种方法也存在一些矛盾的地方，比如说在确定某一指标与其他指标的相对重要性时，会受到主观因素的强烈影响，就需要决策者有足够的行业经验，以便在比较指标时做出最准确的评估[17]，不然的话就会造成评价的结果并不能正确的反应真实的情况。2.2.3．主成份分析法通过分析数据的导入和循环，从多个设置的标准中提取与被评价对象关联性较大的主要成分就是主成分分析法，这也是数据分析中常用的方法，根据主要指标与其他指标的相关性进行分类，这样子就可以在主要的指标下面包含多个与之相关的指标。其优点是优化了评价结果，减少了计算工作量；缺点是初始阶段需要大量的数据支持，分析过程中的负权重只能用绝对值来处理。表2-1各种评价方式对比项目综合评分法层次分析法主成份分析法权重的确定主观确定层次分析确定分析数据内部结构确定层次分析法确定定性指标的分析无综合分析判断及数据标准化综合分析判断法综合评分的计算单项指标加权平均用综合评价函数计算经营业绩综合值单项指标加权平均3顾客视角下智慧物流配送评价体系的构建3.1顾客视角下智慧物流配送评价指标体系的初步建立在大部分的智慧物流，物流配送的有关参考文献中，一般会从管理者角度评价，指标包括企业服务质量（仓储保管服务、装卸搬运、信息质量、处理误差质量、运输服务、增值服务、售后响应速度）、企业财政状况（运作营运能力、偿还债务能力、发展潜力、盈收能力等）、综合素质（服务人员的水平、管理水平、品牌建设、管理人员素质等）。然而，为了满足日益增长的个性化客户服务需求，同时为了提高服务能力和服务绩效，为了避免企业在智能物流配送过程中通常使用的盲点，由于物流配送的最终目的是为顾客提供服务，以顾客为主体可以提高评价结果的准确性。参考目前一些主流企业的物流配送过程和其所选择的方式，结合现在所要研究的当当网的实际情况，从顾客的角度出发主要从以下四个方面选择相关指标进行总结。如图3-1图3-13.2建立层次结构模型因此我将从顾客视角对智慧物流配送评价作为层次分析的总目标层A,将智慧仓储系统C1、智能订单处理系统C2、智慧信息惯例系统C3、智慧运输系统C其中，定量指标有：交通工具调度是指监控车辆的比例；智能库存盘点是指智能设备占总库存的百分比；数据处理能力是指根据客户消费统计数据，即稀缺率，编制存货的能力；库内、库外自动化货物是指库内、库外自动化货物的比例；紧急请求处理能力是指两小时内处理紧急请求的成功率；自动分拣能力是指自动分类的货物占货物总量的百分比。定性指标为：自动化发送管理是指发送后的及时提醒存储容量；订单系统的实时更新是指客户订单状态的当前更新；人员服务水平是指在配送服务的过程当中配送人员是否使用了智能化设备；电子地图的使用，是指GPS电子地图的使用；支付方式是指在交易过程中使用电子支付方式；路况提醒是指通过交通信号网及时获取信息并发布交通信息；运输路线优化是指利用全球卫星定位系统向车辆发送调度信息的能力；从服务平台到客户的信息交流，指通过网上的信息平台为客户提供服务的机会；商品状态记忆是指物流信息更新的现状；智能收集是指通过智能容器或其他智能设备收集货物。根据所设计的指标，可得到企业层次结构如下表：表3-2智慧物流配送的指标一级指标二级指标智慧仓储系统C1自动分拣能力C11智能化库存盘点C12自动出入库货量C13数据处理能力C14智能订单处理系统C2支付方式C21智能取货C22服务人员服务水平C23紧急订单处理能力C24智慧信息管理系统C3交通工具调度C31订单系统实时更新C32客服平台信息交流C33货物状态提醒C34智慧运输系统C4自动化派件管理C41电子地图的使用C42路况提醒C43运输线路优化C442建立判断矩阵将层次中的每一个指标与该层次中另外的指标进行比较，构造判断矩阵，并利用采访的数据表示各指标的重要性。价值越大，影响越大，就越重要。这就是权重，它可以说明的是指指标体系中各指标对所研究事物的影响程度，同时权重应当还要符合归一性和非负性的原则。3层次排序及一致性检验单一层次排序是根据判断矩阵，计算一组元素对上一个层次某个元素的权重向量。计算如下：求解判断矩阵A的特征根:Aω=λmaxω,其中λmax−A的最大特征根;ω一相应的特征向量。由此得到的ω一致性指标CI:CI=λmax当CR<0.1时，则说明一致性检验是合理的，该判断矩阵也是符合要求的;当CR表3-4平均随机一致性指标RIn123456RI000.580.901.121.244综合权重向量的计算一般的用W=∑i=1i ωBi×ωCij3.3智慧物流配送评价的影响因素在配送过程中，配送质量等因素也会影响物流企业对顾客的实际评价。虽然前文强调了配送商品的完整性，这是公司的责任，但实际的物流配送并不完善的送货业务中，仍会有许多损坏的货物。如果承诺的服务没有完成，必然会削弱客户对配送公司的良好印象。能否增加智能设备的使用也是物流配送质量的重要因素，因为在大多数情况下，它是由人为故障引起的；现代物流注重速度，比如现在外卖市场会越来越大，传统餐饮业受到的影响会越来越大，所以淘宝会在全国打造一个配送中心。这些市场变化是有原因的。这些变化也将影响物流配送。先进的物流结构和设备与物联网等计算机技术相结合，可以提高配送效率，这也是影响智能物流配送客户评价的一个因素；解决运输配送中的差错通常有两种方法，一是预防性控制，即尽量避免错误的发生。我们必须利用当前互联网上的信息处理技术，使信息处理智能化，减少错误。二是事后补救，这是物流配送公司面对错误的时候，用最好最快的服务速度来弥补错误给客户带来的不良情绪，这也是影响智能物流配送客户评价的因素。

4物流服务顾客满意度评价体系应用-—以当当网为例4.1当当网发展现状

当当网（）是全球知名的综合性网上购物商城，其业务覆盖了多个领域。2000年10月后，当当网（）开创以来，已经从网上卖书发展到销售各类大型网店，包括图书、音乐图像制品、美容化妆产品、家用居住用品、3C数码服装、母婴用品及其他产品等。其中，库存图书音像制品多达几十万种，仓库中的百货也几乎覆盖了我们生活的方方面面；在现在的时间段上，已注册的当当网用户遍布全国各个地方。每天有300余万独立用户，每天要发送多达二十多万个包裹。当当的婴儿用品网店是中国当时最大的网店，美妆也在淘宝的店铺排名中是中国前五大网店。随着其业务形态不断的随着用户需求的变化，当当网也有计划的将网络百货中心升级成综合性的网络购物平台，也在不断的努力的去丰富自己的平台。2015年第三季度新增两千多家入驻商家。与此同时，还在京东、天猫等平台积极出面开设旗舰店使自己的电商服务更加完善。在现在的时间段，当当网平台门店数量已超过14000家。4.2当当网的智慧物流配送的综合评价4.2.1确定层次结构在评估评估对象的优劣的时候，第一步要做的就是确定衡量指标。不过，其中的每一个指标对评价的目标来说重要性是不同的，目的是确定每个指标对评价目标的具体影响的效果。在各指标数量值不变的前提下，各指标影响值的变化也会影响最终的评价结果，所以确定合适权重的方法对于评价的真实性和可靠性非常重要。根据第三章的设计，通过访谈和对企业数据的统计研究，对量化指标进行量化统计，对非量化指标采用记分板访谈的形式，对企业的实际测算如下表：

表4-2智慧物流配送的指标数值一级指标二级指标实际指标值统一指标值智慧仓储系统C1自动分拣能力C1170%70智能化库存盘点C1235%35自动出入库货量C1390%90数据处理能力C1480%80智能订单处理系统C2支付方式C2195分95智能取货C2250分50服务人员服务水平C2385分85紧急订单处理能力C2495%95智慧信息管理系统C3交通工具调度C3180%80订单系统实时更新C3290分90客服平台信息交流C3392分92货物状态提醒C3495分95智慧运输系统C4自动化派件管理C4170分70电子地图的使用C4293分93路况提醒C4380分80运输线路优化C4480分804.2.2构造判断矩阵构造两两进行比较判断矩阵。在确定上下层级的重要性关系后，按照相对重要性赋予每一个层次中的每一个因子的权重。接下来按照1-9比例标度（见附录）对重要性程度进行赋值，形成两两进行比较的判断矩阵，对企业的8名专家进行访谈之后，对他们的意见不断的汇总最终形成统一意见，得到判断矩阵如表所示：AC1C2C3C4C111/31/23C23125C321/214C41/31/51/41C1C11C12C13C14C111145C12111/94C131/41/317C141/51/41/71

C2C21C22C23C24C211311C221/311/21/3C231/7213C243321C3C31C32C33C34C3111/21/31/4C32211/22C333213C344214C4C41C42C43C44C4111/31/21C423112C431311/2C441/53124.2.3层次单排序及其一致性检验1）对于判断矩阵A，它的计算后结果为：&得出结果判断矩阵A的一致性是满足方案设定的2）对于判断矩阵C1，它的计算后结果为：&得出结果判断矩阵C1的一致性是满足方案设定的3）对于判断矩阵C2，它的计算后结果为：&得出结果判断矩阵C2的一致性是满足方案设定的4）对于判断矩阵C3，它的计算后结果为：&得出结果判断矩阵C3的一致性是满足方案设定的5）对于判断矩阵C4，它的计算后结果为：λCI=得出结果判断矩阵C4的一致性是满足方案设定的4.2.4层次总排序及整体一致性检验可以计算指标层C对于目标层A的合成权重分别为：C表3.2各级指标权重值一级指标及权重二级指标及权重目标权重智慧仓储系统C10.1697自动分拣能力C11(0.3735)0.0633智能化库存盘点C12(0.0353)0.0060自动出入库货量C13(0.4190)0.0711数据处理能力C14(0.1722)0.0290智能订单处理系统C20.4724支付方式C21(0.3657)0.1728智能取货C22(0.0353)0.0167服务人员服务水平C23(0.4190)0.1979紧急订单处理能力C24(0.1722)0.0813智慧信息管理系统C30.2854交通工具调度C31(0.1098)0.0313订单系统实时更新C32(0.1665)0.0472客服平台信息交流C33(0.3090)0.0882货物状态提醒C34(0.4147)0.1184智慧运输系统C40.0725自动化派件管理C41(0.4147)0.0301电子地图的使用C42(0.0708)0.0051路况提醒C43(0.1957)0.0142运输线路优化C44（0.3188）0.0231总一致性检验：CR因此就得出结论层次总排序具有的一致性是满足目标的。说明：将各指标数值与相应权重的乘积之和，也就是说通过加权计算，可以算出用层次分析法计算的评价等级。在本文中经计算得出评价值为86.863，评价等级为优秀。从评价的结果不难看出，物流配送公司的评价水平是非常高的，但有差异的智慧物流配送系统的评价水平也存在不同的结果。由上面的计算结果可见，企业在智能信息管理系统和智能运输系统上是处于领先水平的，在智慧仓储系统方面则是相对落后并趋于第二层次。即便是智能订单处理系统也有优势，但关联度很小，所以对系统的总体影响并不大。对于系统的具体指标，即使其中的部分系统处于顶层，但是其具体指标也更倾向于其他层次，这时就需要对这一些指标进行进一步改进，比如在智能存储系统中，自动分拣能力趋于二级，智能库存控制能力趋于三级；在智能订单处理系统中，智能拣货趋于第三级，由此可以得出结论层次分析法能够对指标体系进行评价的。4.3建议在智慧仓储系统中，需要改进的在以下几个方面：首先智能库存控制方面，公司目前智能库存控制设备出现了严重的短缺，需要大量员工定期对仓库的储存情况进行调查，增加了员工的工作量。同时，对缺失的货物进行重新的采购不仅浪费了大量的时间，还花费了本来可以避免的开支严重制约了公司智能物流配送的发展，因为对于配送公司来说，缺货率一直都是评价配送公司是否完成配送服务的一个重要指标，如果长期使用人工盘点的话对配送公司的缺货率降低不会起到积极作用，这也是人工盘点的主要问题。因此，若要及时的发现缺货问题，公司的计算机系统就必须和智能化设备相结合形成智能化仓库，从而实现库存数据共享，并且对发现的问题及时复检，从而可以提升配送速度，这也是满足客户需求过程中的一个重要指标。其次在是自动分拣能力。如果说配送企业的自动分拣量相对较小，主要原因可能是营业额相对其他企业来说会少一点。有的个别订单数量大，订单却是以最原始的用人进行分拣，假如说物流配送企业将这类订单采用智能化的机械设备进行自动分拣，那么大批量的货物处理起来就可以更加的快速高效，其中的中转次数也会相对的减少，这样就会减低分拣时的错误，货物也得到了一定程度的保障，不会因此损坏。在现实情况中，货物的损坏也大多在人工分拣这个环节中出现的，因此物流企业增加自动分拣有利于提高公司的分拣能力。

5结论与展望5.1结论本文首先分析了物联网技术的研究现状[25]并且通过对比和比较国内外智能物流的评价角度和评价方法，决定从顾客角度出发的智能物流评价指标体系，并通过实例进行了验证，采用了切实可行的评价方法，得出了一些有指导意义的结论。但由于本文从客户的角度对智能物流配送指标体系进行了研究，因此参考文献较少。同时，在目前的研究过程中，企业对数据保密有着严格的规定，这就提高了本文件的难度，为了完善本文件提出的指标体系和评价方法在今后的应用中，本文件将继续改进未来的研究，并将努力进一步提高研究的准确性。最后，为了解决论文所提出的问题，本次总结和分析将从客户的角度对智慧物流配送的评价结果得出：1．从顾客视角出发：（1）从客户的角度来确定评价指标体系，帮助企业利用现有资源实现智慧物流配送体系的建设，可以帮助企业在智能物流配送体系的建设中提供参考，抓住企业配送过程中的关键点，进而提高企业整体配送水平，进而帮助企业提高配送效率，降低综合成本，解决当前企业存在的问题[26]。（2）允许客户参与评级指标的确定，有利于公司为客户提供准确的服务，满足客户的真实需求。目前的行业竞争非常激烈，公司本身可能没有太大区别。取决于企业的服务水平，而服务水平取决于客户需求的准确性；同时，从客户的角度确定评价指标，也有利于智能物流配送的推广和建设。建立规范的经营者评级指标体系，可以消除经营者之间因客观因素造成的评级差异，体现公平原则，为其他配送经营者提供参考。2．从指标体系出发：（1）上述建立的指标体系应用于现实生活中的企业其评价结果能够有效地反映企业本身在智慧物流配送方面投入的精力和其形成的效果，不仅如此这个指标系统也可以为其他的需要对自身智慧物流配送进行评价分析的物流企业提供帮助和借鉴。（2）在确定各指标权重时，通过方案计算，结果更为准确。本文采用层次分析法对各指标进行比较，构建判断矩阵，计算各指标的权重值，得到了物流企业的智慧物流评价等级在顾客的视觉下是优秀的结论，并在实践中得到验证，这也符合当前智能物流配送企业发展的实际需要。5.2展望虽然本次的研究得出了一定的研究成果，但是由于时间的紧迫和身边资源的匮乏以及本人的能力限制，使得研究所得出的结论仍然存在多处漏洞。1．物流配送智能化是一个快速发展的过程，本次研究中的评价指标仅适用于普通区域内某些配送企业或同一企业的配送中心的智能物流配送过程，因为各地区物流配送智能化程度存在很大差异，如分拣设备的能力等。如果需要大面积使用评价指标体系则需对指标体系进行个性化，以满足不同的评价要求；2．关于指标的选取，虽然已经阅读了一定数量的相关资料和调查方法，但是由于指标体系的建立和相关的指标设计都要存在着很大的主观性，因此来说从这之中提取并建立一个客观的智慧物流配送评价体系是比较困难的，但是这个问题也并非没有解决的办法，比如说通过大量的数据调查来确定设计的指标的贴合性和真实性并且给其设置合适的权重从而提高指标体系的精准度；

参考文献王艳.智慧物流信息系统及其经济性评价研究[D].安徽大学,2015.杨光,耿贵宁,都婧.物联网安全威胁与措施[J].清华大学报,2011,51(10):1335-1340.苏美文,物联网产业发展的理论分析与对策研究[D].吉林:吉林大学,博士研究生论文.2015.InternationalTelecommunicationUnion,InternetReport2005:TheInternetofThings[S].Geneva.ITU,2005.VermesanandD.Grosso,F.DellOva,C.Prior.QuovadisRFIDtechnology:emergingRFIDtechnology.ProceedingsofEURFIDForum2008conference.EuropeanResearchProjectsontheInternetofThings(CERP-IOT)StrategicResearchAgenda(SAR)[N].InternetofThings-StrategicRoadmap,15SEPTEMBER,2009.封松林,叶甜春.物联网/传感网发展之路初探[J].中国科学学刊,2010,25(1):50-54.朱文和.基于物联网技术实现供应链全过程的智能化物流配送服务[J].物流技术,2010(7):172-176.沈振华.基GPS/RFID的物流运输系统的构建与实现[D].武汉理工大学,硕士研究生论文,2010.季德雨,田丰,王传云.融合WSN和RFID的智能入库管理系统设计[J].沈阳航空航天大学学报,2011,28(4):30-41.赵园园．智能物流系统设计及应用分析［Ｊ］．商业经济,2015.文韦．自动识别技术助力物流信息化［Ｊ］．电子商务世界,2012.范春．区域性智慧物流信息化的规划与设计［Ｊ］．电子政务,2012.邵广利．宁波市智慧物流发展对策研宄［Ｊ］．物流科技,2012.DMLambert,Sharman.TheSupplyChainMangementandLogisticscontroversy[J].Logistics.2011.BradleyHull.TheroleofElasticityinSupplyChainPerformance[J].InternationalJournalofProductionEconomics.2015.98(3):301-314.Kee-HungLai.SupplyChainPerformanceinTransportLogistics:AnAssessmentbyServiceProviders[J].InternationalJournalofLogistics.2014,6(3):151-164.张妍.基于AHP的河南省农产品物流配送评价指标体系研究[J].商丘职业技术学院学报,2015,01:54-57.周建军.基于因子权重排序估计法的B2C电子商务物流配送评价研究[J].物流工程与管理,2013,08:86-88.姬胜杰.顾客视角下的智慧物流配送评价体系研究[D].贵州财经大学,2018.赵永臣,王立,云雁.模糊综合评判在第三方物流企业顾客满意度评价中的应用[J].物流科技,2016,39(10):42-45.李爱彬,宋艳秋.基于顾客满意度的第三方物流企业服务质量评价研究——以顺丰速运为例[J].上海管理科学,2018,40(05):102-107.周纪念.智慧物流赋能智慧城市[J].软件和集成电路,2020(12):50-51.田治江.智慧物流为什么是一场“流通革命”[N].现代物流报,2018-03-26(A02).何黎明.我国物流业2018年发展回顾与2019年展望[J].中国流通经济,2019(3)：3-9.王淑清，杨正.智慧物流发展体系构建研究[J].商业经济研究，2018(12)：90-91.荣长玲.智慧物流与共享物流的耦合机制与实现路径[J].商业经济研究,2019(3)：98-101.陈立枢.智慧产业发展与中国产业转型升级研究[J].改革与战略，2016(10)：64-67.Gunasekaran.InformationSystemsinSupplyChainIntegrationandManagement[J].EuropeanJournalofOperationalResearch.2014,159(2):269-295.AthanasiosA.Pallis，ThomasK.Vitsounis，PeterW.Delangenporteconomics，policyandmanagement：Reviewofanemergingresearchfield[J].TransportReviews，2013，30(1)：115-161.HRamirez，BMaschke，DSbarbaromodellingandcontrol