O dilema da distribuição dos recursos tradicionais (quase) públicos

O layout dos recursos tradicionais (quase) públicos muitas vezes depende da experiência do operador. Por exemplo, o layout abrangente para lojas de produtos frescos da comunidade. Os operadores precisam de informações sobre a abertura de uma loja, a localização da loja, etc., através de visitas de campo à situação da comunidade na área-alvo, recursos circundantes e situação da concorrência. Esta abordagem é altamente dependente das visitas no terreno por parte dos investigadores de campo, mas é limitada por um conhecimento insuficiente da área alvo, assimetria de informação entre as várias partes e confiabilidade fraca das estimativas das necessidades dos investigadores de área alvo; Ao mesmo tempo, é difícil quantificar os efeitos desta relação de concorrência nos locais de selecção propriamente ditos, mesmo que seja possível contabilizá-los através de visitas. O que é mais importante, sob a tendência de tornar as operações de dun e normalizadas, as lojas de produtos frescos precisam considerar mais adequadamente as relações de concorrência periféricas, realizar decisões de layout de planejamento holístico e maximizar a redução do risco operacional. E o layout tradicional de lojas frescas e locais de seleção muitas vezes dependem da experiência e julgamento de inspeções regionais locais de pessoal de primeira linha. Os resultados são muito instáveis, o que também traz maiores riscos para as operações subsequentes.

　　Falta de pré-avaliação precisa da população e das necessidades da área alvo

A maioria das lojas comerciais local considera o aborto como um importante padrão previsões da procura, mas fresco loja layout é diferente, por um lado os pratos leite carne de ovos são habitantes necessários laços estreitos com a população da vida e relação com o aborto, por outro lado, dono da loja com espaçamento fresca perto, distrito local procura um aborto- previsões modelo original não é adequado. Assim, na maioria das estações de legumes crus, sheng chao layout do projeto, muitas vezes é examinar a distribuição da comunidade da área, o número de famílias da comunidade como um indicador de referência importante das necessidades da comunidade. O padrão de loja de conveniência comumente usado internacionalmente é 1 serviço de loja padrão para cobrir a comunidade circundante de 500-1000 metros, em seguida, a situação do número de famílias no bairro de 500-800 metros ao redor do local-alvo é uma consideração importante para o layout do ponto de seleção.

Investigadores, mas a partir de uma linha de negócio, o feedback, adquirir unidadesbairro frequentemente dados através de internet encontrar (por exemplo, sites como mediação em cadeia), na perspectiva perguntar e outras formas de acesso, não só obter o tempo custos mais elevados, o mais importante, no bairro das famílias e não reflectem totalmente a situação da população residente, especialmente em alguns subúrbios nova vizinhança, A baixa taxa de ocupação leva a um viés nesta forma de estimativa.

 　Considerações limitadas sobre o ambiente competitivo nas regiões-alvo

No processo de planejamento de layout de lojas frescas, os formatos de estações de culinária comunitária, supermercados, cabines pessoais móveis e assim por diante são possíveis futuros formatos competitivos (pontos competitivos de fornecimento). No processo tradicional de planejamento de layout de lojas frescas, embora também seja possível por meio de um censo para entender o ambiente competitivo circundante, a capacidade de fornecimento, e a própria existência desses pontos competitivos de fornecimento é um reflexo abrangente da demanda periférica, é difícil quantificar como esses pontos competitivos existentes afetam o futuro padrão competitivo.

Neste contexto, a adequação de um novo ponto de abastecimento fresco comunitário, mesmo que seja possível considerar um novo, é difícil responder de forma quantificada como a capacidade de abastecimento a ser planejada deve ser projetada, o que, sem dúvida, traz mais riscos para as operações futuras após o layout.

 　　O contexto de operações de industrialização, onde o método tradicional de design de layout é ineficiente e falta de consideração holística

O layout de lojas frescas não é mais uma maneira de abrir um único ponto no contexto geral de uma operação de indústria têxtil, mas muitas vezes há primeiro um planejamento geral e, em seguida, um avanço rápido na abertura de lotes. Neste contexto, tradicional dependem dos investigadores, do modo que segmentam de estudo não só baixa eficiência, e do ponto de vista da execução, o estudo dos campos em massa para a área alvo forma HuaPian atribuídos, o que significa que cada um estudo pessoal de responsabilidade que o sector tem relativamente familiarizado, E o conhecimento da situação dos habitantes de outras regiões vizinhas, a situação da concorrência é mais limitado.

E a realidade é, HuaPian original quando a distribuição é baseado no estudo de tarefas e de conveniência, os residentes de compra consumo alimentar não é estritamente, de qualquer maneira "HuaPian atribuição", mas em certas regiões periféricas da região quase todo o fornecedor pode ser a alternativa de compra comida fresca.

Figura 1. Para facilitar as visitas de campo em larga escala, a área alvo foi dividida em vários blocos de áreas de implementação

Significa que, em "zonas" residentes perto da fronteira, não só em blocos locais para consumo, também há uma grande probabilidade de parcelas vizinhas para consumo (ver gráfico, D12 e residentes D32 parcelas de fronteira, é possível comprar comida em D12, se D32 relativamente próximo lote 6 estações e legumes e, para derrubar uma alta probabilidade de consumo) na zona. Da mesma forma, uma loja de produtos frescos, uma estação de pratos ou um supermercado na fronteira de uma parcela de uma área pode ter uma cobertura de multidão que abrange várias parcelas de uma área. Portanto, os pesquisadores de campo na decisão de localização do bloco local se não for capaz de considerar tal situação real, em seguida, a localização da loja fresca com base na parcela desta área é local e cortado, e o desvio da realidade inevitavelmente leva à falha do layout geral do ponto de venda.

Figura 2. Delimitação das zonas dos blocos de execução no campo e consumo da oferta e da procura nos pontos de fronteira
　

　　Introdução da tecnologia big data

Na era de big data, com a popularidade da internet, internet móvel, mais e mais informações são gravadas como "dados", o volume de dados eventualmente disponível para as pessoas, a riqueza de fontes de dados tem um grande aumento; E o aprimoramento das técnicas de análise, nível de modelagem, técnicas de visualização, oferece a possibilidade de maximizar o valor dos dados.

Neste contexto, a introdução do big data ea sua integração com outros jean luis amorim, maximizando a fiabilidade dos dados, criaram as bases para a tomada de decisões sobre o layout científico das lojas de produtos frescos; E com o desenvolvimento da visualização de dados, a operação de dados da localização geográfica do espaço, o layout fresco da loja quebra o modo de operação da operação de experiência intuitiva, realmente através dos dados, o algoritmo do modelo é obtido, de modo que o design geral do layout seja mais científico e normalizado.

　　Integração e verificação mútua por jean luis amorim

Nos casos em que os dados não são passáveis, as informações obtidas por cada fonte de dados são isoladas e fragmentadas, sendo necessária a verificação de múltiplas fontes para maximizar a precisão dos dados. No caso em apreço, jean luis amorim integrou, verificou, o seguinte:

(1) as informações do censo de campo orientam a organização operacional de outras fontes de dados

No censo de campo, são obtidos dados como o nome de cada parcela na área alvo, direcionando o operador a modelagem de big data para estimar o número de habitantes da parcela;

 　Obter dados relevantes sobre o número de domicílios nas parcelas alvo;

(2) multi-fonte de verificação e estimativa de dados populacionais

As estimativas big data do operador sobre a população ativa das parcelas, o número de parcelas com acesso a dados abertos e a população específica das parcelas compreendidas em todos os canais de campo são verificados mutuamente para estimar a distribuição da população em toda a parcela;

Pesquisa de dados demográficos relevantes através de vários fóruns de notícias, anuários estatísticos e verificação mútua com os dados acima;

(3) unidade de estimativa e dimensionamento da quantidade necessária para a parcela

Com base em pesquisas por amostragem, obter informações sobre o consumo fresco (por peso), permitindo assim a unificação dimensional dos dados do lado da demanda e da capacidade de oferta do lado da oferta (aquisição censitária), facilitando as operações de correspondência entre oferta e demanda com base na localização espacial.

　　Operação de dados com base na localização do espaço, design integral do layout da loja fresca

A área do alvo (cerca de 300 de quilômetros quadrados) capacidade de pontos de abastecimento e de fornecimento existentes (abastecimento), precisa de pontos e a procura estão marcadas no mapa da localização, este processo não só é a base de informação visual, entretanto ainda mais dependendo da capacidade de oferta e procura de distribuição, entre a oferta e a procura, a distância entre os pontos de abastecimento, algoritmo correspondentes modelos, Não só as regiões-alvo podem ser planeadas como um todo, mas também as regiões onde a diferença entre a oferta e a procura é maior podem ser encontradas como regiões de acesso prioritário.

　　Inovação no layout de lojas comunitárias frescas com participação de big data

A inovação no layout de ponto fresco da comunidade usando a integração de big data, dados de pesquisa e dados do censo é refletido principalmente nos seguintes aspectos:

　　Jean luis amorim calibração e integração

Jean luis amorim sempre acredita que o valor de dados diferentes é diferente. Independentemente de grandes ou pequenos dados, cada um tem suas próprias vantagens e desvantagens. Jean luis amorim fusão e integração para melhor responder às questões de negócios reais dos clientes. Neste caso, a estimativa do volume de demanda de cada parcela é uma variável que tem um impacto importante na tomada de decisão. Nenhuma das respostas de uma única fonte de dados é suficientemente completa, por isso, através da intercalibração de jean luis amorim, complementando-se entre si para torná-lo o mais próximo possível do real.

(1) estimativa big data da população ativa da célula pelo operador

O número de seus residentes permanentes (terminais móveis) foi obtido através do big data da operadora, através do inventário das parcelas adquiridas em campo e informações de latitude e longitude.

(2) dados abertos para estimar a população ativa do bairro

Através da obtenção de informações sobre o número total de domicílios do bairro no site da agência imobiliária, estimou-se a população do bairro quando a ocupação era de 100%.

(3) número de habitantes das regiões consultadas em dados secundários

Acesso a informações como fontes secundárias relevantes, anuários estatísticos, acesso público na internet, etc., acesso a dados demográficos e distribuição de grandes blocos regionais e distritos administrativos, e verificação mútua com a situação geral do método acima descrito.

(4) calibração de jean luis amorim

A verificação mútua foi realizada através de big data dos operadores, dados de instalações governamentais, visitas de campo, dados obtidos em fontes secundárias e múltiplas, resultando em um número mais próximo da realidade da população ativa da célula.

　Visualização das contas de dados subjacentes

Ao marcar informações do censo, informações de pesquisa em um mapa eletrônico, você pode visualizar os dados da base de dados e realizar funções básicas como exibição de classificação dentro do banco de dados e recuperação fuzida:

Figura 3 anexada função de exibição de classificação da informação básica- esquemática (blocos de cor de parcela representam satisfação)

Figura 4 função de informação específica da informação de base- representação esquemática

　　Projeto de layout baseado em cálculos de dados de instalações funcionais

Depois de marcar todos os pontos de informação no mapa, tanto toda a informação de oferta, informação de demanda da área-alvo já foram mapeados dados. Com base nos dados de medição de distância de dois pontos, você pode obter a distância de cada comunidade residente e ponto de abastecimento circundante dentro de uma determinada faixa de radiação.

　Com base nisso, o algoritmo correspondente é projetado para calcular a localização ideal para o local planejado:

(1) layout de planejamento ideal (independentemente de qualquer capacidade de fornecimento existente)

Sem considerar o layout dos vários pontos de abastecimento existentes, e do ponto de vista da gestão global, para atender às necessidades de compra de todos os moradores da área-alvo, é necessário a localização das lojas instaladas e o correspondente planejamento da área.

(2) projeto de layout considerando a capacidade de fornecimento da loja circundante existente

E na realidade, a área existente tem um certo supermercado, estação de cozinha comunitária para alcançar o fornecimento padronizado, e no ponto de seleção real precisa considerar a relação de concorrência entre si, para evitar a nova loja fresca e a loja fresca existente, a posição da estação de cozinha é muito próxima para afetar a eficiência operacional futura. Assim, no projeto do algoritmo, tendo em conta a distribuição da demanda, além de considerar a capacidade de oferta existente, através da análise de modelagem bidimensional da oferta e demanda, em seguida, o layout geral.

Anexo figura 5. Várias dimensões consideradas no layout real do ponto de venda

Seja qual for o método, os resultados do layout dos pontos de venda de lojas frescas são obtidos através de operações de dados e precisam ser mais refinados no trabalho prático (por exemplo, considerando a necessidade de ajustes nas áreas circundantes quando a loja está disponível).

　　Desenho de rotas de distribuição com base na geolocalização espacial

Após o processo de layout acima, as informações teóricas sobre a localização da nova loja fresca são obtidas. Com base na localização da loja, capacidade de fornecimento, localização do centro logístico, além disso, a rota de entrega teórica pode ser projetada sob certas condições de carga de distribuição, para fornecer uma referência para o projeto de rota de entrega logística real no período posterior.

　　Atualizações dinâmicas de banco de dados

Este layout de pontos de lojas frescas se concentra apenas em algumas áreas da área urbana de pequim. No futuro, com a expansão adicional da área alvo, informações sobre pontos de fornecimento na região (supermercados, estações de legumes crus, etc.) são constantemente atualizadas. O banco de dados de fundo pode ser atualizado continuamente e exibir os resultados de todos os tipos de informações de oferta e demanda e layout de pontos de venda por meio de visualização. Ao mesmo tempo, como um banco de dados de visualização abrangente, os resultados de dados existentes também estabeleceram as bases iniciais para complementar os dados da cadeia completa, como dados operacionais posteriores, dados de entrega e conduzir o negócio da cadeia completa através de dados.

　Contribuir para a digitalização das empresas de fornecimento de produtos frescos e melhorar a eficiência na alocação de recursos (quase) públicos

Na fase atual, o big data é um poderoso complemento ao ponto de seleção do layout da loja fresca. A integração de grandes dados, pequenos dados e dados do censo, que cooperam, complementam e verificam uns aos outros, não só melhora o grau de precisão dos dados, mas também é favorável ao local real após o layout. Em particular, os dados são cada vez mais valorizados pelo departamento de gestão de negócios. Através da acumulação contínua de dados (como os dados do produto futuro da produção para as vendas, os dados de entrega), o aumento contínuo da dimensão dos dados, os dados podem desempenhar um maior valor.

　Adicionada fonte de dados para as variáveis centrais do layout do ponto de venda, verificação mútua por jean luis amorim

Antes de rede de layout mais depende da partição de visitas de campo, examinar os resultados de procura sobre residentes na área do alvo, não apenas custos de aquisição de dados, capacidade também investigadores fácil porque, de facto, recursos restrições de cada dimensão suficiente de normalização, avaliação da informação também indescritível região, alvo de considerações sobre a mais. Através do fluxo de trabalho deste caso, jean luis amorim realiza a verificação mútua, verificação mútua e complementaridade, dando pleno jogo ao valor das diferentes fontes de dados.

　　A informação básica é digitalizada e mapeada para realizar a acumulação preliminar de dados e a visualização de dados operacionais

Neste caso, todos os dados foram preservados de forma cartográfica, o que permitiu um acúmulo inicial de dados. Futuro como expansão da área do alvo, fronteira a expandir e a actualização dos dados, e criaremos fresco produção, compra, transporte, distribuição e comercialização de toda a cadeia de dados, a disponibilidade requisitos diferentes regiões, também pode através da forma de mostrar os dados do mapa, para operações de futuros pedidos de dados, informação visual lançou uma boa base de arquitectura.

　　O algoritmo de layout é modelado, considerando a oferta e demanda de forma integrada, aumentando a eficiência e eficácia

Neste caso, porque todos os dados da oferta e da procura um mapa de forma marcada, através de modelagem de dados baseado em localização espacial permitiu alcançar, que originalmente não quantificáveis concorrência digitalmente para mostrar, a rede de distribuição de problemas em matemática (restrições limitadas condições de maximização), Estabelecendo assim as bases para o layout científico, tomada de decisão eficaz.

　　Olhar para o futuro

A aplicação de big data na china em várias indústrias ainda está em sua infância, e é ainda mais verdade para o design de layout de loja fresca conveniente que está relacionado à vida diária das pessoas. A partir da aquisição de dados básicos, modelagem de dados, aplicação de dados, acumulação de dados e muitos outros aspectos precisam ser constantemente explorados, acumulando experiência e aprimoramento. Olhando para o futuro, a promoção da abertura e integração de dados relevantes sem qualquer envolvimento na privacidade continua a ser a principal expectativa, quer na área relevante neste caso, quer em outras áreas. É uma visão comum usar jean luis amorim para entender melhor a situação atual do problema e otimizar mais o processo de tomada de decisão com base em dados.

　　Abertura de dados públicos e configuração do regime de proteção de privacidade

O problema atual das ilhas de informação ainda é um grande obstáculo para a aplicação de big data em várias áreas. A segmentação e o monopólio causaram enormes dificuldades de integração de dados fragmentados; Ao mesmo tempo, as leis e regulamentos nacionais relevantes, o sistema de especificação da empresa ainda são imperfeitos, e ainda não há regras claras sobre quais dados podem ser divulgados e quais dados podem ser negociados. Um grande número de dados valiosos está em departamentos governamentais, grandes empresas. Devido à preocupação com a segurança dos dados, sob a premissa de que não há disposições legais e regulamentares claras, nem o compartilhamento de dados nem o comércio de dados podem ser realizados, um grande número de dados não foi realmente aplicado. Considerando que, a fim de resolver o problema real, só pode ser resolvido por outros meios desviantes, que é nada menos que aumentar os vários custos e não alcançar a maximização da utilização de recursos, neste caso, o uso de jean luis amorim convergência aproximada para responder à questão do número de população é tanto uma incorporação de pensamento da integração de jean luis amorim, Também é uma ação desesperada de ilhas de dados existentes, sem acesso a dados de negociação pública. Portanto, quais os dados podem ser expostos e quais os dados podem ser negociados, os limites entre a proteção de privacidade e segurança e os benefícios dos dados precisam ser claros o mais rápido possível, e até mesmo podemos considerar a dessensibilização e o acoplamento de dados, o comércio na maneira do governo ou da aliança empresarial para quebrar a ilha de dados e, em seguida, jogar os dados com os maiores benefícios.

　　Acumulação de dados e gestão lean

Para a aplicação dos resultados deste caso, o objetivo mais fundamental da introdução de big data é alcançar uma compreensão precisa da oferta da área-alvo, demanda, uma compreensão clara do formato existente do fim da oferta, e, em seguida, realizar seu próprio layout eficiente de pontos de abastecimento, melhorar a eficiência e o efeito do layout de pontos de seleção. Neste caso, o big data, bem como a visualização de mapas, inicialmente realizou a digitalização e mapeamento dos dados do lado da oferta e da demanda, para realizar a acumulação inicial de dados; Com a acumulação contínua de dados em todos os links de produção, distribuição e operação no futuro, as empresas não só "têm dados" no campo de localização, mas também podem realmente realizar operações orientadas por dados com base na fusão de dados internos e externos.