O2O模式下AI餐饮企业冷链配送优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 论文研究的背景 | 第10-13页 |
| 1.1.2 论文研究的意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 冷链配送分仓规划方面 | 第14-15页 |
| 1.2.2 冷链配送的路径优化设计方面 | 第15-16页 |
| 1.2.3 O2O模式下冷链配送优化应用方面 | 第16-17页 |
| 1.2.4 对国内外研究综述的总体评述 | 第17-18页 |
| 1.3 论文研究目的和内容 | 第18-19页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文研究思路和方法 | 第19-20页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 2 相关理论综述 | 第20-30页 |
| 2.1 O2O相关理论综述 | 第20-25页 |
| 2.1.1 O2O模式概念 | 第20页 |
| 2.1.2 O2O模式特点 | 第20-21页 |
| 2.1.3 O2O模式对传统餐饮模式的改变 | 第21-22页 |
| 2.1.4 O2O模式对传统配送模式的改变 | 第22-25页 |
| 2.2 冷链配送相关理论综述 | 第25-30页 |
| 2.2.1 冷链配送的概念 | 第25页 |
| 2.2.2 冷链配送的特点 | 第25-26页 |
| 2.2.3 冷链配送中的关键管理环节 | 第26-30页 |
| 3 AI企业现状、问题分析及对策 | 第30-38页 |
| 3.1 AI餐饮企业现状简介 | 第30-31页 |
| 3.1.1 AI餐饮历史发展现状 | 第30页 |
| 3.1.2 AI餐饮经营现状 | 第30-31页 |
| 3.1.3 AI餐饮企业门店布局现状 | 第31页 |
| 3.2 AI企业在冷链配送上存在的问题 | 第31-32页 |
| 3.2.1 配送时间过长,客户体验差 | 第31页 |
| 3.2.2 货损严重,退换率高 | 第31页 |
| 3.2.3 商品缺货频率高 | 第31-32页 |
| 3.2.4 仓储成本高 | 第32页 |
| 3.3 AI企业冷链配送问题分析及目标 | 第32-35页 |
| 3.3.1 冷链配送问题原因剖析 | 第32-34页 |
| 3.3.2 对AI企业冷链配送网络构建目标 | 第34页 |
| 3.3.3 对AI企业冷链配送期望目标 | 第34-35页 |
| 3.4 O2O模式下AI企业解决问题的对策 | 第35-38页 |
| 3.4.1 选择合适的第三方合作模式 | 第35页 |
| 3.4.2 采用多级分仓备货模式 | 第35页 |
| 3.4.3 提高件量预测水平 | 第35-36页 |
| 3.4.4 提高调拨管理水平 | 第36页 |
| 3.4.5 优化末端配送环节 | 第36页 |
| 3.4.6 优化O2O订单异常处理流程 | 第36-38页 |
| 4 O2O模式下AI企业分仓产品和供应商选择 | 第38-51页 |
| 4.1 AI企业分仓模式下的供应商选择 | 第38-40页 |
| 4.1.1 第三方合作模式 | 第38-39页 |
| 4.1.2 第三方供应商选择 | 第39-40页 |
| 4.2 各级仓库的定位、功能及对接模式 | 第40-41页 |
| 4.3 分仓逻辑及步骤 | 第41-43页 |
| 4.4 分仓产品温度和湿度分类 | 第43-45页 |
| 4.5 分仓产品销售数据分析 | 第45-47页 |
| 4.6 分仓备货仓储产品件量预测 | 第47-51页 |
| 5 AI企业分仓选址 | 第51-58页 |
| 5.1 AI企业分仓选址的思路 | 第51-52页 |
| 5.2 全国可选各级仓库布局及覆盖范围 | 第52页 |
| 5.3 各级仓库选址的影响因素 | 第52-53页 |
| 5.3.1 各级仓库选址的基本原则 | 第53页 |
| 5.3.2 选址位置的周边交通情况 | 第53页 |
| 5.3.3 选址位置的周边环境情况 | 第53页 |
| 5.4 第三方合作仓库选择 | 第53-55页 |
| 5.5 自建仓库选址模拟测算 | 第55-57页 |
| 5.6 自建仓库测算结果及结果分析 | 第57-58页 |
| 6 O2O模式下的AI企业分仓模型测算 | 第58-73页 |
| 6.1 分仓模型测算思路 | 第58-59页 |
| 6.2 分仓模型考虑因素 | 第59-61页 |
| 6.2.1 分仓配送成本 | 第59页 |
| 6.2.2 分仓配送时效 | 第59-60页 |
| 6.2.3 分仓约定承诺 | 第60页 |
| 6.2.4 第三方供应商运力资源数据 | 第60-61页 |
| 6.3 分仓备货模式下AI企业配送成本及时效测算 | 第61-66页 |
| 6.3.1 分仓模型的建立 | 第61-62页 |
| 6.3.2 分3仓的成本时效结果展示 | 第62-63页 |
| 6.3.3 分4仓的成本时效结果展示 | 第63-65页 |
| 6.3.4 分7仓的成本时效结果展示 | 第65-66页 |
| 6.4 分仓备货模式后各仓库存监测示例 | 第66-67页 |
| 6.5 全国各仓之间的调拨管理示例 | 第67-68页 |
| 6.6 末端配送路径优化示例 | 第68-70页 |
| 6.7 O2O订单末端配送优化中其他考虑因素 | 第70-73页 |
| 6.7.1 末端配送拣货方式 | 第70页 |
| 6.7.2 末端订单处理原则 | 第70页 |
| 6.7.3 末端配送异常情况处理流程设计 | 第70-73页 |
| 7 O2O模式下的AI企业冷链配送优化结果分析 | 第73-77页 |
| 7.1 优化后配送时效和成本分析 | 第73-75页 |
| 7.2 优化后配送及时率分析 | 第75页 |
| 7.3 优化后配送服务质量分析 | 第75-76页 |
| 7.4 优化后仓储库存情况改善分析 | 第76-77页 |
| 结论与展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-80页 |
