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IJPE 大数据制造业中的智慧交通与物流
来源: 时间:2019/9/26 8:49:12 作者:
  

“Intelligent Transportation and Logistics in Manufacturing with Big Data”

Call for Papers

Special Issue on "Intelligent Transportation and Logistics in Manufacturing with Big Data"

International Journal of Production Economics

Background:

Transportation and logistics are important supply and distribution activities in both intra- and inter-company manufacturing and production processes. With the increasing prevalence of internet of things and new digital technologies, intelligent transportation and logistics make it easier for manufacturers to ensure a secure, streamlined supply chain, and efficient goods transportation and fulfillment processes. At the same time, an enormous amount of data is generated in the smart transportation and logistics, which brings new opportunities and challenges. Smart manufacturing needs intelligent logistics and transportation. Big data provides unprecedented opportunities for the development of intelligent transportation and logistics industries in manufacturing. By taking full advantage of big data, we can make informed decision and management on controlling costs, improving energy efficiency, reducing carbon emissions, and achieving other goals.

Although there are many advantages brought by the new technologies and big data in intelligent transportation and logistics in manufacturing, there are also challenges that affect its performance. These include the fusion of multi-source data and transparent management in manufacturing with big data, the integration of intelligent logistics and transportation with smart manufacturing at different levels of design, planning and operational decisions, business intelligence and integration among the supply chain partners with cloud-based transportation and logistics.

The purpose of this special issue is to publish the latest significant results related to intelligent transportation and logistics in manufacturing with big data, with focus on artificial intelligence in transportation and logistics, data-driven modelling and solution methods, and innovative applications and insights in manufacturing. Original, high quality contributions that are neither published nor considered for publication elsewhere are welcomed to submit. Potential topics include, but are not limited to:

Intelligent transportation in manufacturing with big data

Data-driven logistics optimization in manufacturing

Dynamic supply chain network design and optimization

Cloud based systems in transportation and logistics

  • Smart warehouse management and intelligence
  • Last-mile delivery optimization

Smart logistics and supply chains management in Industry 4.0

Simulation and risk management in logistics and supply chains

Logistics and transportation in multiple- and omni-channel businesses

Big data technology and methods in transportation

Drone operations and drone systems

Internet of things and smart transportation

Operations management on shared transport

Manuscript preparation and submission

Before submission, authors should carefully read over the journal's "Instructions for Authors". The review process will follow the journal's practice. Prospective authors should submit an electronic copy of their complete manuscript via the manuscript submission system by selecting the article type as "Intelligent transportation and logistics in manufacturing with big data" in EES, according to the following timetable:

Manuscript due: 31 December 2019

First-round review: 30 April 2020

Final manuscript submissions to publisher: 31 December 2020

For further enquiries, please contact any of the Special Issue guest editors.

Special Issue Guest Editors

Prof. Guoqing Zhang (Managing Guest Editor)

Supply Chain Management and Logistics Optimization Research Center

University of Windsor

Canada

Email: gzhang@uwindsor.ca

Prof. Xiang Li

The School of Business

Beijing University of Chemical Technology

China

Email: lixiang@mail.buct.edu.cn

Prof. Ali Diabat

Civil and Urban Engineering

New York University Abu Dhabi

United Arab Emirates

Email: diabat@nyu.edu

 


征稿:“大数据制造业中的智慧交通与物流”专刊

International Journal of Production Economics

背景:

运输和物流是公司内部、公司之间制造和生产过程中的重要供应和分销活动。随着物联网和新数字技术的日益普及,智慧运输和物流使制造商更容易确保供应链的安全、便捷以及高效的货物运输和履行流程。同时,智慧运输和物流中产生了大量数据,这使得它带来了新的机遇和挑战。智能制造需要智慧物流和运输。大数据提供制造业中智慧运输和物流业发展的机会。通过充分利用大数据,我们可以在控制成本、提高能源效率、减少碳排放和实现其它目标方面做出明智的决策和管理。

虽然新技术和大数据在制造业的智慧运输和物流中带来了许多优势,但也存在影响其性能的挑战。其中包括融合多源数据与制造业中的大数据透明管理,在不同层次设计的智慧物流运输智能制造集成, 以云为基础的运输和物流供应链合作伙伴之间的商业智能和集成。

本期特刊的目的是发布与大数据制造业中智慧运输和物流相关的最新重要成果,重点关注运输和物流中的人工智能、数据驱动建模和解决方案,以及制造业中的创新应用和见解。欢迎提交原创的高质量文稿,文稿需确保既未公开也未考虑在其他地方发表。可能的主题包括但不限于:

  • 大数据制造业的智能运输
  • 制造业中的数据驱动物流优化
  • 动态供应链网络设计与优化
  • 基于云的运输和物流系统
  • 智能仓库管理
  • 最后一公里交付优化
  • 工业4.0中的智慧物流和供应链管理
  • 物流和供应链中的模拟和风险管理
  • 多渠道和全渠道业务中的物流和运输
  • 运输中的大数据技术和方法
  • 无人机操作和无人机系统
  • 物联网和智慧交通
  • 共享传输的运营管理

稿件准备和提交

在提交之前,作者应仔细阅读期刊的“作者须知”。审查过程将遵循期刊的惯例。根据以下时间表,预期作者应通过稿件提交系统提交其完整稿件的电子副本,在EES中选择文章类型为“大数据制造中的智慧运输和物流”:

稿件截止日期:2019年12月31日

第一轮审查:2020年4月30日

向出版商提交的最终稿件:2020年12月31日

如有任何疑问,请联系任何特刊客座编辑。

特刊嘉宾编辑

Prof. Guoqing Zhang (Managing Guest Editor)

Supply Chain Management and Logistics Optimization Research Center

University of Windsor

Canada

Email: gzhang@uwindsor.ca

Prof. Xiang Li

The School of Business

Beijing University of Chemical Technology

China

Email: lixiang@mail.buct.edu.cn

Prof. Ali Diabat

Civil and Urban Engineering

New York University Abu Dhabi

United Arab Emirates

Email: diabat@nyu.edu

 


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