DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. A生鲜企业公司现状分析 3.1. 公司介绍 山东省烟台市A公司于1996年创立，经过几十年的努力发展，A公司已经在烟台地区稳定的扎根发展，每年营收入约达900多万元，企业利润同时也在逐步上升，这主要源于A公司对食材质量的严格把控和对客户认真负责的服务态度。A公司规模不大，经营方式较为传统，所以在传统的生鲜公司中具有一定的代表性，A公司是一家拥有冷库容量达600吨企业，主要经营各类冷冻食品的企业。它主要经营范围为海产品的收购与销售、冷冻加工和包装以及冷库的出租，A公司拥有三个冷冻冷藏保鲜库，其中两个冷库用于出租，剩余的一个冷库主要用于存储加工自营产品，单个冷库容量约为200吨。A企业通过自营冷库降低储存成本，保证客户能够享用到安全、健康、实惠的新鲜食材。 3.2. A公司物流配送 A冷冻食品公司在烟台地区主要有50多家配送对象，在这50家配送对象中，大多为小型生鲜食品商店，少部分是公司食堂。其中有9家生鲜食品商店为A公司的主要合作伙伴，并保持了长时间的合作关系，配送时间也相对集中。由于A公司冷冻食品的销售淡旺季非常明显，淡季主要集中在每年的3~6月，旺季主要集中在9~12月，在每年年底配送需求将会达到一年的高峰，所以本文将以2020年12月某一周的配送情况作为主要研究范围，选取配送频次最高且配送量最大的9家食品销售点作为样本。 由于A公司主要客户都位于烟台市芝罘区，配送范围不大，且客户分布也较为集中，故为了满足客户的即时需要，A公司并没有制定统一的订货时间，而是由客户自由选择时间下单，配送车辆在接到订单后进行即时配送。配送车辆主要根据配送数量进行随机安排，A公司共拥有载重为2吨和载重为1吨的车辆。为方便后面标点、绘图等工作的顺利进行，将配送中心用P表示，各个需求点用A~I表示，样本及配送顺序及配送情况如表1所示。 Table 1 Specific distribution nodes corresponding to letter 序号 名称 P 配送中心 A A水产 B B水产 C C水产 D D水产 E E水产 F F水产 G G水产 H H水产 I I市场 表1. 字母相对应的具体配送节点 将各个需求点和配送中心在百度地图上标点，如图1所示： 利用绘图软件可将将上述节点简化成图2的形式，并按照表1所示意的信息以及绘图工具简化其位置信息。其中配送中心由P表示，各个需求点由A~I表示。 据A公司配送负责人记录所示，下面是12月底某一周内A公司的配送情况，配送中心分别向着8家水产专卖店和1家大型水产市场(其中包换多个配送对象，但由于配送距离较近，所以合并为一点)配送货物，根据其车辆载重的限制和实际订货情况具体配送情况如下表2所示。 图1. 百度地图上各位置显示 图2. 简化位置信息 Table 2 A company’s delivery situation in a certain wee 时间 配送对象 配送距离(km) 配送总需求量(t) 周一 D/E/I 42 10.25 周二 A/B 27 2.4 周三 F 24 4 周四 H 8 2.5 周五 I 10 1 周六 A/D 30 0.7 周日 E/G/I 45 2.6 合计 186 23.45 表2. A公司某一周的配送情况 3.3. A公司配送中存在的问题 A公司现在的配送流程主要是受冷冻食品的特点所影响，因为冷冻食品在温度较高时容易融化，并且运输环节的温度和配送时间都较难控制，所以A公司需要规范运输配送过程中每一步的操作，因此A公司对于配送流程也在不断的优化升级，以减少实际运输中的损耗，虽然取得了一些的成效。但物流配送流程中依然存在一些较为严重的问题： (1) A公司一开始是采用传统落后的配送模式，一方面主要客户群体的需求量不稳定，涨跌明显，波动较大，并且由于烟台地区临海，部分需求点还需绕远配送，就很难实现规范化的集体配送。因此，在配送过程中很难实现信息共享，对于需求量的变化不能做出及时的反馈，甚至对于订单的追加也不能进行及时的配送，从而未能与客户达成在一定时间内统一下单的共识，导致有些临近的客户同时下单时，也要进行多次配送。 (2) 由于客户群体较为庞大，其中包含酒店、食堂、市场等多种类，并且订货周期很难把握，所以A公司在需求预测方面难度极大。所以接到客户的订单后，大多根据时间先后进行实时配送；配送车辆的具体行驶路线也有司机随意制定，很容易造成了绕路、堵塞和司机偷懒工作效率低下的情况，由于客户管理不到位，没有达成配送要求的共识，经常出现谁急就先送的情况，配送路线缺乏科学的安排，由此导致配送成本居高不下。 (3) 信息管理水平低下，对于整体的配送过程缺乏科学的统筹和管理，并且A公司不能够合理的对配送成本进行控制，虽然知道配送环节有很多问题，但是无法提出有效科学的解决方案。 结合实际情况不难看出，A公司配送成本过高主要受到三个方面的影响：1、车辆的运营成本过高。因为车辆利用率低，导致车辆整体维护运营成本较高。2、当多个客户需要同时配送时，因为司机不能对路线做出合理的安排，经常导致车辆空载、绕远路的情况。3、运输车辆的闲置与过度使用，会导致人员时间浪费严重，人力成本大量增加。
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user: 4. 节约里程法的应用 4.1. 节约里程法的介绍 节约里程法是在配送车辆的限定载重和实际容积的约束下，将商品从一个配送中心，配送到多个需求点的运输模式。在使用这种配送模式时，要时刻注意每次配送过程中，所有需求点的总需求数量不能超过运输车辆量的载重，和整体的运输距离。 节约里程法的主要原理是：先将配送中心到每一个需求点的距离测量出来，并且将各个需求点之间连接后，路线不交叉的需求点连接起来，并计算连接的各个需求点之间的运输距离，画出配送路线图，再利用三角形的性质：三角形任意两边长度相加所得之和一定大于第三边的长度的性质。通过将可以节约里程的需求点进行合并，再将每个闭合回路里节省的节约里程数进行排序，优先考虑将节约里程最多的需求点进行合并，形成闭合的配送路线，再按照解约里程量逐个分析，最终得出一条或多条配送路线。 4.2. 优化A公司现有的配送路径 由上文图2可知，配送中心以及各个需求点的位置关系，再利用测量软件测量各个点之间的距离，如表3所示： Table 3 The distance between each nod 序号 各个节点间的距离 序号 各个节点间的距离 P-A 7 A-F 4 P-B 6.5 B-C 2 P-C 7.5 B-G 3.5 P-D 8 C-F 3.5 P-E 8 C-G 2 P-F 12 D-G 2.5 P-G 9.5 D-H 11 P-H 4 E-I 9 P-I 5 F-G 4 A-E 1.5 表3. 各个节点之间的距离 根据各节点的距离以及位置关系绘制配送网络图，如图3所示： 图3. 配送网络图 通过在A公司的实地考察和数据整理得知所选取的9家供应商的年需求量，并根据各个供应商的订货次数计算出平均每次的配送量，下表为根据2020年整年销量以及各个需求点的总需求量，得出每个需求点的平均需求量，如表4所示： 目前，已知A公司在给所有需求点配送食品的过程中，只能使用载重量分别为2.5 t和1 t的两种运输车辆，根据司机工作时间的限制，每次运行距离需要控制在30 km以内。不同容量的运输车有不同的价格，其中2 t的运行单价为2.2元/km，1 t的运行单价为2元/km。 Table 4 Average annual deman 需求点 平均需求量 A 0.8 B 0.7 C 0.6 D 0.5 E 0.4 F 0.3 G 0.2 H 0.9 I 1.5 表4. 年平均需求量 首先，对图3中所得的配送中心P到需求点的距离和各个需求点之间的距离，进行计算和整理，得出A公司最短的距离矩阵，如矩阵1所示。 矩阵1. 最短的距离矩阵 节约里程法通过计算，同样的起始点往返配送一个需求点所的行驶的距离，和同样的起始点出发向两个需求点巡回配送所行驶的距离差值，得到每两个需求点之间所缩短的里程数。 如： Δ S AB = S PA + S PB − S AB = 7 + 6 . 5 − 9 . 5 = 4 依次求解所有需求点的节约里程数量，如矩阵2所示： 矩阵2. 节约里程数量 按照从小到大的排列方式对矩阵2中巡回配送所节约的里程数进行排序，整理后可以得到表5。依据表5中每两个需求点的节约里程数的大小，同时根据不同需求点的需求量及约束条件的限制下将各个需求点进行匹配，形成闭合的配送回路，通过整合就可以得到优化后的配送路线。 Table 5 The ranking list of saved mileag 序号 连接点 节约里程 序号 连接点 节约里程 1 F-G 18 19 D-E 6 2 E-F 16.5 20 A-D 4.5 3 C-F 16 21 F-I 4.5 4 A-F 15 22 E-I 4 5 C-G 15 23 A-B 4 6 D-G 15 24 A-I 1.5 7 A-E 13.5 25 D-H 1 8 D-F 13.5 26 A-H 0 9 B-E 13 27 B-H 0 10 B-F 13 28 B-I 0 11 A-C 12.5 29 C-H 0 12 B-G 12.5 30 C-I 0 13 B-C 12 31 D-I 0 14 C-D 11 32 E-H 0 15 E-G 10 33 F-H 0 16 A-G 8.5 34 G-H 0 17 B-D 8.5 35 G-I 0 18 C-E 8.5 36 H-I 0 表5. 节约里程数排序表 依据表5的节约里程数排序表，因为F-G的节约里程数最大，这里首先应选择F、G两个需求点进行送货，即P-F-G-P，考虑到F与G的总需求量为0.5吨，可以选择1 T的车辆配送，但转载率没有到达极限，需要选择其他门店进行配送。其次考虑E-F，设计为P-E-F-G-P的配送路线，其中E、F、G三个需求点的总需求量为0.9吨，但转载率快到极限，与此同时，考虑P-E-F-G-P的配送路线总行驶距离，并没有超过约束条件中的总行驶里程30 km，因而 P-E-F-G-P可以作为配送网络优化线路之一。 接下来，依照顺序选取A~C进行分析，构建P-A-C-P的配送路线，其中A、C两个需求点的需求总量为1.4吨，依据不能超过运输车辆载重的条件限制，必须选用2 t的车辆，但承载量并没有接近最大值，所以可以寻求其它巡回送货门店。其次考虑B~C，构建P-A-C-B-P的配送路线，其中A-B-C门店的总需求量为2.1吨，因为车辆装载量限制，C门店无法加入P-A-C-B-P线路中，接着依次考虑C~D，构建P-A-C-D的配送路线，其中A、C、D的总需求量为1.9 t可以选用2 t的车，并且考虑P-A-C-D的配送路线的总行驶里程小于30 km，因而 P-A-C-D也可以作为一条优化后的配送线路。 剩余的B、H、I无法串联成配送路线，所以B和H需求点需要一辆1 t的车进行配送，I处需要一辆2 t的车进行配送。优化后完整的配送路线优化方案如表6所示： Table 6 The complete distribution network optimization pla 配送路线 货物运输量 车辆规格 行驶路程 P-E-F-G-P 0.9 t 1 t 25 P-A-C-D 1.9 t 2 t 27 P-B-P 0.7 t 1 t 13 P-H-P 0.9 t 1 t 8 P-I-P 1.5 t 2 t 10 表6. 完整的配送网络优化方案 将A公司的配送路径进行优化后，共有5条配送路线，其中第一条和二条每次需要配送多个需求点(如图4、图5)，而第三、四、五条每次配送一个配送点，往返进行配送具体示意图如下： 图4. 第一条配送路径 图5. 第二条配送路径
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user: 5. 配送路线优化管理的成效 5.1. 优化后的效果分析 优化前的配送方案，A公司要想同时满足所有的客户需求，需要一辆2吨的车以及八辆1吨的车，且配送总里程 S = (7 + 6.5 + 7.5 + 8 + 8 + 12 + 9.5 + 4 + 5) * 2 = 135 km。但在经过节约里程法优化后，A公司要想同时满足所有的客户需求只需要两辆载重为2吨的车以及三辆载重为1吨的车，配送总里程 S = 25 + 27 + 13 + 8 + 10 = 83 km。 将优化前后的配送情况进行对比，如表7所示： Table 7 Comparison of data before and after optimizatio 优化前 优化后 配送车数量 9 5 车辆行驶里程 135 83 配送成本 272 173.4 表7. 优化前后数据比较 在使用节约里程法优化之前，A公司需要调度大量车辆，由此不仅会增加车辆的维护费用，并且还需要很高的人力成本。同时，由于忽视对各个需求点订货时间和需求量信息的统筹整理，导致了配送次数多、配送时间长、以及配送路线不合理等问题，这都对企业造成了极大的资源和成本的浪费。而优化后，通过表7可知，借助节约里程法优化配送路径后，大大降低了配送时间，在整体的配送路线中节约里程共计52 km，同时每次完成所有需求点的配送可以降低98.6元的成本。由于以上9家需求点每年的合作较为稳定，并且每年会多次订货，由此可知，利用节约里程法对A公司的配送路径进行优化后，对于缩短配送距离和减少成本都发挥了很多的积极的影响。 同时，随着运输行业的不断兴盛和发展，配送过程中对于产品所处于的条件要求也更加严格，并且企业为了提升企业形象，配送过程中不仅仅要考虑经济价值，也要考虑企业的社会效益。利用节约里程法对A公司的配送路径进行优化后，可以缩短配送距离和调度车辆，有利于降低碳排放量，保护环境，加快构建环境友好型、资源节约型社会。 5.2. A公司优化路径的管理启示 因为A公需要利用节约里程法进行配送路径的优化，所以会督促A企业及时收集供应商需求信息，并对信息进行梳理。并且在优化过程中，A公司需要将客户进行管理和分类，并且制定统一的订货规则，再集中和统一的时间内接受订单，这样既可以科学有效的提高工作效率，又可以降低订单处理的时间，降低人员的消耗和人力成本的浪费。在这些措施的帮助下，有利于使A公司整体的工作流程更加连贯，早日帮助A公司找到科学适宜的管理方法和运营模式。 由于使用节约里程算法发现，为了给固定的9个门店配送，公司原来使用了太多数量的1 t的车辆，而在使用节约里程法优化后大幅减少了运输车辆的数量，而且使得完成所有需求点配送所需要的配送距离大幅缩短。使用节约里程法进行优化的过程中，约束了车辆的在中条件，以此为依据可以减少不必要车辆的购卖费用、养护费用、人力成本等。 本文主要研究了A公司的配送中心向其负责的9家需求点的配路线优化问题。近年来，我国物流运输中的配送环节企业和国家的重视，所以无论是配送的基础设施、配送车辆，还是社会中支持配送的基础设施都得到了极大的改善，配送环节也对社会经济的发展起到了巨大的推动作用。但不得不承认的是，在二、三线城市中大量中小型企业、传统型配送企业由于资金、技术、管理、人才等多方面的限制，信息共享化水平不高、配送路径规划不科学、运输车辆安排不合理、车辆空载等现象十分常见，配送效率低、配送成本过高的现象也屡见不鲜。基于当前中小企业配送的现状来看，进行科学有效的管理规划、利用先进的技术支持、引入高素质的人才具有十分重要的意义。
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user: 6. 总结 6.1. 研究成果及不足 通过本文的研究主要取得了一下成果：1. 介绍了了A公司的情况和主要客户的配送路径的现状，总结了A公司配送过程中存在的问题。2. 针对该A公司所存在的问题，结合实际情况和节约里程法对配送路线进行了优化，得出了更加科学的配送路径。3. 在利用节约里程法优化后，将优化后形成的方案与原方案进行对比，清楚地量化了优化后所带来的成效。优化后单次配送节约了52公里，减少了98.6元的成本，并且减少了4辆配送车辆。由此也可以得出，利用节约里程法优化后，有利于减少碳排放量，起到保护环境的作用。 但本文仍然存在一些不足之处和需要继续探讨的问题：1. 本文在预测各个需求点的需求量时，是以各个需求点在旺季时的平均需求量为依据，忽略了淡季的情况，可能需求量发生较大变化时，会使配送路线发生变化。2. 在统筹配送路线安排时，对各需求点的订货时间进行硬性规定，有可能会影响客户的体验感，并且当门店或者客户订货延迟或者是面对突发的交通拥堵，容易影响整个配送路线的合理安排和配送成本 [ 16 ]。3. 在优化前后配送方案的对比上，本文只是对配送路径优化后所节约的里程和成本以及环境角度进行讨论，忽视了客户满意度和和售后水平等因素的比较。 6.2. 结论 文通过使用节约里程法对A公司的配送路径进行优化发现，优化后的路径可以极大地降低A公司的配送成本，增加企业利润，并且也有利于保护环境，建立低碳友好型社会。 通过本文的优化过程可以看出，A公司有较大的发展空间和管理上的盲区。这一现状在中小企业中具有一定的代表性。所以想要促进整个物流配送行业的发展，不仅需要行业内龙头企业的带动，也需要中小企业在配送过程中进行规范化的管理，制定相应的制度，注重企业发展中的细节，不断进行科学的优化升级。这不仅对于企业自身，并且对于整个行业的发展都有着深远的意义。
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user: 摘要 随着互联网电商行业的飞速发展，人们的消费方式发生了改变，越来越多的人们选择网购，人们的需求更加的倾向于多品种、多批次、短周期、小批量等，然而对于物流的配送速度却有了更高的要求，这对仓储作业的效率提出了更高的要求。仓储中拣货作业占总工作量的60%左右，作业时间占总工作量时间的30%到40%，然而拣货的移动成本达到了总仓储作业成本的90%，由此可见，拣货作业是物流活动中非常重要的一个环节，该环节所占的工作时间和工作量都是不能忽视的，物流中心为降低仓储的管理成本，提高效益，不断地通过优化拣货路线来提升仓储的管理效率。本文以A公司为例，提出仓储中存在的问题并进行对策分析。通过对仓储的货位摆放分析和对员工的走访调查，发现了仓储中存在的一些问题：分别是货位设置不合理、拣货前未对订单进行分类归纳排序和拣选路径过长，导致了整体的配送效率低下，通过对这三个问题的分析，同时根据仓储的实际仓储情况，进行货位优化、拣货前的订单分类归纳排序优化，通过构建数学模型进行计算，进行拣货路径的优化，达到提高配送效率的目的。
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user: 1. 绪论 1.1. 研究背景和意义 仓储是物流的核心功能之一，在物流系统中起着十分重要的作用。传统仓储指的是仓库进行物品的入库、储存和出库活动。现代仓储指的是在传统的基础上增加分拣等环节。 近年来，随着互联网行业的迅速发展，网购带动了电商行业的蓬勃发展，面对巨大的物流配送需求，物流仓储面临着最为严峻的考验。本文以A公司仓库为背景，分析其仓库的现状，发现其存在拣货效率低下的问题，导致这些问题的主要原因就是货位设置不合理、拣货前未对订单进行分类归纳排序和拣选路径过长，需要对该仓库存在的问题进行优化，提高仓库运作效率。 本文针对A公司仓储存在的问题及对策进行研究，根据仓库的实际情况进行分析从而得到最佳仓储系统拣选效率，达到提高企业运作的整体效率的目的。 随着经济的飞速发展，企业为了实现经济效益的最大化，需要对仓储的管理引起重视，不断地创新经营理念，争取以最低的成本来取得最高的经营利润。仓储是制造企业厂内物流的重要组成部分，仓储的运作效率影响着整个厂内物流的运作效率。通过仓储管理优化降低仓储管理的成本，间接的影响着整个制造企业的利益，而拣货作业是影响仓库运作效率的关键因素，因此，通过科学合理的方法提高拣货效率是非常必要的。所以，本文针对A公司仓储存在的问题及对策进行研究，通过货位优化、拣货前进行订单的分类归纳排序以及拣货路径优化，达到提高企业拣货效率的目的。通过对此仓库的优化，可以适用于本公司的其他仓库，在减少公司成本的同时，也会使客户的体验感更好以及有利于环境的保护。 1.2. 文献综述 根据公司仓储现在存在的问题，国内学者进行相关研究。雷斌对货位分配优化的文献进行分析整理。对货位分配优化的目标进行归纳，建立优化目标模型并介绍了适用的对象；分析相关常用算法并进行对比；探讨未来的趋势。 [ 1 ] 杨华龙根据特殊的环境下仓储货位的定价问题，分析仓储企业与客户的关系，建立货位需求的函数。以仓储企业的收益最大化作为目标，构建货位数量三种不同情形下价格收益的模型，并求得两阶段的动态定价的策略。 [ 2 ] 刘倚玮根据仓储货位优化的问题，设计了一种智能仓储的实训平台。此系统集成了管理系统应用监控和货位优化等先进的技术。 [ 3 ] 陈晓艳本文研究仓储的拣货路径规划问题。以拣货时间和拣货路径的长度作为评价的指标，采用了四种不同的算法进行了对比研究。将拣货路径优化问题转化为TSP问题，经过仿真研究，得到了适应度进化曲线和最短路径。经过实验测试发现当拣货数量较多时，蚁群算法所得到的最短路径距离相比于其他三种算法更为优化，并且蚁群算法的拣货时间更短。 [ 4 ] 时鹏针对仓储的拣货作业中，以缩短拣货人员的行走距离、提高拣货效率为研究对象，根据拣货作业中的存在的问题和解决的方案进行讨论和综述。 [ 5 ] 杨文强对带过道的仓储作业进行优化的问题，提出一种多物种协同的进化算法，通过多物种竞争共生的捕食策略，让每一个物种在适应环境方面的能力都得到增强。与此同时引入了变异机制，让全部物种种群多样性能够得到协同改善，提高了每个物种的进化能力，并且提高了求解的效率，而且通过实例验证了这种算法的有效性。 [ 6 ] 农官彬本文研究的是怎样从员工的角度，使传统仓储中人工分拣更加高效。 [ 7 ] 宋书琴结合配送中心的运作情况，对产品的出入库现状去进行分析。了解出入库效率与不同品类的产品储存位置之间的关系，然后按照ABC的分类法将产品去进行划分，然后再结合EIQ的方法对实际作业中的统计分析，并运用管理思想对配送中心的仓储布局中存在的问题去进行分析，获得优化后的仓储布局结构。 [ 8 ] 张锌雨针对G公司的零部件仓库进行了研究，针对零部件仓库仓储布局存在的问题，从功能区布局优化与存储区货位优化两方面展开研究。 [ 9 ] 徐宁结合物联网技术中的应用优势，进一步探讨此技术在仓储管理中所能体现出的具体应用。 [ 10 ] 路晓娟结合智能立体仓库当前的发展现状，主要针对其货品出入库调度优化及货位优化进行了深入的研究分析。 [ 11 ] 李雪主要对优化物流仓储管理的策略进行了分析。 [ 12 ] 赵建军针对自营物流在仓储管理方面存在的问题，提出了有针对性的解决措施，提升自营物流的服务质量。 [ 13 ] 郑斌采用遗传算法，通过优化备货拣选路径，实现提高仓储管理中的备货效率。 [ 14 ] 张敏首先阐述库存控制与仓储管理的概念，然后对库存控制与仓储管理现状进行分析，最后提出针对性的优化措施。 [ 15 ] 左佳昕针对中小企业仓储现状所产生的问题提出了优化方案，提高仓库的工作效率与企业效益。 [ 16 ] 张玲玲阐述了物流仓储管理的现状和存在的主要问题，提出了解决仓储管理的基本措施。 [ 17 ] 季爱迅主要是对电商企业在引用ABC分析法时，缺少针对这三类不同货物的具体库存管理策略，从出入库流程、库存控制、货位分配和运输资源配置角度针对这三类货物提出差异化管理策略，这种差异化管理法操作简便，可对库存物品进行合理控制的同时更便捷地周转库内的货物。 [ 18 ] 张静溶对A公司D零部件仓库现状进行分析，发现其存在部分货架稳定性差、零部件货损成本高、拣货做功多的问题，导致这些问题的主要原因就是货位分配不合理，由此根据具体实际情况，设计了合理有效的货位优化方案。 [ 19 ] 陈荣首先运用FP-Tree算法获取频繁项集，并构建了以减少订单拣选距离、提高货架稳定性为目标的货位优化模型，再利用理想点法，建立按照权重综合的多目标优化评价函数，最后利用遗传算法进行仿真求解。 [ 20 ] Viveros Pablo该工作解决了SKU托盘的多层次存储位置分配问题，在第一级考虑可分割的位置，以改善拣选操作，并减少与起重机路线相关的旅行时间。 [ 21 ] Ji Shou Wen采用蚁群算法建立模型，解决拣货优化问题，并以九州通医药物流中心为例，进一步验证分析结果，得到较为理想的优化路径仿真图像。 [ 22 ] Xiong-zhi Wang研究了由多个传送带和一个拣货器组成的物料搬运系统中的拣货问题 [ 23 ]。 根据对以上参考文献的学习，在本论文中，主要采用构建模型利用数学计算进行分析。
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user: 2. A公司现状分析 2.1. A公司简介 A公司位于北京市通州区，主要从事物流仓储、普通货运等业务。公司拥有不同载重量的车辆80多辆，还配备了不同类型的配套起重装卸设备。面对市场竞争日趋激烈，新的形势和新的任务，公司始终以“为客户提供好的产品、良好的技术支持、健全的售后服务”为宗旨，在干部职工的共同努力下，固本强基，开拓市场，开源增效，连年圆满完成生产经营和各项工作任务，企业规模不断壮大，目前有三个仓库，平均每个仓库占地一千平方米左右，随着订单量的增加，盈利水平大幅度提高，但在订单增加的同时，拣货的效率有所下降，根据数据的统计和分析，公司目前出现货位设置不合理、拣货前未对订单进行分类归纳排序、拣选路径过长的问题，存在仓储系统拣选效率低的情况。 2.2. 仓储现状分析 A公司将近70%从事零售行业的仓储，该行业的仓储特点是物品的种类较多，仓库中的仓储货位摆放密集。随着互联网时代的快速发展，正朝着小批量、多批次、多品种、短周期的方向发展，零售行业的订单多而杂，同时，对发货速度的要求越来越高了，导致出入库频率高。拣选的过程包括订单分批、合理安排货品拣选顺序等，所以拣选作业是仓储作业中运营成本较高、劳动较为密集的环节。A公司因货位设置不合理、拣货前未对订单进行分类归纳排序、拣选路径过长而造成的物流仓储效率低下问题。 如图1所示，这是统计2020年8月的每日订单数量和拣货速率之间的关系，在每日订单数量为2000件时，平均每单的拣货时间为20秒；订单数量2500件时，平均每单的拣货时间为21秒；在每日订单数量为3000件时，平均每单的拣货时间为23秒；在每日订单数量为3500件时，平均每单的拣货时间为24秒。 图1. 订单平均拣货速率 2.3. 现有仓储拣货路径问题描述 对A公司2020年8月3日仓库拣货情况以及订单的拣货路径进行分析，经过统计、绘图、计算发现该仓库的拣货过程存在货位设置不合理、拣货前未对订单进行分类归纳排序、拣选路径过长的这三个问题，影响了公司的拣货效率。 1) 货位设置不合理 随着公司的业务增加，订单也随之增多，导致出货频率增高，因为货位设置不合理，出现货物出库拥堵现象，而且拣货效率低下。每一货架为同一种类商品，不同货架的日平均订单数如下表1所示，所占比例图如图2所示。 Table 1 Average daily order statistic 货架号 订单数 1 310 2 350 3 80 4 540 5 420 6 120 7 240 8 60 9 600 10 280 表1. 日平均订单数统计 资料来源：作者整理自制。 图2. 根据货架分类的日平均订单数比例 2) 拣货前未对订单进行分类归纳排序 拣货员完全按照客户下单的先后顺序进行拣货。如图3所示，订单A为1号货架区域一内的货格先下单，订单B为2号货架区域二内的货格后下单，会先去拣选A货品，再原路返回拣选B货品，再去按照订单上的顺序去拣选下一个货品，没有明确的拣货路径，走过很多重复路，影响了拣货的效率。 图3. 拣货路径简图 3) 拣选路径过长 拣货人员每次从拣货口出发，拣货路线呈s型穿梭在巷道中，对巷道中货架上的货物进行拣选，拣选完毕之后到下一个巷道继续拣货。在此过程中，拣货人员随意的挑选路径进入下一巷道进行挑选，走过了许多重复路，造成路径浪费，会带来不必要的时间上的浪费。如图4所示，仓库采取人工拣货方式，在订单的拣货总耗时中，拣货员行走的时间占拣货总耗时的50%左右。拣货路径的不合理会造成设备资源的过多损耗，同时也会造成员工积极性下降，以至于拣货效率的下降。 图4. 订单拣货总耗时各阶段时长对比
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user: 4. 结语与展望 4.1. 结语 随着互联网的飞速发展，消费多样化的时代到来了，物流配送效率成为了电子商务的重中之重。拣货是仓储的重要环节，拣货的速度决定着物流配送的效率。为了降低仓储的管理成本，提高效益，对仓储存在的问题进行合理的优化还是十分必要的。 本文根据A公司出现的拣货效率低的问题，发现了其主要的原因有货位设置不合理、拣货前未对订单进行分类归纳排序、拣选路径过长这三个问题，通过对这三个问题的分析，进行了优化。 货位设置不合理问题：通过对货位号和日平均订单数的分析，根据订单出库数量的多少进行划分，订单多的货位号靠近离拣货口近的位置，而订单少的货位号位于拣货口较远的位置。拣货前未对订单进行分类归纳排序问题：拣货前对订单进行分类，将同一类货物放在一起，再根据货位号进行归纳排序，获得最优的拣货顺序。拣货路径过长问题：这个问题属于仓储中拣货的路径规划问题，这是本文研究的重点，需要综合考虑仓储中的各个因素，构建模型需要根据公司目前的实际情况，本文通过数学计算对A公司的拣货路径进行优化。合理的对拣货路径进行优化是十分必要的，不仅可以减少了拣货路程，缩短了拣货时间，同时还能够减少拣货车的损耗等。 通过对仓储存在的三个问题进行优化之后，再根据同一订单情况下进行优化前后的对比，分别从企业的成本、客户的体验和环境的保护这三个角度上分析， 降低了企业的成本，客户的体验更好，更有利于保护环境，证明了此次的优化是有意义的。 本文主要以A公司的仓储情况为例，对仓储存在的问题进行分析，搜集相关数据，利用数学计算，得到优化后更佳的拣货策略。 4.2. 研究不足与展望 为了方便计算，本文只考虑了拣货车辆经过的路程所用的时间，并未考虑车辆的容积、拣货过程所用的时间等等。对于研究不够深入。 希望可以将拣取货物过程中消耗的时间、车辆的容量、货源充足等因素加入到研究中，深入研究节约时间、设备资源等方面，将会使研究更加的贴近现实，期待拣货路径优化问题会得到更深入的研究。
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user: 摘要 对山东理工大学的202名同学进行问卷调查，总共回收有效调查问卷202份，结合问卷调查的数据对问卷的每个选项赋予数值，导入spss，运用描述统计、交叉列联表分析、相关分析、回归分析的方法，对大学生的月消费水平影响因素相关性进行研究分析。
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user: 1. 引言 目前，国内外对于大学生消费的影响因素主要集中于消费心理、消费行为、消费结构进行研究分析。胡娟 [ 1 ] 就对当代大学生的消费水平、消费结构、消费方式、消费心理特点及其影响因素及对策做了分析；刘莉 [ 2 ] 通过研究大学生消费行为的调查分析，道出大学生消费行为受到家庭、社会、同学的影响；张亮亮 [ 3 ] 通过假设检验，拟合优度检验方法分析了男生与女生月消费均值以及非理性消费比例。Soycon Shim [ 4 ]，从大学生的消费行为角度分析了大学生月消费影响因素。 论文主要从大学生的日常消费内容，以及大学生的平时学习成绩与学习习惯的角度来探寻影响大学生月消费的因素。以山东理工大学数学与统计学院的学生为调查对象，设计问卷调查，回收有效问卷202份。
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user: 2. 各影响因素与月消费水平的交叉列联表分析 根据收集到的样本数据编制交叉列联表，在交叉列联表的基础上，进行多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步的深入分析变量之间的相互影响和关系。 Table 1 Cross-contingency table analysi 在校期间的平均月消费 1000内 1000~1500 1500~2000 2000以上 总计 大一 8 36.40% 8 36.40% 2 9.10% 4 18.20% 22 100.00% 大二 6 15.80% 22 57.90% 10 26.30% 0 0.00% 38 100.00% 大三 4 7.10% 26 46.40% 18 32.10% 8 14.30% 56 100.00% 大四 10 11.60% 40 46.50% 20 23.30% 16 18.60% 86 100.00% 男 14 14.90% 52 55.30% 16 17.00% 12 12.08% 94 100.00% 女 14 13.00% 44 40.70% 34 31.50% 16 14.80% 108 100.00% 表1. 交叉列联表分析 年级和性别与在校期间的平均月消费的交叉列联表(见表1)可分析出皮尔逊相关系数(见表2)与肯德尔系数的P值(见表3)分别为0.268和0.119。无法拒绝这两个变量间不存在相关性的原假设。 Table 2 Chi-square tes 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 11.119a 9 0.268 似然比 12.92 9 0.166 线性关联 3.109 1 0.078 有效个案数 202 表2. 卡方检验 Table 3 Symmetry measurement tabl 对称测量 值 渐近标准误差 a 近似T b 渐进显著性 有序到有序 肯德尔tau-b 0.142 0.09 1.56 0.119 斯皮尔曼相关性 0.16 0.103 1.61 0.111c 区间到区间 皮尔逊R 0.176 0.105 1.782 0.078c 有效个案数 202 表3. 对称测量表 由学习成绩与在校期间的平均月消费的交叉列联表(见表4)可分析出知皮尔逊相关系数(见表5)和肯德尔相关系数的P值(见表6)分别为0.22和0.936，无法拒绝这两个变量之间不存在相关性的原假设。因此可以说明大学生月消费水平与学习成绩之间相关性较低。 Table 4 Cross table of average monthly consumption and academic performanc 在校期间的平均月消费与学习成绩交叉表 学习成绩 总计 上游 中游 末尾 在校期间的平均月消费 1000以内 12 14 2 28 1000~1500 16 70 10 96 1500~2000 18 28 4 50 2000以上 10 12 6 28 总计 56 124 22 202 表4. 平均月消费与学习成绩交叉表 Table 5 Chi-square tes 卡方检验 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 8.260a 6 0.22 似然比 8.153 6 0.227 线性关联 0.011 1 0.916 有效个案数 202 表5. 卡方检验 Table 6 Symmetry measurement tabl 对称测量 值 渐近标准误差 a 近似T b 渐进显著性 名义到名义 列联系数 0.275 0.220 有序到有序 肯德尔tau-b −0.008 0.101 −0.081 0.936 斯皮尔曼相关性 −0.009 0.112 −0.089 0.930 c 区间到区间 皮尔逊R 0.010 0.112 0.104 0.917 c 协议测量 Kappa 0.107 0.058 1.834 0.067 有效个案数 202 a) 未假定原假设。 b) 在假定原假设的情况下使用渐近标准误差。 c) 基于正态近似值。 表6. 对称测量表
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user: 3. 各影响因素与月水平消费的回归分析 为了更精确的研究各因素与月消费水平之间的相关性，月消费水平与大学生学习成绩之间的相关性，以及影响大学生的月消费水平影响因素，计算了相关系数并进行了相关系数的显著性检验，最后为了更进一步了解各因素是怎样影响月消费水平的，进行了线性回归分析。 如表7所示，设因变量成绩为Y，在校平均月消费为X 1 ，每月在恋爱方面的支出为X 2 ，作业完成情况为X 3 ，是否挂过科为X 4 ，上课期间玩手机程度为X 5 ，听课认真程度为X 6 。 Table 7 Variables remove 输入/除去的变量 a 模型 输入的变量 除去的变量 1 听课认真程度 2 每月在恋爱方面的支出 3 是否挂过科 4 上课期间会玩手机吗 5 在校期间的平均月消费 6 作业完成情况 因变量：学习成绩 表7. 除去的变量 如表8所示，六个回归模型的回归系数的显著性检验。其中包括了标准化的B估计值和标准错误，还有Beta分布，还有对每一个回归系数的t检验的结果，以及共线性问题的相关统计量：容差和方差膨胀系数。 在模型中，在校期间的平均月消费的回归系数为0.001，t值为0.556 (p < 0.01)，容忍度为0.832，方差膨胀系数为1.202 (容忍度越接近0表示变量之间存在线性关系，同时如果方差膨胀系数大于10，则表示自变量之间存在线性问题)。 每月在恋爱方面的支出的回归系数−0003，t值为−0.784 (p < 0.01)，容忍度为0.805，方差膨胀系数为1.242。 Table 8 Coefficien 系数 a 模型 未标准化系数 标准化系数 t 显著性 共线性统计 B 标准错误 Beta 容差 VIF (常量) 49.38 15.48 3.19 0.002 在校期间的平均月消费 0.001 0.003 0.058 0.556 0.579 0.832 1.202 每月在恋爱方面的支出 −0.003 0.003 −0.083 −0.784 0.435 0.805 1.242 您的作业完成情况 0.406 0.156 0.311 2.605 0.011 0.633 1.579 是否挂过科 1.993 2.547 0.088 0.783 0.436 0.723 1.383 上课期间会玩手机吗？ 0.121 0.092 0.131 1.309 0.194 0.902 1.109 听课认真程度 −0.271 0.147 −0.183 −1.846 0.068 0.921 1.085 表8. 系数 作业完成情况的回归系数为0.406，t值为2.605 (p < 0.01)，容忍度为0.633，方差膨胀系数为1.576。 是否挂过科的回归系数为1.993，t值为0.783 (p < 0.01)，容忍度为0.723，方差膨胀系数为1.383。 上课期间玩手机程度的回归系数为0.121，t值为1.309 (p < 0.01)，容忍度为0.902，方差膨胀系数为1.109。 听课认真程度的回归系数为−0271，t值为−1.846 (p < 0.01)，容忍度为0.921，方差膨胀系数为1.805。 综合容忍度，方差膨胀系数两方面考虑，再结合共线性诊断，共线性问题不是很严重。 从系数表可得出回归方程为： Y = 0.001 X 1 − 0.003 X 2 + 0.406 X 3 + 1.993 X 4 + 0.121 X 5 − 0.271 X 6 回归方程显著性检验结果表明选择此模型具有合理性。变量均通过了回归系数显著性检验，所以都不应该被剔除。共线性检验结果表明它们之间存在较弱或中等程度的共线性(如表9所示)。 Table 9 Collinearity diagnosi 共线性诊断 a 模型 特征值 条件指标 方差比例 (常量) 在校期间的平均月消费 每月在恋爱方面的支出 您的作业完成情况 是否挂过科 上课期间会玩手机吗？ 听课认真程度 1 6.198 1.000 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 2 0.626 3.146 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00 0.00 0.00 3 0.099 7.927 0.00 0.27 0.09 0.00 0.44 0.00 0.00 4 0.052 10.970 0.00 0.62 0.07 0.00 0.34 0.06 0.01 5 0.016 19.659 0.02 0.04 0.00 0.02 0.01 0.89 0.10 6 0.006 32.992 0.00 0.00 0.03 0.72 0.16 0.04 0.50 7 0.003 42.483 0.97 0.07 0.03 0.25 0.04 0.01 0.39 a. 因变量：学习成绩 表9. 共线性诊断
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user: 4. 方差分析检验 为了进一步证实模型整体性显著。合理性，进行了方差分析检验，以及标准化残差图。 如表10所示，模型中的F值为3.075 (p < 0.01)，达到了显著水平，即六个变量的回归系数均不为0，表明了该回归方程具有显著性，所以该回归模型具有显著性。 Table 10 Analysis of varianc ANOVA a 模型 平方和 自由度 均方 F 显著性 回归 2123.658 6 353.943 3.075 0.009b 残差 10，589.453 92 115.103 总计 12，713.111 98 表10. 方差分析 如图1所示为回归标准化残差值直方图，此直方图是用来检验样本观察值是否符合正态性基本假设，曲线基本呈钟形，样本观察值分布接近正态分布。 图1. 直方图 如图2所示为标准化残差的正态概率分布图，也是用来检验样本的分布是不是符合正态分布的一种方法。分布图是一条从左下方到右上方的一条呈45˚的直线，符合正态分布的标准。 图2. 回归标准化残差的正态P-P图 如图3所示的标准化残差值和标准化预测值交叉分布图。用来检验样本观察值是否符合正态分布以及残差值是否符合方差齐性的假定。散点图在0值上下水平随机分布，基本符合正态分布的同时也是齐性的。 图3. 散点图
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user: 5. 结论 1) 由交叉列联表分析可以看出大学生月消费支出与大学生所在的年级之间不存在显著性的相关性，年级不同的差异，消费也会有所不同。并不是随着年级的增加，大学生的消费水平也会增加。 2) 性别与消费水平交叉列联表可知男生与女生的消费水平是不同的，在1500以内的男生占比要比女生高，而高于1500的消费称之为高消费，在这高消费的人群中女生要比男生占比多。 3) 线性回归研究结论中可以看出，月消费水平，恋爱方面的支出，作业完成情况，是否挂过科，听课认真程度与学生的成绩是有线性关系的，学习成绩好的学生往往在恋爱方面会有较少的支出，当然他们的作业完成情况也是较好的。 4) 由标准化预测值可以看出大学生的月消费水平普遍向更高的方向发展，这也许可能与社会的日新月异有关，大学生的需求也变得更高。 5) 在大学，学生应以学业为主，大学生应该合理的消费，着重注重学习，学习是我们普遍大学生的提升之路，大学生的恋爱不应以物质为基础，高消费的恋爱只会让双方陷入困境。大学毕竟是我们提升自我的空间，精神方面，学习方面都应是充实的。
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user: 摘要 2020年年末，谈判已久的RCEP正式被十五国签署，对于其成员国而言，RCEP的签署会加快其经济的发展进程。本文首先通过聚类分析，将RCEP成员国按经济发展情况分为了两个类别。再通过主成分因子分析，将影响经济发展的7个变量浓缩为三个互相独立的因子，并通过综合因子得分对RCEP成员国的经济发展状况进行排名。对于中国而言，应抓住RCEP的机会加大“一带一路”在东南亚国家的建设，加大对其投资。
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user: 1. 引言 2020年11月15日，东盟10国以及中国、日本、韩国、新西兰、澳大利亚等15个国家，正式签署区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)。RCEP中所含内容十分广泛，除了消除内部贸易壁垒、创造和完善自由的投资环境、扩大服务贸易，RCEP还将涉及知识产权保护、竞争政策等多领域。从2018年统计数据来看，RCEP覆盖15个成员国约23亿人口，占全球人口的30%，GDP总和超过了25万亿美元 [ 1 ]。此外，RCEP同时还覆盖全球最有增长潜力的两个大市场，一个是14亿人口的中国市场，另一个是6亿多人口的东盟市场，是有史以来全球规模最大的自贸协定。
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user: 3. 结论 通过聚类分析，本文发现RCEP成员国主要可以分为以发达国家为主的国家和以发展中国家为主的两个类别。其中，以发展中国家为主的类别经济实力相对更加薄弱，但人口资源丰富，有较大的发展潜力，中国可以适当加大对其投资力度。 而通过因子分析，本文发现，东盟成员国的经济能力相较于其他国家略逊一筹。这同时也表明，作为RCEP的主导国，东盟可能会成为RCEP最大的赢家。一方面RCEP能带来更多的工作岗位，充分利用其人口红利；另一方面东盟有更大机会与发达国家合作，获取技术上的升级。RCEP对于东盟来说，会是一个很好的发展机会，中国也应借此机会，利用RCEP中的关税减免政策、贸易便利化措施以及消费者权益保护共识 [ 3 ]，加快“一带一路”的建设，形成更友好的周边关系，来应对未来可能的挑战。
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user: 摘要 目的：探讨影响缺血性结肠炎患者保守治疗效果的相关因素，评估前列地尔联合罂粟碱在保守治疗中的临床价值，并构建保守治疗效果的个体化列线图预测模型(Nomogram)。方法：本研究共选取2018年1月至2021年1月于青岛大学附属医院收治的98例缺血性结肠炎患者，随机分为观察组和对照组，对照组给予常规保守治疗，观察组在其基础上加用前列地尔联合罂粟碱治疗，主要研究终点是IC患者保守治疗一周后的效果；分析影响保守治疗效果的相关因素，应用R软件绘制基于Logistic回归分析保守治疗效果的预测模型，绘制ROC曲线评估模型的区分度，绘制校准曲线评估模型的校准度。结果：保守治疗一周后，观察组治疗有效率为93.88%，对照组治疗有效率71.43%，差异有统计学意义，观察组中腹痛消失的时间为3.24 ± 1.73 d，腹泻消失的时间为2.42 ± 1.08 d，大便潜血阳性消失的时间为3.92 ± 1.15 d，住院时间为9.80 ± 2.80 d，均小于对照组；将治疗效果作为结局变量，单因素分析显示治疗有效组入院白细胞计数、中性粒细胞百分比，中性粒细胞计数、C反应蛋白、降钙素原水平均低于无效组，差异有统计学意义(P < 0.05)；有效组中联合应用前列地尔及罂粟碱患者所占的比例(56.79%)大于无效组(17.65%)，且差异有统计学意义(P < 0.05)；多因素Logistic回归分析显示，入院CRP，PCT水平以及治疗方式是保守治疗有效率的独立影响因素(P < 0.05)。构建保守治疗有效率的列线图预测模型，ROC曲线显示模型具有良好的区分度(AUC = 0.963， (95%CI: 0.928~0.998))，校准曲线显示模型具有良好的校准度。结论：前列地尔联合罂粟碱缩短了缺血性结肠炎患者临床症状的缓解时间及住院时间，增加了治疗有效率，且无严重不良反应，可在IC患者中安全应用，本研究构建的列线图模型可个体化预测IC患者保守治疗的效果，帮助医生和患者选择合理的治疗决策。
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user: 1. 引言 缺血性结肠炎(ischemic colitis， IC)，是由于结肠血液供应不足或再灌注损伤所导致的肠道不同程度组织坏死和一系列症状的疾病 [ 1 ] [ 2 ]。IC发病年龄多在50岁以上，是急性下消化道出血最常见的原因之一，以女性多见 [ 3 ]，半数以上的IC患者伴有高血压、动脉硬化、冠心病和糖尿病等基础疾病 [ 4 ]。IC患者早期多以腹痛、腹泻、便血等非特异性消化道症状为主，严重者可出现腹膜刺激征、肠穿孔、肠坏死甚至危及生命 [ 5 ]。随着我国老龄化人口的增多，电子结肠镜、CT (Computed Tomography Scanner System)等辅助检查的普及，以及对疾病认识水平的提高，IC发病率呈现出逐年升高的趋势 [ 6 ] [ 7 ]。临床上对于IC患者的治疗多以积极处理基础疾病、禁食、抗生素抗感染、维持水电解质平衡，以及改善微循环等保守治疗为主 [ 1 ]。近年来前列地尔及罂粟碱在缺血性疾病的治疗中得到了广泛的应用，但两者联合应用治疗缺血性结肠炎的研究相对较少。本研究旨在探讨前列地尔联合罂粟碱在IC患者保守治疗中的价值，并构建可视化列线图预测模型。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 2.1.1. 研究对象 选取2018年1月至2021年1月我院收治的98例缺血性结肠炎患者，应用随机化分组的方法分为观察组和对照组，观察组49人，年龄42~88岁，平均(63.35 ± 5.34)岁，其中男性17例(34.7%)，女性32例(65.3%)，对照组49人，年龄46~83岁，平均(62.72 ± 5.21)岁，其中男性18例(36.7%)，女性31例(63.3%)。两组患者发病部位及一般资料比较差异无统计学意义(P < 0.05)。在治疗期间无临床死亡患者。本研究经青岛大学附属医院医学伦理委员会审核批准，研究对象及家属知情同意并签署知情同意书。 2.1.2. 纳入及排除标准 1) 纳入标准 a) 年龄大于40岁； b) 经影像学或结肠镜检查确诊为IC的患者； c) 临床资料完善。 2) 排除标准 a) 年龄小于40岁； b) 不能与其他炎症性肠病鉴别的患者； c) 因内疝、外伤、肠扭转、肿瘤等因素引起结肠缺血的患者； d) 出现穿孔、腹膜炎等并发症的重症IC患者； e) 临床资料不完善。 2.2. 治疗方法 两组均进行常规保守治疗，主要包括以下几个方面：1) 较重型患者早期禁食，轻型患者可流质饮食并使用微生态制剂，如酪酸梭菌活菌胶囊等；2) 静脉营养支持、维持水电解质平衡；3) 应用头孢菌素联合奥硝唑抗感染治疗；4) 积极治疗心血管系统原发病，停用血管收缩药(肾上腺素、多巴胺等)；5) 应用肛管排气或灌肠以缓解结肠扩张；6) 禁止使用止血类药物。此外观察组在以上基础上联合应用前列地尔(前列地尔10微克加生理盐水稀释后缓慢静推，Qd)和罂粟碱(30毫克加生理盐水稀释后肌肉注射，Tid)，观察组和对照组的治疗周期均为7天。 2.3. 相关检测指标 观察患者腹痛、腹泻、大便潜血阳性等症状消失的时间及出院时间；记录患者入院(治疗前)及治疗7天后炎症指标包括白细胞计数(White blood cell count， WBC)、中性粒细胞计数(Neutrophil， NE)、中性粒细胞百分比(NE%)、C-反应蛋白(C-reactive protein， CRP)、降钙素原(Procalcitonin， PCT)结果；记录患者入院(治疗前)及治疗7天后血清D-二聚体(D-Dimer)结果。 2.4. 疗效判定标准 疗效判定标准如下，1) 有效：患者腹痛、腹泻、便血等临床症状消失，炎症指标恢复正常或明显下降，行CT检查显示肠壁水肿增厚较前明显好转且出院2周后门诊复查无复发症状；2) 显效：患者腹痛、腹泻、便血等临床症状明显缓解，炎症指标下降，行CT检查显示肠壁水肿增厚较前好转且出院2周后门诊复查无复发症状；3) 无效：经以上治疗后患者腹痛、腹泻、便血等症状未见缓解甚至症状恶化需行急症手术治疗 [ 1 ] [ 5 ] [ 8 ]。记录治疗的总有效率和相关不良反应。 2.5. 统计学方法 应用SPSS23.0软件和R软件进行统计学分析，分析各组患者的一般资料、临床表现、实验室检查、治疗方案、疾病转归。呈正态分布的计量资料以 x ¯ ± s描述，呈偏态分布的计量资料以中位数(范围)表示，两组间比较采用独立样本t检验；计数资料以例(%)表示，组间比较采用χ 2 检验，以P < 0.05 (双侧检验)为差异有统计学意义。应用R软件绘制治疗有效率的列线图模型并绘制校正曲线，评估模型的校准度，反应模型评估治疗有效率的能力；绘制ROC曲线用于判断模型的区分度，曲线下面积(AUC) > 0.75认为模型具有良好的区分度。