欧洲农业物流数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：农业物流,供应链管理,效率分析,质量控制,物联网,欧洲农业,数据驱动决策
数据概述
本数据集来自对欧洲多个主要农业区域（如法国、德国、荷兰等）的农业物流系统的全面研究，涵盖从2018年6月至2024年6月的实时物流运营数据。数据通过物联网（IoT）传感器和全球定位系统（GPS）设备收集，记录了农产品在运输、存储和配送过程中的关键信息，包括环境条件、产品质量和物流效率。数据集包含53,305条记录，提供了多维度的详细数据，如运输车辆类型、作物类型、收获日期、存储条件、燃料消耗、路线距离等，为农业物流领域的研究和优化提供了坚实基础。
数据用途概述
该数据集适用于农业物流和供应链管理的多个应用场景。具体包括：
1. 效率分析：通过分析燃料消耗、物流成本、运输时间和交通拥堵等因素，评估农业物流的总体效率。
2. 质量控制：监测存储温度、湿度、振动水平等环境因素，评估农产品在运输和存储过程中的质量变化，预防潜在的损耗和变质。
3. 供应链优化：识别和解决供应链中的瓶颈问题，例如交通拥堵、仓储容量不足或库存管理不当，以提升整体运营效率。
4. 数据驱动决策：支持基于机器学习和物联网技术的预测模型开发，实现智能化的物流管理和资源配置。
5. 学术研究：为研究人员提供详实的农业物流数据，支持对效率比（Efficiency Ratio）和质量维持比（Quality Maintenance Ratio）等关键指标的深入研究和建模。
数据字段定义
以下是数据集中关键字段的详细说明：
- Vehicle_Type
- 类型：分类数据
- 描述：运输车辆的类型（如卡车、货车等）。
-
可能值：Truck, Van, Trailer 等。
-
Crop_Type
- 类型：分类数据
- 描述：运输的农作物类型（如小麦、玉米、水稻等）。
-
可能值：Wheat, Corn, Rice 等。
-
Harvest_Date
- 类型：日期数据
- 描述：农作物的收获日期。
-
格式：YYYY-MM-DD。
-
Crop_Yield
- 类型：数值数据
-
描述：农作物的总产量（以千克为单位）。
-
Storage_Temperature
- 类型：数值数据
-
描述：存储单元内的温度（以摄氏度为单位）。
-
Storage_Humidity
- 类型：数值数据
-
描述：存储单元内的湿度水平（以百分比为单位）。
-
Fuel_Consumption
- 类型：数值数据
-
描述：运输过程中消耗的燃料量（以每百公里消耗的升数为单位）。
-
Route_Distance
- 类型：数值数据
-
描述：运输车辆行驶的总距离（以千米为单位）。
-
Delivery_Time
- 类型：数值数据
-
描述：从装货到卸货的总运输时间（以小时为单位）。
-
Traffic_Level
- 类型：数值数据
- 描述：运输路线上的交通拥堵水平（范围为0到100）。
-
Temperature
- 类型：数值数据
- 描述：运输过程中环境的温度（以摄氏度为单位）。
-
Humidity
- 类型：数值数据
- 描述：运输过程中环境的湿度（以百分比为单位）。
-
Vehicle_Load_Capacity
- 类型：数值数据
- 描述：运输车辆的最大载重能力（以千克为单位）。
-
Vibration_Level
- 类型：数值数据
- 描述：运输过程中作物受到的振动水平（以任意单位表示）。
-
Queue_Time
- 类型：数值数据
- 描述：运输过程中在排队或等待时花费的时间（以小时为单位）。
-
Weather_Impact
- 类型：数值数据
- 描述：天气条件对物流运营的影响（如暴雨、强风等）。
-
Station_Capacity
- 类型：数值数据
- 描述：物流或仓储站点的存储容量（以千克为单位）。
-
Operational_Cost
- 类型：数值数据
- 描述：物流运营的总成本（包括燃料、劳动力和存储费用，以美元为单位）。
-
Energy_Consumption
- 类型：数值数据
- 描述：存储和运输单元的总能耗（以千瓦时为单位）。
-
IoT_Sensor_Reading_Temperature
- 类型：数值数据
- 描述：IoT传感器监测的作物运输过程中的温度（以摄氏度为单位）。
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IoT_Sensor_Reading_Humidity
- 类型：数值数据
- 描述：IoT传感器监测的作物运输过程中的湿度（以百分比为单位）。
-
IoT_Sensor_Reading_Light
- 类型：数值数据
- 描述：IoT传感器监测的作物运输过程中的光照强度（以勒克斯为单位）。
-
Warehouse_Storage_Time
- 类型：数值数据
- 描述：作物在仓库中存储的时间（以天为单位）。
-
Inventory_Levels
- 类型：数值数据
- 描述：各存储设施的当前库存水平（以单位为单位）。
-
Fuel_Costs
- 类型：数值数据
- 描述：运输过程中消耗的燃料成本（以每升美元为单位）。
-
Spoilage_Risk
- 类型：数值数据
- 描述：运输过程中发生变质的风险概率（以百分比为单位）。
目标标签定义
1. Efficiency Ratio（效率比）
- 定义：基于燃料消耗、物流成本和运输时间计算的复合比率，用于衡量物流运营的整体效率。
- 计算方法：结合Fuel_Consumption、Operational_Cost和Delivery_Time等指标。
- Quality Maintenance Ratio（质量维持比）
- 定义：基于变质风险、产品质量降级和供应链瓶颈计算的比率，用于衡量系统在物流过程中维持产品质量的能力。
- 计算方法：结合Spoilage_Risk、IoT传感器读数和供应链瓶颈数据。
数据特点
- 时间范围：2018年6月至2024年6月，覆盖多个作物生长周期和季节变化。
- 数据频率：实时收集，部分字段以小时为单位更新。
- 数据维度：包含运输、存储、环境、成本等多个维度的详细数据。
- 数据来源：物联网传感器、GPS设备、仓储管理系统等。
- 数据格式：结构化数据，字段清晰，易于处理和分析。
应用场景示例
1. 效率优化：通过分析Fuel_Consumption、Route_Distance和Traffic_Level，识别运输路线和车辆类型对效率的影响，优化物流路径和调度策略。
2. 质量控制：利用IoT_Sensor_Reading_Temperature、IoT_Sensor_Reading_Humidity和Vibration_Level等数据，实时监测作物运输和存储过程中的环境条件，确保产品质量。
3. 成本分析：结合Fuel_Costs、Operational_Cost和Station_Capacity等数据，评估不同运营策略的成本效益，制定更具经济性的物流方案。
4. 政策研究：为政府和行业组织提供数据支持，用于制定农业物流政策和补贴措施，推动行业可持续发展。
数据集价值
本数据集具有以下核心价值：
- 全面性：涵盖了农业物流的多个环节，包括运输、存储、环境监测和成本分析，为研究和实践提供了全方位的数据支持。
- 实时性：基于物联网设备的实时数据采集，确保数据的时效性和准确性。
- 可扩展性：支持多种数据分析和建模任务，包括效率评估、质量控制和供应链优化。
- 应用场景广泛：适用于政府、企业、学术机构和行业组织，支持农业物流领域的理论研究和实际应用。
通过使用该数据集，用户能够深入理解农业物流的关键影响因素，并开发出更高效、更可靠的解决方案，从而提升农业供应链的运作效率和产品质量。
