基于需求预测与多温区控制的医药物流冷链运输成本优化模型研究
摘要:在医药物流高速发展背景下,冷链运输面临成本高企与损耗率居高不下的双重挑战,需求预测与多温区控制技术为破解困境提供新路径。本文以成本优化为核心,系统分析需求预测与多温区控制对医药物流效率提升、损耗降低及资源优化的作用机制。研究提出融合机器学习预测模型与智能温控策略的集成优化框架,通过某医药流通企业案例验证,该模型可使冷链运输成本降低 22%,损耗率下降至 0.8% 以下。研究为医药物流企业构建高效、经济的冷链运输体系提供理论与实践参考。
刘府旺 董知非