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贵州哆啦好运网络科技有限公司
企业贵州哆啦好运网络科技有限公司成立于2020年，属软件和信息技术服务业，主营（计算机系统服务、应用软件服务、软件开发等。面向电动重卡换电、运营优化、供应链管理等领域提供数据服务，开放电动重卡车辆换电效率优化分析数据集（电动重卡换电、运营优化）、货物流向（去向）-出库量-库存周转率分析数据集（供应链管理、数据分析）、司机行为与作业效率分析数据集（物流运输、驾驶行为分析），支撑库存管理与供应链优化。
电动重卡换电运营优化供应链管理软件信息服务高新技术企业
数据集列表
货物流向（去向）-出库量-库存周转率分析数据集
1. 数据采集：通过物联网设备（RFID标签、物联网传感器、智能地
磅、摄像头）实时抓取数据与人工辅助录入，获取品类、货物流向、出库量、库存周转率；2. 数据处理：按品类关联货物流向（去向），整合 “货物流向（去向）-品类 -出库量-库存周转率” 数据，剔除出库量异常波动（如突发大订单）记录，形成下游效率分析数据集；3. 数据应用：对比不同去向的 “出库量-库存周转率”指标，输出区域调拨优先级及缺货预警清单
贵州省数据知识产权登记平台2025-10-17 更新180
库位资源优化分析数据集
1. 数据采集：通过物联网设备（RFID标签、物联网传感器、智能地
磅、摄像头）实时抓取数据与人工辅助录入，获取品类、规格（体积 / 重量）、库位信息、库存余量、出库量等核心字段信息；2. 数据处理：按品类分类关联规格与库位数据，统计各库位的空间占用率与出库频率，整合形成库位资源分析数据集；3. 数据应用：提升仓库空间利用率与拣货效率，实现空间与效率双优化
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新140
电动重卡车辆换电效率优化分析数据集
1. 数据采集：从好运充能系统中采集车辆进站时间、换电开始/结束时间、卸下电池ID及SOC、装上电池ID及SOC、换电各环节耗时、换电成本等数据。
2. 数据处理：对采集的换电数据进行聚类分析，分析指定时间段，不同站点的换电效率特征，识别影响换电效率的关键因素。
3. 数据应用：根据分析结果制定换电调度方案，引导车辆选择效率更高的换电站点和时间段，提高整体换电效率，降低运营成本。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新460
车辆实时状态监控数据集
1. 数据采集：通过安装GPS/TMS接入哆啦好运智慧物流系统系统采集车辆实时位置、速度、载重等数据；
2. 数据处理：实时计算车辆状态指标，识别异常行为（如超速、长时间怠速）；
3. 数据应用：基于实时监控数据提供运输风险预警，优化车辆调度方案，保障运输安全和效率
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新120
司机行为与作业效率分析数据集
1.数据采集：通过安装GPS接入哆啦好运智慧物流系统采集装卸货效率（吨 / 小时）、司机驾驶行为（急加速 / 急刹车次数、超速时长）、侧翻警告、中途停靠原因（加油 / 维修 / 休息）。
2. 数据处理：将采集的数据转化为风险评分，按照风险等级对驾驶行为进行划分和评估。
3. 数据应用：为保险公司提供司机风险评级服务，基于实时驾驶数据动态调整保费；为高风险司机提供驾驶行为改进建议，降低出险概率。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新160
货物流向（来源）-入库量-库存周转率分析数据集
1. 数据采集：通过物联网设备（RFID标签、物联网传感器、智能地
磅、摄像头）实时抓取数据与人工辅助录入，获取品类、货物流向（来源）、入库量、库存周转率；2. 数据处理：按品类关联货物流向（来源），整合“来源 -品类-入库量-库存周转率” 数据，剔除入库量异常波动（如超常规采购）记录，形成上游效率分析数据集；3. 数据应用：对比不同来源的“入库量 - 库存周转率”指标，输出供应商效率排名及采购调整建议
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新120
充电桩使用情况分析数据集
1. 数据采集：从好运充能系统中收集近三年的充电桩ID、类型（快充 / 超充）、额定功率（120kW/240kW/480kW）、接口类型、当前状态（空闲 / 占用 / 故障）、实时输出电压 / 电流、累计充电量、单次充电时长分布等数据。
2. 数据处理：对充电桩使用数据进行统计分析，计算各充电桩的平均使用频率、不同类型充电桩的受欢迎程度等指标。
3. 数据应用：根据分析结果，调整充电桩的运营策略，优化充电桩的布局和配置，提升用户体验。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新110
仓存库存周转率分析数据集
1. 数据采集：通过物联网设备（RFID标签、物联网传感器、智能地
磅、摄像头）实时抓取数据与人工辅助录入，获取品类、库存余量、库存周转率核心字段信息（关联规格、保质期辅助数据）；
2. 数据处理：按品类分类整合库存余量与库存周转率数据，剔除异常数值（如负库存、超常规周转率），形成 “品类 - 库存余量 - 库存周转率” 关联数据集；
3. 数据应用：通过 “库存余量 + 库存周转率” 交叉分析，标记品类健康等级，输出促销、补货、库位调整建议
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新50