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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
货车排队调度分析数据集
1.数据采集：归集车载 T-BOX（远程信息处理器）货车进场排队数据，包含排队状态、排队时间、排队流水号、排队申请号，记录货车排队及已派单状态信息。
2.数据处理：剔除无效重复排队记录，分时段统计货车平均排队时长、已派单排队订单占比、高峰拥堵持续时长，梳理货车进场排队与派单分配的分布规律。
3.数据应用：依据拥堵时段特征调整货车进场派单策略，分时段分流引导货车，均衡场站各岗位作业接待压力。
贵州省数据知识产权登记平台2026-09-02 更新30
充电站运营效益分析数据集
1. 数据采集：整合充电桩运营系统采集的数据（站名、地址、车位数量、状态）、充电订单数据（电量、费用、时间）及运营成本数据（维修成本、各时段电费）；
2. 数据处理：按站点维度计算月度充电量、月度营收、单桩日均充电量、度电利润（营收-购电成本-维修成本分摊）等核心经营指标；
3. 数据应用：依据分析结果识别低效站点制定整改或关停方案，为新建站点选址提供区域供需缺口数据支撑，为对外招商合作提供运营数据背书。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-31 更新100
物流配送订单异常管控数据集
1. 数据采集：从配送管理系统提取全量配送订单数据，包含配送单基本信息、收发货地址、货物明细及异常问题记录；
2. 数据处理：按高、中、低三级对异常问题进行分类统计，关联对应订单的客户、地址与货物信息，搭建配送异常分级指标体系；
3. 数据应用：支撑异常问题分级处置、客户沟通跟进、配送线路优化、承运商绩效评估、配送风险前置排查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-28 更新50
充电订单交易统计数据集
1. 数据采集：从充电桩运营系统提取每笔交易的充电量、交易金额、所属站点、支付渠道、充电起止时间等数据。
2. 数据处理：按站点、支付方式、时段三个维度做汇总统计，计算各渠道交易占比、峰谷时段交易量等财务指标。
3. 数据应用：支撑财务月度营收对账、支付渠道费率谈判，结合交易时段规律优化峰谷定价策略。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-28 更新60
货物入出库时间与货量分布数据集
1. 数据采集：从物流运输管理平台提取入厂时间、出厂时间、净重、派单量、运输货物、项目名称等字段，确保覆盖完整时间周期的作业数据；
2. 数据处理：按小时、日、周、月等不同时间粒度分别统计入厂和出厂的货量及货单数；识别各时间粒度的峰值区间和谷值区间；计算各时段的平均货量和波动系数；分析入厂时间与出厂时间的间隔分布特征；
3. 数据应用：生成时间-货量分布曲线图、峰值时段表和周期性规律分析报告，为作业排班、人力配置和设备调度提供数据支持。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-28 更新20
车辆运行能耗统计数据集
1. 数据采集：从车载 T-BOX（远程信息处理器）采集车辆全周期运行数据，包含里程（km）、能耗电量（kWh）、充电量（kWh）、充电次数（次）、充电时长。
2. 数据处理：对采集的能耗数据，按年、月、日时段进行汇总统计，搭建车辆能耗标准数据库，区分不同车型、工况下能耗分层分布特征。
3. 数据应用：依托统计分析结果制定车队出行排班、补能计划，区分高能耗车辆并优化驾驶方案，实现能耗成本精细化管控。
贵州省数据知识产权登记平台2026-09-02 更新40
车辆资产信息分析数据集
1. 数据采集：归集车辆安装 GPS / 北斗终端中采集的车辆资产的基础信息、权属属性、使用状态及保险状态数据。
2. 数据处理：按资产盘点口径标准化整理数据，统一保险状态判定标准，形成规范的资产盘点台账。
3. 数据应用：支撑定期资产盘点核对、保险到期预警与状态核查，确保资产底数清晰、保险有效。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-31 更新80
货物净重与运输效率分析数据集
1. 数据采集：从配送管理系统提取运输货物、毛重、空重、净重、派单量等字段；
2. 数据处理：计算每单的净重占比（净重/毛重）和空载率（空重/毛重），按货物品类汇总平均装载效率；
3. 数据应用：识别装载效率偏低的货物品类或货单来源，针对性调整配载策略或更换运输工具。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-28 更新40
运输货物品类与物流规模数据集
1. 数据采集：从配送管理系统提取运输货物、净重、毛重、派单量、库区、入厂时间、出厂时间等字段，确保覆盖各货物品类的完整业务周期；
2. 数据处理：对运输货物名称进行标准化归类（如将同一品类的不同表述统一规范），按品类分组汇总派单总数、净重总数、毛重总数；计算各品类的占比、单均净重、单均毛重；分析各品类的重量分布区间、出入库频率和在库时长特征；
3. 数据应用：生成货物品类规模排行、占比分布图、重量分布图及品类热度图谱，识别主力品类、潜力品类和低效品类，为品类分级管理、物流资源分配和客户开发策略提供直观的数据视图。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-28 更新60
货物装货地与卸货地分布数据集
1. 数据采集：从物流运输管理平台提取任务装货地、任务卸货地、任务运单、任务货物情况、任务类型等字段，确保覆盖各区域节点的完整运输数据；
2. 数据处理：分别按装货地和卸货地进行分组汇总任务数量和运单数，识别主要装货地（货源地）和主要卸货地（送达地）；构建装货地与卸货地的配对流向矩阵，识别主要运输通道和线路；
3. 数据应用：生成装货地与卸货地分布热力图、主要运输通道排行表和区域流向网络图，为运输网络优化和区域市场管理提供数据支持。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-28 更新20