数据集概述
本数据集包含供应链网络中的订单路由和约束信息，涵盖2013年5月26日的历史订单记录以及当前网络约束条件。数据来源于供应链管理系统，包括9215条订单详情以及仓库、港口、产品、客户、运费、容量和成本等辅助约束。核心内容聚焦于订单分配、运输路由优化和成本计算，支持线性规划模型构建，以实现最小化仓储和运输成本的目标。
数据内容
数据集由七个CSV文件组成，总记录超过1.3万条。OrderList文件包含9215条历史订单记录，涵盖订单ID、产品ID、来源港口、承运商、服务水平、提前/延迟发货天数、客户、工厂代码、目的地港口、单位数量和重量等信息，所有订单目的地均为PORT09。FreightRates文件包含1540条运费率记录，描述可用承运商、来源/目的地港口、重量范围、最低成本、费率、运输模式、运输天数和承运商类型。PlantPorts文件包含22条仓库-港口链接记录，涉及19个仓库和11个港口。ProductsPerPlant文件包含2036条仓库-产品组合记录，覆盖19个仓库和1540个产品ID。VmiCustomers文件包含14条特殊仓库-客户限制记录，涉及4个仓库和10个客户。WhCapacities文件包含19条仓库容量记录，按每日订单处理数量计量，范围从7到1070。WhCosts文件包含19条仓库成本记录，按单位美元计量，平均成本约0.72美元。
字段定义
数据集包含以下核心字段类别:
- 订单信息（OrderList文件）: 订单ID（Order ID）、订单日期（Order Date）、来源港口（Origin Port）、承运商（Carrier）、运输类型（TPT）、服务水平（Service Level）、提前发货天数（Ship ahead day count）、延迟发货天数（Ship Late Day count）、客户（Customer）、产品ID（Product ID）、工厂代码（Plant Code）、目的地港口（Destination Port）、单位数量（Unit quantity）、重量（Weight）
- 运费信息（FreightRates文件）: 承运商（Carrier）、来源港口代码（orig_port_cd）、目的地港口代码（dest_port_cd）、最小重量数量（minm_wgh_qty）、最大重量数量（max_wgh_qty）、服务代码（svc_cd）、最低成本（minimum cost）、费率（rate）、运输模式描述（mode_dsc）、运输天数（tpt_day_cnt）、承运商类型（Carrier type）
- 仓库-港口链接（PlantPorts文件）: 工厂代码（Plant Code）、港口（Port）
- 仓库-产品组合（ProductsPerPlant文件）: 工厂代码（Plant Code）、产品ID（Product ID）
- 特殊客户限制（VmiCustomers文件）: 工厂代码（Plant Code）、客户（Customers）
- 仓库容量（WhCapacities文件）: 工厂ID（Plant ID）、每日容量（Daily Capacity）
- 仓库成本（WhCosts文件）: 仓库（WH）、单位成本（Cost/unit）
数据特征
订单来源港口主要集中在PORT04，占比约百分之九十八，目的地统一为PORT09，体现了集中的物流网络结构。承运商分布以V444_0为主，占比约百分之六十八，运输天数主要为1至2天，覆盖快速交付需求。仓库覆盖19个地点，产品组合达2036种，其中PLANT03支持781种产品，占比约百分之三十八，展示了广泛的产品支持能力。重量范围从0到2338单位，单位数量从235到561847，反映了订单规模的多样性。容量从7到1070订单/天，成本从0.37到2.04美元/单位，确保了网络的灵活性和扩展性。数据完整性高，所有文件缺失率为零，支持可靠的优化建模。
适用场景
本数据集适用于以下分析与应用场景:
- 供应链路由优化: 构建线性规划模型分配订单路由以最小化总成本
- 运输成本评估: 计算历史订单的运费并比较当前约束下的优化方案
- 仓库容量规划: 分析每日订单处理极限并优化仓库分配
- 产品-客户匹配: 识别特殊限制下的仓库-客户组合以提升供应链效率
- 物流网络模拟: 模拟港口链接和重量约束对交付时间的影响
- 成本敏感分析: 评估仓储成本和运费率变化对整体网络的影响
- 需求满足研究: 基于历史订单预测未来约束下的供应能力
数据来源
伦敦布鲁内尔大学
