大数据分析在智慧物流中的应用

洪海亮 李祥 吕猛

摘要：随着大数据时代的全面到来，云计算和大数据技术在突飞猛进的过程中，促进了各行各业的发展。通过大规模的物流数据，有望挖掘新的商业价值，为了加速大数据分析对物流业的渗透，现代智慧物流通过一系列信息技术，以数据支撑决策，找到物流服务的问题所在。大数据技术是构建现代智慧物流的基础，通过探讨智慧物流的概念，借助连接物联网互联网技术之后，实行科学有效的管理，有望实现智慧物流的智能化、可视化和智能化，既降低的成本，又提高了智慧物流的传送效率。

关键词：大数据；智能分析；智慧物流；创新应用

引言：随着电子商务的蓬勃发展，强大而高效的物流支撑是大势所趋，大数据分析替代传统物流方式，应对日益增长的物流压力已经为人们所熟知。物联网IoT技术与其他数字技术共同发展，引入大量关注大数据及分析的人士，这一新的技术可以从多个方面关注智慧物流的运转全过程。全球定位系统GPS提供了技术支持，利用视频识别、跟踪技术、移动监控，结合大型数据集，开创了新时期智慧物流的新篇章。

一、大数据分析与智慧物流的关系及必要性

（一）大数据分析在智慧物流中的作用

大数据不仅在其他行业有所作为，在智慧物流中更是大有可为，其作用不容小觑。根据用户的大数据分析，能够快速反馈核心城市片区主流产品的销售需求，而可以在物流分站实现预先发货。大数据帮助商家制定了更为精准的生产计划，由此使得商家能够在合适的地区进行区域分仓，利用大数据的预先模拟技术实现智能布局，从而优化整个智慧物流的运输路线。换言之，大数据影响了智慧物流从公司层面到布局设点，影响到配送人员的智能推荐等，这种有点到面的预测性销售及智慧物流的进程，适应了新时期顾客对于资源配置和商品使用的需求。大数据分析强化了智慧物流作为新型社会基础设施服务的内容，连接了消费者和商品供应商，使得智慧物流带动下的供应链深度优化，因此，在智慧物流行业内，精准利用大数据分析具有必要性。

2. 大数据分析与智慧物流的关系

大数据及云计算强调在智慧化的物流领域内提供技术支持，实时采集数据，处理销售、物流运转等的监控数据，有助于增强其服务的科学性和精准性。大数据的使用与这个物流之间有非常明显的联系，大量的数据分析能够为智慧物流的建设和管理提供决策服务依据。

1. 智慧物流必然产生大量数据需求，在现实生活中大数据的采集来源非常广泛，随处可见大数据的概念，但是直接被应用到生活方方面面的数据采集，却需要一个更加密集的数据领域。智慧物流囊括了仓储、运输、配送、加工等各类业务数据，而在智慧物流物联网中所产产生的各类实时数据又能够通过物联网反馈给智慧物流观测体系。

2. 大数据分析为智慧物流提供了技术条件，互联网技术的迅速发展与媒体技术之间的关系非常密切，智慧数据领域大数据技术可以对各项数据进行智能化的处理，并完善决策制定者的数据参考依据，因此，大数据分析能够从技术支持的角度促使智慧物流建设，与管理平台更加具有科学性。数据的分析和监测能够帮助只为物流提供依据，而以数据规律所判断的依据往往更加准确符合总的发展趋势。

2. 大数据分析在智慧物流中的应用现状

1. 国内外专家学者的理论研究及探索尝试

国内外专家对于大数据分析在智慧物流中的应用进行了一系列探索，认为大数据分析和云计算技术有助于供应链管理、有助于智慧物流的应用，在不断的探索过程中，提出了很多新的管理方法。国内外的研究学者着重利用更为先进的模型，分析不同的物流业务类型和大数据，以及智慧物流的关系，系统地推动智慧物流运营体系及商品布局最优化，将商品提前布局到消费圈周围，并预计运输路线和配送路线，从而能够降低运输高峰期的压力，提升智慧物流客户的满意度。

2. 大数据适应新时期的政策环境

目前国家出台了一系列与大数据相关的物流行业规划，对于商贸物流标准化等中长期规划。有助于提升大数据的使用效率。对于第三方物流信息平台的考核，基于我国政府目前所发布的基本原则和建设类型，并协同有关部门，进一步寻求科学合理的大数据智慧物流信息平台，搜罗成功案例，为相关领域的发展提供资料。大数据处理的关键技术，在这一过程中变得更为先进，为了强化公共智慧物流信息的平台建设，完善平台的服务功能，大数据和云计算技术也在不断地提升自身的技术水平。

3. 大数据的技术环境正在不断的优化

优化大数据使用的技术环境，能够为智慧物流带来更好的发展助力，一般而言，大数据处理的关键技术，包括数据的获取、预处理、存储分析，以及可视化的展现，在数据获取上，现有的视频技术、传感技术和系统日志抓取技术均可以提升结构化的数据使用效果。从智慧物流的发展环境角度来看，大数据技术的日益优化，正在实现智慧物流行业环境的构建，细分了智慧物流的市场，完善了智慧物流的可达性，并且实现医药物流冷链物流，电商物流的分层次发展，利用互联网平台的先发优势，使用大数据作为物流企业的强力助手。

2. 大数据背景下的智慧物流发展趋势

1. 利用大数据科学布局库存资源

智慧物流与电商企业部分夹在全品类商品扩张时面临着产品种类的丰富性，也面临着在全国范围内进行合理的库存布局。这一系列问题都源自于大数据所得出的商品分类规律。对于物流企业来说，智慧物流应是预先判定库存布局的大致数量，在各个仓库之内放哪些品类的商品，以及跨仓库之间的商品调用问题等都应该被预先判断。改变以往的运营经验，通过长期积累的海量数据，判定可预知区域内商品的变化规律，以便于使得智慧物流辅佐商家，在可预知的区域内完善订单和商品的关联度，系统的汇聚商品频繁采购的信息，科学布局库存资源，帮助企业更好的实现智慧物流服务水平和成本之间的最优化。

2. 优化智慧物流企业的拣货路径

在拣货过程中，由系统下拣货单集合给工作人员，工作人员将按照集合单上的产品依次完成筛选内容大数据和机器人学习基于人工智能化，优化了智慧物流企业的拣货路径，节约了时间和成本。大数据有助于物流企业工作人员伙机器人在相似属性的订单中实现地理位置的分类，优化下级部区域的订单，将其集中在一起，采用完善的算法取代人脑规划，可以在大面积库房内实现最优拣货路径。大数据和云计算的作用在此时有助于合理的编制代码，从而使得物流中心的拣货层更为先进，穿越货架后能够满载而归，节省了拣货行走时间，提升了仓库的整体运行效率。

3. 智能进行智慧物流单量预测

利用大数据进行预测，是大数据和云计算应用的一个重要方向，挖掘出消费者的消费偏好，就可以预测消费者的需求，目前有很多大数据的使用者，针对客户的满意度和客户年度进行了一系列的数据分析，从而建立独有的单量预测系统，利用这种模型化的预测系统预测某种商品，在未来大致的销售单量。智慧物流借助这种“未卜先知”的商品销量预测能力，就可以使用最优化的采购及路线分配方法解决传统人海战术所带来的物流配送问题，寻求可叠加的单量配送路线，对于库存管控实现科学化的管理，实现对琳琅满目商品的科学合理分配。

结论：大数据和云计算技术对于智慧物流的发展有着创新性的变革意义，基于大数据挖掘其智慧物流的核心价值将其与物流产能相融合，提升不同业务流程作业模式的效率，从而解决全业态形态的商品布局，智能化的解决智慧物流服务的多方面问题。

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