物流大数据的发展及应用

物流大数据的发展及应用

刘希昱 夏天宇,杨文慧,台强勇 

山东农业工程学院 

摘要：随着大数据、物联网、云计算的快速发展，大数据成为企业发展新的经济增长点，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，已成为企业发展的必经之路。紧跟物流大数据潮流，依靠大规模的云计算处理能力、标准的作业流程、灵活的业务覆盖、精确的环节控制、智能的决策支持，以及信息共享来完成物流行业的各环节数字化，为货主、承运商、专线公司、司机、仓储服务商以及收货人提供成本低、成熟度高的物流管理云平台成为应用重地，本文主要介绍物流大数据的发展现状及应用场景。

关键词：物流大数据；产业数字化；云平台

引言 物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。物流大数据通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。

1．物流大数据的发展现状

1.1 智慧物流

所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。 物流大数据将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理，即各个利益主体通过交换的方式，一方将信息的管理权交给另一方，另一方将信息整合起来后形成服务给一方，以消费者、商家、物流企业的数据为依托，为商家、快递企业提供预警预测分析，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前把物流资源进行一定的配置和整合。

1.2 物流大数据的现状

上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理发挥着重要的作用。当前，我国已经形成了很多物流行业的大型公司，这些公司一般占有发展上的优势，包括科学技术、发展资源等方面。这些大型的物流公司，积极创建信息化的物流平台，逐渐利用技术优势构建出了智慧物流体系。随着中国物流行业不断完善，技术、管理、政策等的不断优化，这种俩两级分化的态势逐步被逆转，越来越多的国内企业涉及高端物流市场，并且企业服务质量越来越高，与国外物流企业的竞争力稳步提高。但与发达国家相比，中国物流基础设施相对滞后，现代化设施比重低，不能满足现代物流发展要求。现代化仓储、多式联运转运等设施不足，高效、顺畅、便捷的综合交通运输网络尚不健全，布局合理、功能完善的物流园区体系尚未建立，物流基础设施之间不配套，难以有效衔接。高效便捷、布局合理的综合交通运输体系尚未形成，综合交通运输枢纽建设滞后，难以实现合理分工和有效衔接，沿海和内陆集疏运体系不配套。同时，物流系统性和综合性不强，运输结构不合理，网络化和组织化程度较低，呈现分散、各自发展的状态，基础设施的配套性较弱，末端网络薄弱。

2 物流大数据的作用与应用

2.1 物流大数据在物流企业中的优势

2.1.1 提高物流的智能化水平

通过对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。

在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

2.1.2  降低物流成本

由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节对信息的交互和共享要求比较高，因此可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。
    2.1.3 提高用户服务水平
  随着网购人群的急剧膨胀，客户越来越重视物流服务的体验。通过对数据的挖掘和分析，以及合理地运用这些分析成果，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。

2.2 大数据在物流行业中的应用

针对物流行业的特性，大数据应用主要体现在车货匹配、库存预测、供应链协同管理等方面。

（1）车货匹配

通过对运力池进行大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业的信息系统也会全面整合与优化。通过对货主、司机和任务的精准画像，可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。

从客户方面来讲，大数据应用会根据任务要求，如车型、配送公里数、配送预计时长、附加服务等自动计算运力价格并匹配最符合要求的司机，司机接到任务后会按照客户的要求进行高质量的服务。在司机方面，大数据应用可以根据司机的个人情况、服务质量、空闲时间为他自动匹配合适的任务，并进行智能化定价。基于大数据实现车货高效匹配，不仅能减少空驶带来的损耗，还能减少污染。

（2）库存预测

互联网技术和商业模式的改变带来了从生产者直接到顾客的供应渠道的改变。这样的改变，从时间和空间两个维度都为物流业创造新价值奠定了很好的基础。大数据技术可优化库存结构和降低库存存储成本。

运用大数据分析商品品类，系统会自动分解用来促销和用来引流的商品；同时，系统会自动根据以往的销售数据进行建模和分析，以此判断当前商品的安全库存，并及时给岀预警，而不再是根据往年的销售情况来预测当前的库存状况。总之，使用大数据技术可以降低库存存货，从而提高资金利用率。

（3）供应链协同管理

随着供应链变得越来越复杂，使用大数据技术可以迅速高效地发挥数据的最大价值，集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等，这将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。

5 结束语

随着现代信息技术的发展，大数据在物流企业管理的应用范围越来越广泛。根据相关调查现实，我国现代物流管理还存在许多问题，当前大数据在物流管理运用还处于初步发展的阶段。因此，现代物流企业应该重视大数据在物流管理中的运用，从而提高现代物流的配送效率，在为客户提供更加优质的服务的同时促进企业的可持续发展。

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