基于大数据的智慧物流发展策略研究

基于大数据的智慧物流发展策略研究

卢文棚

广西城市职业大学  广西  崇左  532100

摘要：为了进一步推动智慧物流在大数据环境下的发展，本文分析了大数据在物流领域的应用过程和各环节，分析得出了目前我国智慧物流发展中技术应用程度不高、数据采集难度较大、数据分析能力薄弱和智慧物流系统兼容性不强等诸多问题，提出了需要继续大力推广技术应用，不断提升智慧物流数据采集水平和强化智慧物流数据分析能力以及努力促进智慧物流系统整合，以提高智慧物流发展的策略。

关键词：大数据；智慧物流；发展策略

随着我国经济的快速发展，社会对物流的要求也日益提高。因此，如何有效地提高企业的物流运作效率，降低企业的物流成本，是非常必要的。当今，大数据与云计算在人们的日常生活中得到了广泛的应用。可以利用大数据、云计算等技术来实现物流智慧化，进而促进物流产业的快速发展。在大数据时代，智慧物流仍然处在摸索与发展的过程中，必然会面临诸多的机遇与挑战。利用大数据技术，实现智慧物流的快速发展已经是必然的趋势。因此，在大数据时代，对智慧物流的发展策略进行深入的探讨与研究，就显得尤为重要。

一、大数据在智慧物流中的应用环节

首先，感知端。将大数据技术应用于智慧物流，要求通过传感器端进行数据采集。当前传感器方面的应用，主要依赖于 RFID、传感器、图像识别、定位、通讯等。在此基础上，运用大数据技术，从客户、物流设施、设备等各方面全面了解客户的需求和物流状况，为以后的物流管理工作提供数据和数据支撑。

其次，传输端。在智慧物流系统中，传输终端是信息采集和存储的一种渠道和桥梁。采集到的数据经传送端传送至对应的存储器。为保证数据在传输中不会出现遗失和迅速的传递，需要采用现代的网络技术和通讯技术来实现。传送的前提是能够平稳、完整地传送所搜集到的海量数据[1]。

第三，存储和计算分析端。大数据的应用是智慧物流系统中的核心问题，它的存储与计算与分析是其设计目标与需求的重要因素。这个链接主要用于存储，计算，分析和处理在最后传送的数据。面对海量的数据，常规的存储方法已不能满足需求。云存储技术要求将大量的数据存储在云端，通过云计算技术对海量数据进行计算、处理和分析，为企业和企业提供有价值的数据服务。

第四，应用端。数据采集、传输、存储和分析是智慧管理、运营和控制的关键。通过对大量数据的计算与分析，我们能够实现对合适的物流设备和设备的自动化控制，并且能够为用户和企业提供决策和解决办法。

二、大数据背景下智慧物流发展存在的问题

（一）技术应用程度不高

大数据、云计算、物联网等先进的软件技术、先进的物流设备和相关的硬件设备的运用是实现智能化物流的关键。目前，京东、顺丰等企业对智慧物流的软件和硬件技术进行了较大的投资和运用，使得物流体系的运行效率得到了极大的提升。但是，在大部分的物流企业中，由于企业的业务规模较小，企业的管理人员对其重视程度较低，因而难以加大对其的投资与运用。然而，目前我国的物流产业中，智慧物流的发展水平还存在着较大的鸿沟，制约着整个物流产业的智慧发展。

（二）数据采集难度较大

物流行业每天都会产生大量的数据。中国的经济发展、物流业的不断发展，信息资源的数量将会持续高速增长。智慧物流是指在运输过程中所使用的物料的种类、大小、数量、发货者、承运人和接受者等诸多方面的信息。另外，诸如仓储、配送、分拣等智能化物流的其它组合，也将面对大量的数据和大量的数据，使得采集工作更加复杂。目前，很多物流企业还在采用逆向数据采集和手工记录等低水平的数据采集，这对大规模的数据收集是不利的。由于数据采集不完全、不准确，数据丢失，严重影响了智慧物流的发展和建设[2]。

（三）数据分析能力薄弱

大数据分析是智慧物流系统的关键。但是，目前国内大部分中小物流企业除了少数几家大的物流企业，其数据分析能力还不够强。很多公司都采用了单独的分析方法来进行大量的数据采集，或者采用外包的方式进行数据的分析和处理。在前者方面，由于缺乏足够的人力和软件资源，缺乏足够的技术支持，对数据的分析和处理能力很差，无法对其进行有效的数据分析。在这种情况下，数据分析的外包既会给企业带来成本，也会对企业的数据安全造成威胁。另外，由于外包企业缺乏对智慧物流的专业性，使得数据分析的效果不佳。

三、大数据背景下智慧物流发展策略

（一）大力推广技术应用

随着大数据技术、物联网技术和云计算平台技术的发展，技术成熟程度和使用成本降低，新技术的应用效果越来越明显。在政府的引导下，越来越多的企业和经营者参与到智慧物流的建设当中。此外，还应采取多种税收和专项资金支持措施，进一步降低智慧物流的建设成本。另外，智慧物流行业的发展，也是一个很好的例子，它可以帮助其他公司，将智慧物流技术推广到各个行业，形成一个智慧的联盟和合作系统。

（二）提升智慧物流数据采集水平

智慧物流系统中的数据收集是实现智能化物流的前提和基础。为了保证信息的真实性、完整性、准确性和有效性，必须持续创新信息采集技术和方法，并研制出高效率的采集设备和技术。在大数据时代，为了实现不同区域、不同连接和智慧物流的数据采集和互动，需要构建数据采集平台。数据采集平台是为了高效地进行数据的整合、归纳和优化，从而使数据得到更好的使用。在对物流数据进行智慧采集的同时，还要建立数据的初步分析和评价机制，以确保所采集到的数据真实、有效、全面

[3]。

（三）强化智慧物流数据分析能力

为了充分发挥大数据的优越性，实现智能化物流的目的，必须对采集到的数据进行科学的分析与处理。同时，在分析数据的基础上，运用数据分析、数据挖掘与智慧决策相结合的方法，以满足物流企业的经营需要，以数据分析为基础，做出科学、智慧的决策。同时，还应运用资料分析技术对企业内外环境、发展趋势进行预测，并对其进行适时的恰当的调整。

结语

由于物流的智能化，大数据的重要性日益凸显。物流公司的仓储、运输、配送、流通、加工、电子商务物流等，每天都会产生海量的数据。面对庞大的数据，物流企业也在不断地投入大量的资金。利用大数据时代对物流公司的发展机会，为企业的物流业务流程提供强有力的支撑，以协助企业优化流程、提升竞争力。

参考文献：

[1] 童婧,刘春艳. 基于大数据的智慧物流发展策略研究[J]. 现代经济信息,2017(16):355-356.

[2] 张帅. 基于大数据技术的智慧物流管理模式构建研究[J]. 企业科技与发展,2021(4):105-106,109.

[3] 斯燕. 大数据背景下的智慧物流发展策略研究[J]. 中国市场,2019(33):161-163.