大數據對配送的影響

❶ 未來ar技術與大數據技術相結合,將對菜鳥物流產生什麼影響

物流黑科技——菜鳥AR智能物流

適用課程：電子商務基礎、電子商務物流、物流管理

知識點：電商物流

教學建議：在授課中先介紹電商物流的相關知識，以及電商物流領域中智慧物流的發展趨勢，然後觀看本視頻並進行討論。

案例簡介

學生注意

近年來，電商交易量多次創出新高，對於電商物流構成了很大的考驗。因此，阿里巴巴、京東等電商巨頭都在致力於通過新技術提升物流管理效率。其中，阿里巴巴旗下的菜鳥網路就將AR技術與物流管理結合了起來，讓人感受到了黑科技的力量。請查看本案例的相關資料，並思考以下問題。

討論題

1. 通過AR技術可以在物流分揀環節實現哪些智能操作？

2. 未來AR技術與大數據技術相結合，將對菜鳥物流配送產生什麼影響？

視頻播放

討論題

討論題參考答案

1.通過AR技術可以在物流分揀環節實現哪些智能操作？

倉內工作人員可以快速核對入庫商品的數量和質量，並快速分類，同時快速錄入商品重量和體積。

可視化的倉內導航與庫區識別系統會推動商品快速精準上架。

當訂單產生後，機器會快速幫助工作人員找到商品，快速核對並進行質量檢測，准確找到合適的包材，同時完成線上錄入並出庫。

討論題參考答案

2. 未來AR技術與大數據技術相結合，將對菜鳥物流配送產生什麼影響？

AR和大數據技術將幫助快遞員輕松完成包裹分類，並讓快遞員結合自身服務的區域和消費者的喜好，按照菜鳥智能分析規劃出的路線合理裝車和高效配送，並智能通知消費者，給予消費者個性化的配送服務。

❷ 大數據對物流行業有什麼影響

1、提高物流行業的智能化

物流行業可以看出，是一個程序化很強的行業，而大數據則是一種嚴謹的數據分析技術。兩者相結合之下，通過對物流數據的跟蹤分析，大數據應用可以根據情況為物流企業做出智能化的決策和建議。在物流行業的決策中，大數據還可能會涉及競爭環境分析、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等的決策分析，這種情況下大數據也能夠很好的應對。

2、能夠促進行業的發展

現在的物流行業，整體上的運輸、倉儲和搬運等都是通過人為來控制和完成的，在效率上都較為落後。而大數據技術能夠在整體上完成對物流行業全過程的迭代整理。而且在行業競爭環境的分析中，為了達到品牌利益的最大化，需要對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而來尋找自己品牌在行業中的不足和需要改進的地方。這種方式下，大數據能夠很快的完成對行業的促進作用，加速行業的發展。

3、提高用戶的體驗感

物流行業在最後，是需要把產品送到用戶的手中的，而在大數據黑科技的加持下，相較於以前低效率的人工配送，大數據技術可以為用戶提供更好的物流體驗，進一步鞏固和用戶之間的關系，增加用戶的粘性。

關於大數據對物流行業有什麼影響，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❸ 物流企業的大數據有什麼用

物流企業的大數據有什麼用

物流公司的大數據有兩大方面的價值，一方面，優化物流企業本身的運營和決策;另外一方面，物流大數據可用於非物流領域的應用，比如徵信和金融應用，下面我們一起來詳細看一下!

第一方面，優化物流企業本身的運營和決策。

物流企業的數據包括運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工等數據。對於物流企業，通過大數據分析，可以幫助提高企業運營管理效率，降低物流庫存率，提高商品處理效率、運輸效率、送達准確率等方面。以物流的路徑優化為例，路徑優化是節約物流企業成本的一個重要大數據分析應用。在物流配送運輸中，由於貨運點多、客戶多、貨物種類繁多、城市交通路線復雜、運輸服務地區內運輸網點分布不均勻等諸多因素的影響，同時還要滿足客戶提出的如時間窗等約束條件的要求，使得如何安排最佳路線，如何使配裝和配送路線有效搭配等，成為物流配送中的難點。

車輛的路徑問題是一個有約束的組合優化問題。合理解決車輛路徑問題，不僅可以簡化配送程序、減少配送次數、降低配送車輛的空載率，從而降低物流成本，提高經濟效益，而且可加快對客戶需求的響應速度，提高服務質量，增強客戶對物流環節的滿意度等。阿里在路況預測的基礎上，使用基於集合劃分的樹型搜索演算法進行車輛分配和路徑優化。該演算法用於車輛路徑計算，比業界通用的經典演算法包括局部搜索、遺傳演算法、蟻群演算法等，運輸成本至少降低了6%

第二方面，物流大數據可用於非物流領域，尤其是徵信和金融應用。

以物流配送單為例，我們做一個簡單的數據分析，便可以實現客戶畫像，以作為徵信模型的基礎數據。物流配送單至少有兩類信息。一類是寄件人的姓名、手機號和地址;另外是收件人的姓名、手機號和地址。通過這些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或辦公地點，如果是常住地，則還可以通過小區地址分析出來這個小區的房價(通過關聯房產網站的價格數據實現)，反過來推斷該客戶的.消費能力;通過手機號，可以分析出這個客戶的年齡、性別等人口統計學特徵，以及興趣愛好(與擁有客戶的人口統計學特徵的企業做數據關聯得出)。如果在電商購物，有些物流配送單還會標注是哪個商家發貨，從而可以分析這個客戶喜歡的商品類別。以上這些數據可以作為徵信模型的基礎數據。企業使用數據的使用，一定要尊重用戶隱私，對隱私類信息做好脫敏和保護。當然，這只是對個人客戶的徵信應用。物流企業還可以對供應商(如發貨單位)進行信用評估(根據發貨量等大數據)，從而進行金融服務。

總之，物流企業的數據不僅僅可以優化企業內部的運營效率，還可以做更多的增值分析，如以上提到的徵信數據以及金融的應用。我們從順豐的官方網上可以看到一個順豐有三大業務，一是眾所周知的物流，第二是金融，第三是電商(順豐優選)。金融是物流企業大數據應用很好的一個方向，順豐在其官方網提到：我們致力於為順豐的供應商和客戶提供存貨質押、保理、訂單融資、小額信貸、融資租賃等一系列「物流+金融」服務。

❹ 大數據、人工智慧對物流行業的發展影響大嗎它們怎麼應用在物流行業

謝邀，作為從事物流工作五六年，略有些經驗的人，來回答你這個問題。大數據、人工智專能等技術對各屬行各業影響都很大，物流行業也不能例外，這些新興技術的發展，能夠有效降低物流成本，提高物流速度，在一定程度上還能保證物流服務的質量。
比如以時效著稱的跨越速運，他們經過多年的研發，推出了鑄劍系統，可以通過大數據、人工智慧等技術，按照路況、天氣、成本、目的地、客戶特徵等多個維度，分析得到多個動態路由方案，從中選出最優解，實現在更多維度上滿足客戶需求。除此之外，跨越速運還推出了末端派送AI全程技術監控，增加了物流服務的安全性，為客戶提供更加精準、更人性化的服務。
在未來，數字技術必定會更多地應用到物流行業之中，給用戶和物流企業帶來更多的便利，各大物流公司誰掌握了科技，誰就能夠在新時代得到更好的發展。

❺ 大數據會對物流管理帶來什麼影響

我從事物流行業近五年，和物流市場一起沉沉浮浮，積累了不少經驗，以下版說一下我的看權法。
大數據對於物流行業來說，其最重要的一個應用就是路由規劃，所謂路由規劃，就是在縱橫交錯的線路之中尋找合理路線，還要做到降本增效。
就以跨越速運為例，跨越速運就是運用大數據技術的正面例子，其結合結合AI智能、雲計算、大數據中心實現了場地使用率的提升、網點優化選址、路徑規劃、貨量預測、智能機器代替人工客服等，通過AI大數據分析得出130多種動態路由方案，那麼N個用戶，會有130*N多種方案，可以從130*N多個方案中為用戶尋找到最優的解決方案。
由此可見，大數據賦能物流，是時代所驅，也是未來風口所在。

❻ 大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響，大數據時代的到來為供應鏈管理提供了難得的機遇，但同時也會伴隨著一些不好的影響，有利也有弊，能順應時代而變化才是正確的方向，以下是關於大數據對供應鏈將產生哪些影響。

大數據對供應鏈將產生哪些影響1

傳統供應鏈管理模式所面臨的挑戰

大數據時代的來臨不僅僅是給我們提供了很大的發展機遇，重要的是傳統供應鏈模式所面臨的挑戰極大的加劇了新生產力條件下企業之間的競爭，正是因為大數據時代的生產力特徵這種新事物與傳統的生產力特徵供應鏈管理模式之間的矛盾

所以傳統的供應鏈管理模式所面臨的挑戰也是非常嚴重的，新事物取代舊事物必然是舊事物自身的轉型升級，適應新事物的發展，供應鏈管理模式也不例外。

1、響應速度較慢

傳統供應鏈管理在技術水平不斷提升的同時，經歷了從最基本的MIS到ERP，再從ERP到當前供應鏈一體化的進化，但是從整體水平上來看，傳統的供應鏈管理仍然存在著以訂貨訂單為驅動的庫存管理，周轉庫存的管理從本質上來看是一種應對傳統供應鏈管理的經營模式，再次種經營模式的管理水平下，周轉庫存構成了晶瑩的基本保障

安全庫存成為訂貨管理的服務水平底線。另一方面，此種模式的出現，也在一定程度上說明了產品生命周期理論的響應速度依靠周轉庫存和安全庫存來保障客戶的服務水平，所以在這種模式下顧客需求的響應速度比較慢。

2、終端消費需求不能有效滿足

傳統供應鏈模式對企業經營的貢獻主要在於企業對市場是一處永的形式滿足部分需求而進行產品的設計，在這種情況下，終端消費者的基本需求能夠得到滿足，但是現有產品不能滿足終端消費者的潛在的深層次需求

這種產品經營的設計和生態註定了終端消費需求和源頭的生產製造脫節的商業邏輯。供給側的生產製造不能夠針對終端用戶的體驗進行個性化設計，只能在短期內以批量的模式提升自己的生產效率。

例如，在互聯網時代出現之前，市場上的衣服大部分是根據設計師對終端用戶體驗的評估進行設計，而沒有針對更多用戶特別是普遍用戶的個性化需求進行定製，而且衣服定製成本非常高、時間比較長，這從根本上制約了終端消費需求的普遍性滿足。

3、庫存周期較長

傳統的供應鏈管理模式以存貨管理構成支撐企業經營的基本條件，庫存成為實現經營的流動資產，大部分行業的庫存檔點是以月為單位進行計算的，因為產品屬性的不同，庫存管理盤點有所差異

從整體的水平看庫存周期大部分在計算倉儲、包裝、搬運裝卸、運輸等時間的條件下基本上在途庫存和周轉庫存周期均在兩個月以上，從資金利用的角度來看，在很大程度上制約了流動資金的利用率。

4、協同效應差

供應鏈管理模式協同效應較差主要體現在，生產製造型企業不能夠快速的實現渠道的建立，銷售渠道未能實現和終端消費者有效的互動，終端消費者的反饋也不能其實的成為生產製造企業進行產品換的升級的依據

從整個供應鏈的管理水平可以看出各個環節都在實現自身利益的最大化，但是未能實現整體效益的最大化，在面臨市場的競爭時存在著互相擠壓，為維護自身環節的利益犧牲整體供應鏈整體效益的情況屢見不鮮。

5、管理成本非常高

傳統供應鏈模式的管理成本由於信息化水平低下，不能將各個環節所設計的的企業進行信息的有效傳遞最終造成了各自企業所付出的固定成本中的攤銷成本非常高，人工成本尤其突出，因為條塊分割的嚴重所造成的管理混亂進而導致的管理成本已經成為供應鏈管理當中佔比較高的部分之一。

供應鏈管理要順應大數據時代發展的歷史潮流

從馬克思主義對經濟學的深入研究理論來看，變革時代正確的研究方法應該從生產力與生產關系的矛盾入手，時間對生產力要素特徵的分析才能對生產關系各個方面進行針對性的改革，這一點是生產力決定生產關系的集中體現，同時也是生產關系必須順應生產力發展的必然要求。

（一）大數據時代生產力的主導因素分析

生產力的三個要素是勞動者、生產工具和勞動對象，大數據時代改變了傳統生產力的三個要素特徵使得科學技術特別是互聯網為核心的人工智慧為代表的數據獲取、處理、分析以及應用的技術成為生產力的核心特徵。這些核心特徵從根本上改變傳統供應鏈管理的生存環境，也就是改變了供應鏈管理的生態特徵。

1、大數據時代的生產力變革決定了供應鏈管理的變革

每個時代的生產力都決定了所在時代的生產關心的管理特徵和管理模式，這個是基於人類文明的發展所確定的，大數據時代也不例外。所以，當大數據時代生產力的三個要素發生了根本的變化之後，隨之而來的供應鏈管理也必須根據實際情況變革，符合生產力發展特徵才能提升競爭力量，實現效率的提升和發展。

2、勞動者發生了決定性變化

大數據時代出現之前，傳統的勞動者是以體力勞動和基本的腦力勞動來對供應鏈進行管理的，這種腦力勞動主要包括基本的信息處理、業務知識的一些規范、與業務相關的數據處理等內容，但是大數據時代出現之後，勞動者需要更多的參與和大數據相關的腦力勞動，例如數據的獲取、對供應鏈數據的分析、與消費者相關的數據研究和預測

與產品設計有關的產品性能的監測和分析等內容，這樣從根本上改變了勞動者對知識的掌握的需求水平，你改變了勞動者對供應鏈管理的思維模式認知的改變和理念的變革。進而包括人事行政管理，在招聘績效考核等各個方面都改變了原有對供應鏈管理者的要求。

供應鏈管理貼近消費者的前端，需要更多的去對數學的進行收集和消費者行為的描述，這樣的信息處理大大改變了原來依靠調研預測進行管理的模式，從而也改變了對消費端勞動者的要求

這些要求從本質上需要變革原來的管理模式，也是對勞動者創造價值的有效提升，但是這種創造的主體必須是勞動者自身的改變。所以從整體上來看對人力資源的需求是大數據時代生產力變革的第一要務。

3、生產資料中生產工具發生了很大的變化

傳統的供應鏈管理基本上是基於信息的傳遞而進行的傳統互聯網電腦網路的設置，在這種模式下互聯網僅僅是作為一種信息傳輸的工具電腦也是信息採集的輸入埠

大部分的電腦使用者都是用來錄入相關的信息或者使用電腦網路進行傳遞相關的業務數據。大數據時代電腦更多的傾向於採集分析處理相關的數據，更加強調軟體和智能硬體的結合

最終的目標可能會是實現人機一體化，而錄入和傳輸相關的數據成為最基本的`功能，所以從電腦計算機網路的用途來看，功能上已經完全改變了原來的目標。

4、勞動對象發生了很大的變化

大數據時代供應鏈管理的勞動對象逐漸從基於傳統庫存管理的產品生產製造、流通和銷售，逐漸轉化為對於產品生產製造的特徵也就是滿足消費者深度需求的特徵進行設計

數據的利用從原來的事後分析說明解釋逐漸轉化為大數據的相關性應用，這一點幾乎體現在每年大規模的支付信息的統計分析，例如近兩年微信發紅包數量的統計

支付寶對用戶指出每個月賬單的統計分析，跨進電商對消費者購買行為的統計分析，這樣的數據分析最後形成了供應鏈管理中對供給的判斷，也形成了對消費者未來深度需求的判斷和評估。原來的分析和預測逐漸轉變為大數據相關性的應用。

大數據對供應鏈將產生哪些影響2

大數據時代生產力特徵

大數據時代的生產力不同於以往技術變革所帶來的生產力要素的變化，可概括的總結為以下幾點。

從整個農業文明到工業文明時代各種變革的整體特徵來看，農業文明時代是以生產工具的變革為主要特徵，其中典型的變革包括青銅器的出現和應用、鐵器工具的出現和大范圍的普及和應用為主要特徵，極大的推動了生產效率的提高，從而推動整個社會效率的提升、物質財富大幅度積累，使封建文明出現前所未有的鼎盛時代。

工業文明主要集中在生產工具能源的變革方面所產生的生產工具動力變革，主要包括經過長期經驗的積累，18世紀蒸汽時代蒸汽機的發明和應用，工業化時代電力和以電力為動力能源的機器應用，極大提升了社會生產力的變革，促使人類文明從封建文明走向資本主義文明和社會主義文明，在政治制度方面發展延續到今天。

隨著時間的推移，20世紀初期部分學者提出了新技術為代表的生產力變革的來臨，這些新技術包括新能源、新材料和計算機技術，經過半個世紀的發展，這些技術的應用也極大的推動了生產效率的提高，改變了生產方式的具體特徵。

主要表現為新經濟學的興起和管理學派的細化。新的商業模式和企業組織方式層出不窮，資本市場以證券市場為代表，成為經濟發展的晴雨表。這些生產力發展現象已經成為人們的共識。

新技術時代網路信息的應用。而大數據時代出現的今天，可以概要的總結為是以信息化時代為基礎、智能化數據信息處理和應用所帶來生產力在生產工具、勞動者即人力資源變革、生產方式等方面革命為主要特徵的生產力的變革。

與上述人類歷史上其他生產力的變革相比較，大數據時代的變革從時間的角度看來的更加突然，對社會生產生活方式的影響更大，傳播速度更快，拉近了供應鏈的生產段和消費終端，依靠現代智能硬體和軟體相結合，極大的提升了兩端信息獲取的能力，供需充分結合高度統一起來，並加速了產品生命周期的周轉速度。

大數據對供應鏈將產生哪些影響3

大數據時代變革所帶來的機遇

隨著大數據時代生產力的變革，企業組織在供應鏈管理方面機遇難得，主要體現在以下幾個方面：

1、供應鏈管理理念精準化

管理理念隨著生產的進步技術的發展越來越成為先進生產管理方式的核心和精髓。大數據時代的變革使得供應鏈管理理念能夠實現深層次精準化的發展，包括供應鏈消費終端需求信息的收集以及用戶體驗反饋到生產端，對產品進行再次設計製造和生產，滿足終端消費者的深層次更精準的需求。

在供應渠道方面，信息通過網路的精準傳遞有利於渠道的多樣化，通過精準的營銷廣告的投放實現渠道的快速銷售能力。

在庫存方面主要意義消費需求拉動的庫存管理為主，時間庫存訂貨批量的同時安全庫存大大降低零庫存的概念已經能夠完全實現周轉庫存。水平大大降低所以從庫存成本的角度來看供應鏈管理裡面的精準化。

最終整體上。不僅滿足了消費者的終端需求深層次需求同時也滿足了生產者降低成本一嘯訂單公民及時用戶體驗完美的高層次目標。

2、協同效應作用加大

通過智能硬體和軟體技術的數據化處理,在供應鏈各個環節的信息處理收集分析和應用方面,均能及時有效地實現最優化,不但實現每個環節執行層面的學術性和敏捷性而且可以實現整體各個環節的協同作用,例如在當代電子商務的供應鏈管理中最典型的是以京東商城為代表的自營物流體系和平台的協同結合

不僅實現了訂單的快速處理，而且是京東商城的自營物流體系實現了庫存管理的最優化，更使商城的賣家能夠一大數據為基礎進行產品的選擇，營銷策略的制定，采購渠道的優化，從而最終實現了供應鏈一體化的最大協同效應。

除了電子商務企業這種行業的典型代表之外，在中國的汽車後市場特別是針對汽車配件供應鏈大數據的實現准確的進行分類包裝挑選等物流服務，有效地實現產品多品類、同一個產品多參數的復雜產品特性的供應鏈管理

為中國汽車後市場中小企業特別是最近消費者的終端企業實踐成功的用戶體驗奠定了堅實的基礎，與傳統的汽車修理廠門店相比，這種利用數據進行供應鏈管理的中小企業在競爭力方面特別是用戶體驗方面具有巨大的明顯優勢。

3、消費需求定製化驅動

大數據的應用對供應鏈管理中消費者精準需求實現了有效地滿足，不僅能夠對交易的分析和消費者購買行為的分析以及消費者對未來預期的分析而且可以根據這種分析實現生產定製化，把供給側問題存在的批量生產轉變為以個性化需求為滿足特徵的定製化生產。

例如，對衣服的生產，在傳統模式下幾乎都是設計者進行設計引導消費者進行購買，定製化需求在市場競爭中處於弱勢地位，沒有能夠實現消費者個人需求的滿足，而且衣服的定製化成本非常高，廣大消費者不能夠承擔這種定製化的成本，從而造成的定製化的發展緩慢。

近幾年以來一紅外技術對人體描繪使得軟體和硬體相結合，不僅能夠實現了消費者身體特徵的描述而且能夠根據不同的消費者對衣服的偏好進行設計，能夠快速的讓消費者根據自己的意願進行設計，在購買和交易的階段也能夠通過智能試衣鏡對現有的衣服進行挑選

在此過程中以數據收集和消費者之間的交互等環節實現了數據的分析與處理，對未來衣服的消費趨勢進行描述，而且能夠最終消費者為消費者提供深層次的長期的服務，這樣僅能從交易中獲得利潤而且能夠從的單一消費者的長期服務中，實現消費者粘性的提高，有利於廣大中小企業利用數據實現精益經營。

4、供給側結構管理優化

供給側改革是我國十三五期間的主導政策，大數據時代為供給側改革提供了有利的條件。當前，我國大部分行業在傳統模式，以投資需求和外貿為拉動的主要發展模式下普遍發生了產能過剩，解決產能過剩的問題主要從兩個方面入手，一方面有提高攻擊測產品生產製造的質量

實現產業的轉型升級，優化結構，提高生產製造的效率特別是注重保護環境等可持續發展策略；另一方面要針對終端消費者的消費需求，實現適銷對路、真正滿足消費者需求的競爭性產品。大數據時代為供給側改革提供了難得的機遇。

對供給側結構的優化管理以能源的利用為典型，隨著環境問題日益嚴重，我國對新能源代替傳統的化石能源必須採取非常有效地管理措施，其中主要體現在以數據為核心的管理處理新能源逐步代替傳統化石能源從而改善環境提高能源的利用率，2010年政府下達力度關閉了近百個火力發電廠同事計劃增加十三五期間核電站開發100所。

實現東部沿海地區和能源利用交大地區的清潔能源代替工程，必須利用大數據對能源的有效利用進行強力管控，對污染環境的傳統化石能源進行逐步改善，最終實現我國經濟的可持續發展。

5、中小企業大數據應用提升競爭力

在傳統的生產力條件下，中小企業面臨市場激烈的競爭，資源方面的不足創造力的不足效率利用地下等各個方面造成了大企業對中小企業的生存空間的擠壓，大數據出現之後，中小企業雖然在資源方面以及創新能力方面不如大企業強，但是中小企業利用戰略上的靈活性，充分發揮瞄準立即市場進行發力的敏捷。

利用大數據對市場進行再次細分，鎖定目標細分市場，對客戶進行深度挖掘，對產品進行二次創新，實現了市場競爭中的不對稱性，在微創新方面不斷滿足消費者的需求，提升自身產品和服務的競爭能力。

有效的完善了自身的不足，最終提升了生存競爭力，在國家大力倡導大眾創新萬眾創業的宏觀環境下中小企業使用大數據技術，在信息溝通、營銷競爭、戰略再投資等方面緊緊地把握住了細分市場目標客戶的有效需求，不但滿足了針對性的深度需求而且提升了掌控用戶體驗、滿足細分市場目標客戶潛在需求的工具和方法，在創造和實現顧客價值的同時，也創造了大量的就業崗位，從此品牌競爭深入人心。

從國家申請專利的數量來看，除了在市場競爭中佔主導地位的大型客機企業對研發投入比例大，而產生了大量的專利之外，廣大中小企業在滿足細分市場目標需求的同時，利用自身條件而進行重新申請專利的數量大幅度增長，競爭力提升的同時實現了價值重塑品牌塑造。

❼ 大數據對倉儲物流有什麼影響

影響很大的，倉儲物流行業本來就是一個要求程序化的行業，而大數據簡單的來說，就是一種嚴謹科學的數據分析計技術，利用這種技術可以對相關數據進行跟蹤分析，然後根據實際情況給出相應的智能化對策，也就是說未來會有很多智能化的設備應用於倉儲物流行業，如智能重力貨架的投入使用，它的稱重方案採用物聯網式，是一種規模型多點稱重平台，可分格、分區准確獲取庫存量。

❽ 大數據對物流管理有什麼影響

大數據是什麼

大數據是指涉及的數據量過大，無法通過當前主流軟體工具，在合理的時間內獲取、管理、處理和整理成更積極的目的信息幫助企業管理決策。與傳統的資料庫應用相比，大數據分析具有大量的數據和各種類型的價值、低密度、快速的處理速度等。今天的大數據在經濟、政治、文化等領域都有一定的應用，並產生了深遠的影響。物流行業與主要的企業、企業、企業、家庭和個人有關，涉及的數據量很大，具有一定的價值。而大數據可以准確地快速高效地處理數據，獲取有用的信息，對物流業的發展具有重要意義。

總結

大數據可以為決策提供支持。
運營數據將使物流管理更直觀，而宏觀的大數據對物流管理沒有太大的作用。

❾ 什麼是大數據,大數據又給物流企業帶來怎樣的發展優勢及具體應用

大數據指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

其對物流企業發展帶來的影響主要表現在一下幾個方面：
(1)信息對接，掌握企業運作信息
在信息化時代，網購呈現出一種不斷增長的趨勢，規模已經達到了空前巨大的地步，這給網購之後的物流帶來了沉重的負擔，對每一個節點的信息需求也越來越多。每一個環節產生的數據都是海量的，過去傳統數據收集、分析處理方式已經不能滿足物流企業對每一個節點的信息需求，這就需要通過大數據把信息對接起來，將每個節點的數據收集並且整合，通過數據中心分析、處理轉化為有價值的信息，從而掌握物流企業的整體運作情況。
(2)提供依據，幫助物流企業做出正確的決策
傳統的根據市場調研和個人經驗來進行決策已經不能適應這個數據化的時代，只有真實的、海量的數據才能真正反映市場的需求變化。通過對市場數據的收集、分析處理，物流企業可以了解到具體的業務運作情況，能夠清楚地判斷出哪些業務帶來的利潤率高、增長速度較快等，把主要精力放在真正能夠給企業帶來高額利潤的業務上，避免無端的浪費。同時，通過對數據的實時掌控，物流企業還可以隨時對業務進行調整，確保每個業務都可以帶來贏利，從而實現高效的運營。
(3)培養客戶粘性，避免客戶流失
網購人群的急劇膨脹，使得客戶越來越重視物流服務的體驗，希望物流企業能夠提供最好的服務，甚至掌控物流業務運作過程中商品配送的所有信息。這就需要物流企業以數據中心為支撐，通過對數據挖掘和分析，合理地運用這些分析成果，進一步鞏固和客戶之間的關系，增加客戶的信賴，培養客戶的粘性，避免客戶流失。
(4)數據「加工」從而實現數據「增值」
在物流企業運營的每個環節中，只有一小部分結構化數據是可以直接分析利用的，絕大部分非結構化數據必須要轉化為結構化數據才能儲存分析。這就造成了並不是所有的數據都是准確的、有效的，很大一部分數據都是延遲、無效、甚至是錯誤的。物流企業的數據中心必須要對這些數據進行「加工」，從而篩選出有價值的信息，實現數據的「增值」。
，大數椐在物流企業中的應用主要包括以下幾個方面。
(1)市場預測
商品進入市場後，並不會一直保持最高的銷量，是隨著時間的推移，消費者行為和需求的變化而不斷變化的。在過去，我們總是習慣於通過採用調查問卷和以往經驗來尋找客戶的來源。而當調查結果總結出來時，結果往往已經是過時的了，延遲、錯誤的調查結果只會讓管理者對市場需求做出錯誤的信計。而大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的行為和需求信息，通過真實而有效的數據反映市場的需求變化，從而對產品進入市場後的各個階段作出預測，進而合理的控制物流企業庫存和安排運輸方案。
(2)物流中心的選址
物流中心選址問題要求物流企業在充分考慮到自身的經營特點、商品特點和交通狀況等因素的基礎上，使配送成本和匿定成本等之和達到最小。針對這一問題，可以利用大數據中分類樹方法來解決。
(3)優化配送線路
配送線路的優化是一個典型的非線性規劃問題，它一直影響著物流企業的配送效率和配送成本。物流企業運用大數據來分析商品的特性和規格、客戶的不同需求（時間和金錢）等問題，從而用最快的速度對這些影響配送計劃的因素做出反映（比如選擇哪種運輸方案、哪種運輸線路等），制定最合理的配送線路。而且企業還可以通過配送過程中實時產生的數據，快速地分析出配送路線的交通狀況，對事故多發路段的做出提前預警。精確分析配送整個過程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企業的信息化水平和可預見性。
(4)倉庫儲位優化
合理的安排商品儲存位置對於倉庫利用率和搬運分揀的效率有著極為重要的意義。對於商品數量多、出貨頻率快的物流中心，儲位優化就意味著工作效率和效益。哪些貨物放在一起可以提高分揀率，哪些貨物儲存的時間較短，都可以通過大數據的關聯模式法分析出商品數據間的相互關系來合理的安排倉庫位置。

上海歐堅及其旗下倉儲積極學習大數據，並將其運用到對倉庫的日常管理當中。取得一定的成效。

❿ 大數據在物流領域的應用

1、掌握企業關鍵信息

傳統的數據分析模式已經不能適應現代物流企業的發展，物流管理必須以大數據技術為支撐，對物流運行過程中每一個節點的信息進行整合，再通過謹此孝數據中心對數據進行分析處理，轉化為對物流管理有價值的信息，從而掌握物流的運作模式和運作中的數據信息。

4、優化物流配送途徑

在物流管理中運用大數據技術，可以根據顧客的不同要求為他們的貨物制定最優的運輸配送路線。例如，根據貨物特點選擇合理的運輸方案和最優的運輸路線等。物流企業在進行配送的過程中會自動產生大量的數據，可以根據這些數據迅速分析得出最優的運輸交通方式和路線，分析交通事故的多發路段，及時做出預警，從而對物流配送的全過程進行精準的分析，提高物流配送工作的智扒氏能化水平，提高物流管理的信息化水平。

5、預測物流市場

傳統物流企業使用調查問卷的方式了解客戶需求，耗費了大量的人力、財力、物力，而且周期較長，由於信息的滯後性導致管理者做出錯誤的判斷。大數據技術能夠有效幫助物流企業及時了解客戶的需求變動，收集真實有效的數據對市場變化進行預測，有助於物流企業及時根據市場變化調整策略。

6、構建「智慧物流」

大數據技術對「智慧物流」的應用意義主要體現在兩個方面。首先，基於目前移動端和互聯網物流信息基礎技術的大力發展，物流服務行業可以設計搭建物流公共信息服務平台，推出物流雲數據服務，為我國現代物流行業大數據技術的快速發展祥稿應用提供重要的技術保障。其次，以大數據技術為依託的智慧物流產業具備貨物信息相互聯通的優勢，確保物流配送時效，提高物流企業配送效率。