2017物流大數據建設

❶ 互聯網+物流 在大數據時代能帶來哪些變革

大數據，變革車貨匹配
每次到物流園區都看到很多信息部，大量的車輛在園區的停車場候著，有時候等上兩三天配不上貨也是正常的事，大大浪費了資源，所以才催生了很多以車貨匹配的信息平台和APP，且不說車貨匹配帶來的數據量如何，僅大數據的沉澱積累就有一段漫長的路要走，通過運力池的大數據分析，公共運力的標准化和專業運力的個性化需求之間可以產生良好的匹配，同時，結合企業信息系統也會全面整合與優化。基於大數據實現車貨高效匹配，不僅能減少空駛帶來的損耗，還能減少污染，是一舉多得的好事情！大數據的應用能有效解決公共信息平台上沒有貨源或貨源信息虛假的問題。當前，國內做車貨匹配的平台性企業大多還在摸索，效果不佳，運作乏力。
大數據，運輸路線優化
下面先看看UPS是如何用大數據優化送貨路線的？UPS配送人員不需要自己思考配送路徑是否最優，UPS採用Orion系統可實時分析20萬種可能路線，3秒找出最佳路徑。UPS通過大數據分析規定：卡車不能左轉，原因是左轉會導致貨車長時間等待。未來，UPS將用大數據預測快遞員將做什麼並及時控制糾正問題。通過運用大數據，物流運輸效率將得到大幅提高，大數據為物流企業間搭建起溝通的橋梁，物流車輛行車路徑也將被最短化、最優化定製。所以，UPS的司機會寧願繞個圈，也不要往左轉，聽著些許荒唐，因為左轉而繞遠路的費時和耗油真的可以忽略不計嗎？根據往年的數據顯示，因為執行盡量避免左轉的政策，UPS貨車在行駛路程減少2.04億的前提下，多送出了350000件包裹。
大數據，銷售預測與庫存
通過互聯網技術和商業模式的改變，可以實現從生產者直接到顧客的供應渠道的改變。這樣的改變，從時間和空間兩個維度都為物流業創造新價值奠定了很好的基礎。藉助大數據不斷優化庫存結構和降低庫存存儲成本，運用大數據分析商品品類，系統會自動調用哪些商品是用來促銷的，哪些商品是用來引流的，同時，系統會自動根據以往的銷售數據建模和分析，以此判斷當前商品的安全庫存，並及時給出預警，而不再是根據往年的銷售情況來預測當前的庫存狀況，降低庫存存貨，從而提高資金利用率。通過互聯網技術的變化，可以讓全國物流業的布局相應地發生一系列調整。從過去生產者全國布局配送中心，逐步演化成為個性化訂單，從顧客的需求向上推移，促使整個配送模式的改變。過去是供給決定需求，今後越來越多地從需求開始倒推，按照需求的模式重新設計相應的供給點的安排。這些都是因為大數據時代到來所產生的變革。
大數據，設備修理預測
美國聯合包裹服務公司（UPS）從2000年就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規模的車隊，這樣就能及時地進行防禦性的修理。如果車在路上拋錨損失會非常大，因為那樣就需要再派一輛車，會造成延誤和再裝載的負擔，並消耗大量的人力、物力，所以，以前UPS每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換。但這種方法不太有效，因為有的零件並沒有什麼毛病就被換掉了。通過監測車輛的各個部位，UPS如今只需要更換需要更換的零件，從而節省了好幾百萬美元。有一次，監測系統甚至幫助UPS發現了一輛新車的一個零件有問題，因此免除了可能會造成的困擾。
大數據，供應鏈協同管理
隨著供應鏈變得越來越復雜，如何採用更好的工具來迅速高效地發揮數據的最大價值，有效的供應鏈計劃系統集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等。將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。建立良好的供應商關系，實現雙方信息的交互。良好的供應商關系是消滅供應商與製造商間不信任成本的關鍵。雙方庫存與需求信息交互、VMI運作機制的建立，將降低由於缺貨造成的生產損失。部署供應鏈管理系統，要將資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等存儲起來用於跟蹤供應鏈在執行過程中的效率、成本，從而控制產品質量。企業為保證生產過程的有序與勻速，為達到最佳物料供應分解和生產訂單的拆分，需要綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，需要大量的數學模型、優化和模擬技術為復雜的生產和供應問題找到優化解決方案。
大數據，變革思維方式
物流行業的人們不再認為數據是靜止和無價值的，對數據也有了重新認識，但片段性的、短期的數據似乎並未發揮出讓人立竿見影看得到的價值！也許，有的企業會死在追求大數據的道路上，當然出現這種結果也是悲壯的！企業管理人員如果沒有大數據的理念，就會丟失掉很多有價值的數據，譬如某專線貨車價格並不完全依賴於起點和終點，也不完全依賴於公里數，太多影響其價格變動的因素了。
如今，大數據逐漸成為投資公司熱衷的領域，也逐漸在成為一種商業資本，未來大數據還能創造更多的出乎意料的價值存在，短期看也許是「虛」的，但一旦轉變思維，數據就能激發出更多新點子，創造更多新產品和新型服務，數據的奧妙只為一直追求、願意聆聽且掌握了學習手段的人所知。
加速大數據產業鏈，需要更先進的分析技術，「互聯網+物流」的本質是物流行業經過互聯網改造後的在線化、數據化，其前提是互聯網作為一種基礎設施的廣泛安裝。「互聯網+」仰賴的新基礎設施，可以概括為雲（雲計算和大數據基礎設施）、網（互聯網+物聯網）、端（直接服務個人的設備）三部分，這三個領域的推進將決定「互聯網+」計劃改造升級物流產業的效率和深度。大數據時代的來臨，不是技術的變革，首當其沖是思維的變革，隨之而來的將是商業模式的改變。

❷ 物流信息系統建設步驟

首先說明一下物流信息系統開發的方法，目前常用的系統開發方法有：生命周期法、原型方法、面向對象方法、CASE方法等。這幾種方法是比較常用的每種都有不同的優缺點，因為開發方法不同，其開發過程有所差異，但所涉及的內容基本相同。以生命周期法為例，開發過程一般分為五個步驟：系統規劃、系統分析、系統設計、系統實施、系統測試和運行維護。一、系統規劃，要確定開系統總目標，給出它的功能、性能、可靠性以及介面等方面的設想。並研究該系統的可行性，探討可能發生的問題和解決問題的方案。並對可供使用的資源如計算機軟硬體、人力、成本、可取得的效益和開發的進度作出估計，制定完成開發任務的實施計劃。二、系統分析，系統分析是MIS開發的上游工程。這步驟的開發往往會影響到以後的開發和維護，開發問題會在時間中暴露出來，一定要重視用戶需求分析，不要盲目開發編程，如果盲目開發出的系統難以適合物流管理的需要，會付出很慘痛的代價的！具體步驟是：用戶需求分析；組織職能分析；業務流程分析；系統分析報告。其中系統分析報告中的一些要點一定要注意！1.系統的目標和戰略，典型的系統目標有：提高服務質量、降低成本、增加收益、提高用戶單位內部的信息處理能力。2.新系統基本機構設想包括：整體結構和網路、計算機硬體設備和外圍設備、系統軟體及資料庫和軟體開發工具。3.效益分析，一定要減少機會損失、自動化和省力化、資金效用、庫存效用、提高生產精度保證訂貨即使等。三、系統的設計主要是，邏輯設計和物理設計。最後是系統的實施和測試於運行維護。由於系統的開發要經過後期投入運行才能知道是否符合要求，如不符很可能前功盡棄，現在一般有開發系統的模擬軟體，可以試用一下。總的來說吧系統開發時一個要經過漫長分析時間的過程，一定要強大的基礎知識和學識來做以保證。開發往往是一個企業的命運，對小企業來說一定要做到一次成功並加以利用，做到合理化需求。哥們這是我按照學的知識總結的，（我是學物流的）你要有什麼事給我留言什麼的都行，具體問題我在各你解決。

❸ 如何建立物流信息系統

分享航天信息物流資源管理平台的介紹給你

從物流的發展史可以看出。人、車、物、空間四大方面資源管理，是物流管理的核心。在多環節的流通過程中，由於每個環節對於資源預測存在誤差，信息不對稱，響應和校對又需要投入大量成本，所以隨著流通環節增加，誤差被放大。這其中造成的資源浪費，是阻礙物流企業發展的一座大山。因此，隨著技術的快速發展，信息化管理成了更多企業的選擇。WMS、TMS等應用邁出了物流行業信息化的第一步，高精度定位、自動化、雲計算等技術的廣泛應用，又使得信息化更加落地。

航天信息物流資源管理平台作為一款應用於物流行業的資源綜合管理平台，實現了對資源的透明化管理，企業管理者能夠對人、車、物、空間資源進行綜合管理。通過定位技術、大數據演算法，即時感知資源的動態變化，大大降低因信息不對稱而造成的風險；通過實時監控、數據溯源，確保資源的調用合規高效，降低管理者驗證數據真實性的大量人力投入。

物流資源管理平台作為綜合性管理平台是針對於物流行業的一體化解決方案，依託於其綜合性數據管理的能力，將不同的數據集中到平台上進行統一管理，可以接入不同的業務系統， 例如WMS、TMS、OMS等；可以接入不同的感知設備，例如RFID電子標簽、攝像頭、GPS、感測器、M2M終端、感測器網關等；可以接入不同的插件，例如叉車防撞系統、車輛在途監控系統、月台管理系統、庫位管理系統、三維可視化系統等。功能模塊化，更靈活更高效，用戶可以根據自身需求，集成不同的業務系統、感知設備和插件，打通業務系統和設備之間的壁壘，滿足更多定製化需求。

航天信息物流資源管理平台，鏈接資源數據，讓物流管理更透明、更高效。

❹ 物流與供應鏈管理如何有效運用大數據

首先從移動互聯網和大數據的特點入手，移動互聯網突破了時間和空間的限制，使得人們可以隨時隨地觸網，同時也表現出了碎片化。大數據是建立在大規模的數據上，有了大量的數據，就可以進行分析和歸類，從而精準地確定需求。大數據對供應鏈的影響如下：
1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。
2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。
3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。
4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大，大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。
5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

❺ 智慧物流究竟該如何發展

身處智能消費時代的大家都應該有深刻感受，物流速度在逐年增快。

根據國家郵政局預估，2020年快遞業務吞吐量超740億件，同比增長18%。面對日益增加的商品交付量，不得不重新定義產品分銷方式，從而滿足當今互聯網消費者的需求。

商務部也針對市場發展，發布「互聯網+」的專項行動計劃，利好電子商務和物流業發展。隨著新基建和數字化技術的成熟，智慧工廠聞風突起，物流作為其下游環節有著舉足輕重的地位。所以倉儲物流行業向著智慧化轉型迫在眉睫。

物流倉儲是一個由人工到智能的過程

物流倉儲經歷了：人工、機械化、自動化、智能化這四個階段。

智能時代在自動化基礎上，結合數字化通過物聯網技術對貨物信息進行採集處理，由雲端分析並發出指令，實現無人作業。

在今年，疫情突發使得新基建以及其他行業的智慧化、無人作業的優勢更為亮眼。智慧化+數字化成為了倉儲物流的發展新趨勢，同時搭配 hightopo 的可視化方案，讓倉庫全局「盡收眼底」。

自動化的倉庫管理

運用自動化搬運設備對高層貨架進行處理的立體倉庫。通過作業設定控制面板進行任務下發和AGV任務下發。由輸送機入庫，堆垛機完成貨物的上架。再由AGV機器人結合WMS倉庫管理系統，藉助MES信息化管理平台，進行高效、靈活的搬運工作。例如：排列優先的揀貨路徑、自動提示補貨信息、上架信息提示、多種盤點和巡查方式，並可以查看任務的詳細信息，跟蹤貨物狀態。

更多資料

圖撲軟體（Hightopo）是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，基於HTML5標准技術的Web前端2D和3D圖形界面開發框架。非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。

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❻ 如何綜合應用大數據、雲計算、互聯網等新一代信息技術促進智慧物流發展

大數據和雲計算都是目前比較火熱的概念，而且都已經開始應用於現實。至於互聯網技術更是發展多年，取得了非常輝煌的成就。因此，題主說的新一代信息技術應該說都是已經在應用之中的技術了。目前來看，人工智扒昌能應該是大勢所趨，可以說是新一代技術。因此，我們從兩方面來說題主說的這個問題。

1.目前的各種先進技術對於物流的發展起到了什麼樣的促進作用？

2.人工智慧等前沿技術對物流的進一步發展可能會有什麼樣的作用？

首先，毫無疑問的是互聯網技術，尤其是大數據和雲計算等目前比較先進的技術對物流行業的促進作用非常明顯。我們以京東和阿里都有涉及的前置倉模式為例，沒有大數據的支撐是沒辦法取得成功的。根據資料顯示，京東藉助大量數據的積累和各種技術的實踐，在各種大型活動之前可以根據廣告推送量和用戶的點擊和瀏覽等行為對最終成交量有個比較精確的判斷。當然，在這方面數據和技術積累都更強大的阿里應該也是具備相似的能力的。有了這種能力之後，電商巨頭可以往各個倉庫分配一定數量的商品，從而確保商品可以盡快送到買家手上。與此同時，由於這種分配是建立在相對精準的銷量預測之上的，也不至於因為鋪貨過多造成資源浪費。沒有現代互聯網技術以及唯此戚在此技術上發展而來的大數據和雲計算，想要精準判斷銷量是很難的。而光有海量數據沒有強大的運算能力也無法得出有價值的結論。因此，阿里和京東比拼配送速度，拼的不僅僅是倉庫和配送隊伍的建設，也是在比拼技術儲備。天貓和京東承諾配送的時效性離不開極強的預測能力，而這種預測能力都建立在大數據等先進技術的基礎上。當然技術的應用遠遠不止於此，總的來說就是利用各種技術縮短反應時間甚至實現預測，大大提高物流效率。

當然題主提到了智慧物流的概念。所謂智慧物流大概就是指充分應用人工智慧技術，高度自動化和智能化的物流體系。

智慧物流的建設已經悄然啟動，阿里和京東等企業都開始布局無人分揀和無人配送等業務。藉助於人工智慧技術的發展和成熟，利指陵用新型機器人和無人機等設備，配合強大的後台數據處理能力，把物流行業從勞動密集型產業向高精尖技術行業轉型是各大物流公司和電商巨頭都在做的嘗試。而他們建設的新型物流體系會非常依賴人工智慧等前沿技術，所謂的智慧物流將會具備自動識別和分揀的能力，而且將會實現無人配送。全程高度自動化，人工參與程度會非常低。而這一切的實現都需要依賴高度發達的人工智慧技術，根據實時數據做出快速反應是智慧物流必須具備的能力。比如說配送中的商品，收件人臨時外出，無人配送機器是否可以快速根據突發情況做出調整？無人配送機器是不是可以根據收件人的習慣自動規劃新路線？目前的技術是難以達到這種要求的，但是人工智慧讓這一切都有了可能性。