大數據對快遞的影響

Ⅰ 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。

Ⅱ 1.請簡述大數據應用分析對菜鳥物流打造互聯網+物流的影響有哪些

大數據應用分析對菜鳥物流打造互聯網+物流的影響如下幾點:
1.降低物流成本，提高配送效率
2.從價格競爭轉向價值競爭
3.推動「大物流」體系的形成——菜鳥網路

Ⅲ 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。

Ⅳ 快遞旺季來臨 大數據如何推動快遞信息化

快遞旺季來臨 大數據如何推動快遞信息化

隨著節日的到來，快遞行業進入一年中最旺的季節。藉助大數據分析，利用互聯網工具優化快遞流程、縮減物流成本、使得消費者獲得更好的物流服務和體驗，快遞企業已經從低端勞動力密集型，向互聯網高端管理轉變。

電子面單

電子面單是一種高效率、環保的信息化面單。不同於以前快遞包裹上的三聯單或四聯單。貼在包裹上的電子面單，全部是電腦列印，有的還有二維碼標識，背面的不幹膠使得消費者輕易可以撕下來。有了電子面單，一個包裹才能在上億件包裹中被識別、處理、配送。

通過數據的流轉，電子面單系統可以自動串聯發貨商家、送貨快遞公司、收貨消費者以及干支線路的數據信息。基於電子面單串聯的數據，可對快遞鏈路進行一系列優化。

今年8月，國內排名前15的快遞公司全部實現了電子面單的普及使用，這意味著佔全國電商市場份額90%以上的主流快遞企業全部完成了快遞基礎業務的信息化，大數據產品已經成為快遞企業的標准配置。

據圓通、中通等快遞企業的數據顯示，使用電子面單，發貨速度能提升30%以上。根據德邦快遞的使用後的數據對比，錄單效率提升了15倍。

大數據路由分單

根據目前快遞企業收件路徑，來自全國各地的大量包裹先集中到分撥中心，再按照收貨地址將包裹歸類後分撥往下一網點。

分撥中心流水線上會有大量的分揀員，他們需要看著包裹上的地址信息，憑記憶確定包裹下一站到達哪個網點，這個過程至少需要3－5秒。

「大數據路由分單」就好比人們出行時用到的高德地圖，通過對海量的地址進行大數據分析，結合互聯網地圖的空間定位技術，可用數據實現包裹跟網點的精準匹配，准確率達98%以上，隨著大數據沉澱，可向100%接近。

據中通和圓通等快遞公司的數據顯示，快遞公司啟用大數據路由分單後，分單的速度從3－5秒每單，下降到1－2秒每單，倉庫分揀效率普遍提高50%以上。根據大數據路由的計算原理，訂單一產生，就能夠知道派送的網點，未來可幫助快遞公司做網點派件量預報。

根據大數據處理產生的4級地址庫，可以匹配消費者的配送地址到結構化的鄉鎮或是街道。有了這些架構化的地址訊息，就可以對攬件和派件地址進行精準定位，為快遞員提供更精準的線路規劃和配送分派。

「超時異常件」管理

快遞公司的煩惱是什麼？就是無法正常配送的「超時異常件」，即48小時尚未完成派送的包裹。通過大數據，將這些包裹訂單數據篩選出來，可以幫助快遞企業及時了解自己產生了多少「超時異常件」，哪個網點最嚴重，並通過訂單及時了解原因，有針對性地著手改善。

目前，申通、中通、圓通、百世匯通等快遞公司已經開始推廣這個技術。據圓通快遞介紹，運營了4個月之後，「超時異常件」的比例下降了30%。

物流預警雷達

物流預警雷達可以通過大數據對包裹量進行提前預測，來引導商家備倉發貨，幫助快遞公司調配運能能力資源，在「雙11」這類旺季單量劇增的時候可以起到一個核心協調樞紐的作用。目前，國內已經有15家快遞公司使用這一預警系統。在過去的兩年「雙11」，預警雷達成功地保障了海量包裹的有序順利送達。

大數據反炒信系統

網購最難辨識的就是商家的信譽，虛假好評給消費者網購帶來了很大困擾。如何杜絕商家刷單？大數據反炒信系統，控制好網購的最後流程、物流環節，對物流訂單的流轉數據進行全程監控，並且根據炒信訂單特徵，自動識別炒信運單號以及應對商家的商品訂單。

未來，大數據越來越滲透到快遞業務的每一個環節，成為快遞的基礎設施。

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Ⅳ 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。

Ⅵ 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。

Ⅶ 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。