大數據應用快遞

① 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。

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③ 大數據的應用場景都有啥

大數據應用場景有城市管理，電信，金融

電視

數字化醫療，石油化工，農林水務，工業自動化，公共安全，偵查，定位，監控，評估，電子支付，風險控制，交易，訂單，跟蹤，識別，消防，定位，調度，設備，安全，節能。

物流行業 生物醫學 體育 娛樂 城市管理 安全領域 智能家居 金融行業

④ 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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⑤ 大數據技術在物流中的應用

1、大數據在物流決策中的應用

在物流決策中，大數據技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。

在競爭環境分析中，為了達到利益的大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而了解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作夥伴。

物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。供需情況也需要採用大數據技術，從大量的半結構化網路數據，或企業已有的結構化數據，即二維表類型的數據中獲得。

物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、存儲資源等。物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。

2、大數據在物流企業行政管理中的應用

在企業行政管理中也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析;對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。

3、大數據在物流客戶管理中的應用

大數據在物流客戶管理中的應用主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。

4、大數據在物流智能預警中的應用

物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。

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