物流大數據如何使用

1. 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。

2. 大數據的應用 大數據的應用介紹

1、電商行業。電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。

2、金融行業。大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。

3、生物技術。基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

3. 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(3)物流大數據如何使用擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

4. 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。

5. 大數據技術在倉配管理中有哪些應用

目前隨著網路技術的不斷發展，大數據技術在各行各業都得到了充分的利用大數據技術，在倉配管理當中主要是可以利用數據了解倉儲管理的時間空間等進行有效的管理。

6. 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。

7. 冷鏈物流大數據方法有哪些

冷鏈物流大數據可以做好多事情：
1.分析外部環境溫度數據對在途運輸產品的影響。各地溫濕度變化對產品的影響，畢竟能鮮活的肯定比冷凍的好吃，有冷凍總比風鹽腌的口味好。食品添加劑吃多都肯定傷身體不是嗎？比如大閘蟹這種東西死亡肯定沒法吃了。保證存活率不就是冷鏈物流要分析的事情嗎？不分析外表環境數據知道怎麼運？運一批全死，你也不敢幹。
2.既然是物流嘛，大數據物流中的應用肯定都需要。
3.冷鏈嘛，不僅僅是溫度控制、還有很多。我國又處在多溫帶，運輸環境復雜。我們現在已經從吃飽肚子到開始滿足人民群眾餐桌的多樣化。
怎麼多樣化，那可不是一堆花花綠綠的零食堆滿桌子就行。綠色健康安全，沒有冷鏈：哪有什麼什麼綠色健康安全。
冷鏈好不好關乎食品葯品等安全。如此復雜怎麼能不用到大數據呢。
另外一個就是成本了：總用航空運輸價格也高，產地收的幾毛錢，到你面前成倍翻，肯定到不了老百姓餐桌不是嗎？
大數據在冷鏈物流運用主要集中在三方面：控製成本、提高時效、保證質量。

作者：劉曉寒
鏈接：https://www.hu.com/question/327596742/answer/703323331
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。

8. 大數據應用在哪些行業

大數據應用於各個行業包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(8)物流大數據如何使用擴展閱讀：

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。

著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

參考資料：大數據_網路

9. 物流數據怎麼用

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。