Ⅰ 物流行业信息化、数字化、智能化、数智化等概念内涵辨析
信息化概念
信息化代表了一种信息技术被高度应用，信息资源被高度共享，从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥，个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的，不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。
数字化概念
数字化与信息化的重要区别在于数据源头非人工负责，而是自动化采集；最主要的数据采集手段就是利用物联网感知技术，实现感知（采集）-呈现-分析同时完成，也因此产生了大数据。
数字化通过数据实时采集，分析由机器完成，实现物理世界的在线化。是否人工录入数据，是区别信息化和数字化的标志。
凡是数据采集和录入由机器完成，在人工预设的规则下才能触发的自动化工作，都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了，此时真正吓人的是数据量，当海量数据产生，需要海量技术存储、处理、分析是，就产生了大数据，当数据需要云管端协同的时候，云计算的优势就显现了。
智能化概念
智能化是指在计算机网络、大数据敬者、物联网和人工智能等技术的支持下，系统具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力。
数字化与智能化的本质区别是最终决策谁来做？在数字化产生大数据基础上，再有机器系统做决策与执行，就实现了智能化，即系统知道了感知信息，知道了如何分析，并根据分析结果知道了如何执行。
智能化系统是聪明的系统，但这个系统还是程控化的自动执行系统，也就是由程序来控制与主导的系统运作，其状态感知是依靠物联网感知技术，实时分析依靠信号实时传输技术，大数据的计算分析，决策程序依靠的是软件，执行系统依靠的是命令实时传输和设备的自动执行。
数智化概念
数智化是2015年北京大学 “知本财团”课题组提出的概念，是对“数字智商”的阐释，最初的定义是：数字智慧化与智慧数字化的合成。
这个定义有三层含义：
一是“数字智慧化”，即在大数据中加入人的智慧，使数据增值增进，提高大数据的效用；
二是“智慧数字化”，即运用数字技术，把人的智慧管理起来，相当于从“人工”到“智能”的提升；
三是把这两个过程结合起来亮唯薯，构成人机的深度对话和互相的深度学习。即以智慧为纽带，人在机器中，机器在人中，形成人机一体的新生态。
随着数字技术的发展，应用程度的快速提高，“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。数字技术与产品结合，使产品更聪明，这是最初阶段；
将数字技术用于企业管理，使企业更聪明，这是“数智山纯化”的第二阶段；
数据上云之后，不同来源的数据形成聚合，人机协同的领域日益扩展，让平台系统更聪明，这是“数智化”的第三阶段；
人与人之间的“思维互联”，人与物思维互联，天人合一、万物一体、智慧协同是数智化发展最后阶段，即智慧世界阶段。
Ⅱ 物流信息管理系统的重要意义
与大数据时代相适应。大数据背景下， 社会 的各种信息都被收集和分析，通过大数据库可以储存大量的数据信息，通过解析大数据可以获得很多重要的信息，根据数据来进行计划能够更好地推动各行业的发展和进步。物流行业作为一个时效性的行业，应该紧密的和大数据相结合，提高本行业的管理能力。
物流信息管理系统能够将所有的信息进行分类、追踪、识别和查询，将物流的收发地址和货物运送的全过程都以数据信息进行记录和展示。物流信息管理系统能够有效地与大数据时代的特点紧密结合，是符合时代特点的科学技术，且信息管理系统和物流行业有着高度的适应性，完善健全信息管理系统能够促进物流行业高速的发展，也能够让物流行业更加具有高效性和时效性，也能够满足更多用户的高质量服务要求，同时信息管理系统能够让物流行业逐渐系统化并走向自动化，通过精确的数据运算将订单进行系统化分拣，仓储和运输监控，实现全自动化的运输管理。
与政府性推广相适应。近年来我国对于互联网有许多大方向的政策，我国明确出台了“互联袭祥网+”的政策，其中就有针对“互联网+”高效物流方面的政策，国家政策中对加快椅行业和跨地区的物流信身服务平台建设有指向性的推动，要求全面提高物流配送的效率，更全面地对信息进行使用。所以政府层面上就在物流行业推广信息管理系统，鼓励物流行业能够更好地使用大数据库和云计算等先进的科学技术手段，建立起更加智能化的管理系统。在政府的推广下，整个行业能够更好地建立起一个全国性的信息交流平台，通过交流平台让信息达到更加良好的流通，实现数据信息的共享。信息管理系统与信息平台之间形成有效的联通，更好的优化物流运作的全流程，更好地提高仓储能力和运输效率，进一步降低行业成本，获取更高的利润。
符合企业扩大发展的趋势。我国着大量的物流企业，各自都承接着自己领域的业务，小型的物流企业往往运输的整个流程都比较单一，运输的产品也比较固定，为客户提供的服务也相对单一，而且仓库的存储量也有限，这些都会影响整个企业进一步的扩大发展。想要突破这些问题就需要引入物流信息管理系统，因为信息管理系统能够更好地规划所有的运输流程，在不增加成本的情况下分析最有效的运输方案，还可以通过数据共享找到更多可以运输的产品和客户，在运输过程中能够精确的定位货物的情况为客户提供更加优质的服务，同时也可以对仓库中的货物情况进行规划和管理。在引入信息管理系统后，整个企业的服务能力和业务能力都将会得到全面的提高。物流企业想要更好地扩大自己的业务范围和企业规模，就需要通过更加科学有效的信息管理来对自己的所有业务颤禅源进行合理的管理和规划，更好地满足多样性的市场要求，进一步优化自己的服务，让自己真正适应大数据时代，进行成功的转型。
信息管理系统能够对运输的货物全场追踪，也能够与其他物流企业实茄态现信息的共享，这样就等于为整个物流行业建立了一条产业链，在这个产业链上每个流程都是可追溯的，企业之间也能够更好的互相合作。通过信息的全记录，更好的优化运输的路线，合并一些运输的流程，更好的减少支出，合理地进行资源优化。物流信息系统能够整合整个行业的信息，对企业内部业务进行全面的控制和调节，更好地实现管理提作，提高整体的效率，经放更多的劳动力。
Ⅲ 山东林安｜物流大数据时代
经过“互联网+物流管理”改革宴亩如，物流企业在物流管理方面已经实现信息管理系统应用，借助自动化办公与全过程物流信息跟踪，提高了物流管理效率。目前，正值“大数据+物流管理”建设新阶段，伴随着数据分析技术的持续性运用，将全面升级物流信息化管理水平。本文以大数据时代物流管理信息化升级探析作为研究题目，具体探析中，简述了大数据时代本质和大数据技术特征；剖析了大数据时代物流管理信息化升级的必要性；并以此为基础，分别从物流管理信息化标准设置、数据库建设、数据分析晌启技术应用、人力资源配置四个层面，进行了具体讨论。物流管理信息化管理以物流企业实际的产业链条密切对应，将订单处理、货物入库、货物存储、货物装车、货物运输、货物中转、货物送达签收、货物签收后的服务等环节，进行了统一管理，实现了每一物品由订单到签收各环节的信息一致记录与全程可跟踪管理。因而，从管理效率方面看，物流管理信息化在实质上提高了物流管理效率，减少了物流管理各环节的损失，提高了物流管理的效用生产效率。然而，在大数据时代，通过区分、比较信息化管理和数据化管理的差别，物流企业也认识到了物流管理信息化的不足之处，未能实现各类生产要素方面的高效配置。因此有必要在大数据时代推进物流管理信息化升级。
大数据时代概述
（一）大数据时代的本质从本质方面看，大数据时代旨在将现实世界中的各类事物，转换为数据，为其赋予可计算性，并借助数据分析技术，实现对各类事物的预测分析，进而提供相对精准的解决方案，有利于促进现场世界各类任务的有效完成。一些学者也将其称为“科学预测学”。
（二）大数据技术的特征从特征方面看，大数据技术拥有所谓的“4V”特征。“4V”分别指的是：Volume——体量大、Variety——种类多样、Velocity——高速运行和传播、Value——价值密度低。具体而言，对于大数据技术的应用，可以处理正在呈数量级增长的海量数据，针对不同类型的数据实施同步采集、高效获取、快速传输、集中分析。并且按照数据中心处理与企业各管理部门的信息管理系统的耐槐通信连接路径，将预测结果分布分发到各个部门，为其快速处理各项业务提供参考信息等。以物流企业的物流管理为例，就可以利用大数据技术，对各个物流管理环节，实施综合分析，并使各个管理部分在各自的管理环节，按照预测结果与参考信息，快速调配资源，提高各环节之间的对接效率，提高整个物流服务产业链条的运营效率。
Ⅳ 企业间的数据交换需要哪种物流信息技术支撑
企业间的数据交换需拍兄轿要基于大数据的智慧物流信息化支撑技术。根据查询相关公开资料信息显示，企业间的数据交换基于大数据的智慧物流信息化平台的构建安全与容灾，行业信息化大数据技术的应用推动着物流发展袭肆，使智慧物流成尘旦为其发展的重要方向。
Ⅳ 物流企业的大数据有什么用
物流企业的大数据有什么用
物流公司的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比如征信和金融应用，下面我们一起来详细看一下!
第一方面，优化物流企业本身的运营和决策。
物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。
车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率，从而降低物流成本，提高经济效益，而且可加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度等。阿里在路况预测的基础上，使用基于集合划分的树型搜索算法进行车辆分配和路径优化。该算法用于车辆路径计算，比业界通用的经典算法包括局部搜索、遗传算法、蚁群算法等，运输成本至少降低了6%
第二方面，物流大数据可用于非物流领域，尤其是征信和金融应用。
以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客户画像，以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。一类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地址。通过这些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或办公地点，如果是常住地，则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过关联房产网站的价格数据实现)，反过来推断该客户的.消费能力;通过手机号，可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征，以及兴趣爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电商购物，有些物流配送单还会标注是哪个商家发货，从而可以分析这个客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企业使用数据的使用，一定要尊重用户隐私，对隐私类信息做好脱敏和保护。当然，这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据)，从而进行金融服务。
总之，物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率，还可以做更多的增值分析，如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们从顺丰的官方网上可以看到一个顺丰有三大业务，一是众所周知的物流，第二是金融，第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用很好的一个方向，顺丰在其官方网提到：我们致力于为顺丰的供应商和客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列“物流+金融”服务。
;Ⅵ 国内现在的物流大数据平台有哪些
一、发啦网
发啦网针对我国物流信息资源整合和跨区域应用的需要而专打造的全国性平台，应用四位属一体（四位指：政府物流、园区物流、企业物流和个人物流）平台建设理念，融入了云计算和RFID等物联网先进技术。
二、物流全搜索
物流全搜索平台以功能强、内容全为亮点，平台内容涉及物流行业的方方面面，其丰富的内容和强大的功能能够满足物流行业及周边人员实现物流及相关资料查询，将带来物流行业网络信息的聚集，实现一站满足所有物流人需求，引领中国物流企业迈进全新的互联网高速信息时代。
三、中国物通网
网站把物流公司、运输车辆、海运、空运、快递、搬家与发货企业共同汇集于一个信息平台，七者间网上互动，直接交流，实现了互相合作、相互竞争；网络互补等优势，共同形成了全方位、立体式的信息流，实现了物流信息网络化、全球化；同时网站采用了先进的“网点”“线路”设计理念，大大提高了用户获取信息的效率。
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Ⅶ 如何提升富日物流的信息化水平
富日物流可以采取多种方式提升信息化水平：
1、建立旦历衫信息系统。富日物流应该建立和完善自己的信息系统，包括物流运作管理系统、物流财务管理系统、客户服务系统、仓储管理系统等，以便更好的监控和控制物流流程，提升物流管理的效率。
2、应用物联网技术。采用物联网技术，可以对物流货物进行实时监控，提烂手高信息获取效率，并建立数据库，实现仓库信息系统，更好的进行库存管理。
3、建立信息共享平台。模腔建立信息共享平台，可以实现物流信息的实时共享，让物流过程中的各方及时取得在运输、仓储、库存等方面的信息，及时做出正确的业务决策，提高物流效率。
4、大数据分析。利用大数据技术，可以进行数据挖掘、关联分析等，有效分析物流过程中的数据，发现物流中的问题，及时采取措施，改进物流运作，提高物流服务水平。
以上是提升富日物流信息化水平的方法，它们可以更好地实现物流信息的共享和分析，有效提高物流服务的效率和水平。
Ⅷ 件量预测属于物流大数据应用吗
件量预测属于物流大数据应用，蚂大在大数搜物衫据背景下，物流行业及相关企业借助“大数据+”构建智慧物流，从而实现及时响应市世腔场，调整市场策略，发现潜在商机，优化仓储物流。可以说，物流带来的海量数据与数据信息技术相结合，带来了物流行业的革命，文章在查阅了多篇行业研究报告、文献资料和顺丰、菜鸟等行业龙头企业案例后，从物流发展趋势、物流大数据采集、物流大数据落地、物流大数据展望四个部分总结了“大数据技术”在物流行业的创新应用与前景。
Ⅸ 什么是大数据,大数据又给物流企业带来怎样的发展优势及具体应用
大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
其对物流企业发展带来的影响主要表现在一下几个方面：
(1)信息对接，掌握企业运作信息
在信息化时代，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过大数据把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。
(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策
传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。
(3)培养客户粘性，避免客户流失
网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免客户流失。
(4)数据“加工”从而实现数据“增值”
在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利用的，绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。
，大数椐在物流企业中的应用主要包括以下几个方面。
(1)市场预测
商品进入市场后，并不会一直保持最高的销量，是随着时间的推移，消费者行为和需求的变化而不断变化的。在过去，我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了，延迟、错误的调查结果只会让管理者对市场需求做出错误的信计。而大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测，进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。
(2)物流中心的选址
物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使配送成本和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以利用大数据中分类树方法来解决。
(3)优化配送线路
配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求（时间和金钱）等问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析出配送路线的交通状况，对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。
(4)仓库储位优化
合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。
上海欧坚及其旗下仓储积极学习大数据，并将其运用到对仓库的日常管理当中。取得一定的成效。
Ⅹ 大数据技术在物流中的应用
1、大数据在物流决策中的应用
在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在竞争环境分析中，为了达到利益的大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。
物流的供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。
物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。
2、大数据在物流企业行政管理中的应用
在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。
3、大数据在物流客户管理中的应用
大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。
4、大数据在物流智能预警中的应用
物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。
关于大数据技术在物流中的应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。