大数据对配送的影响

❶ 未来ar技术与大数据技术相结合,将对菜鸟物流产生什么影响

物流黑科技——菜鸟AR智能物流

适用课程：电子商务基础、电子商务物流、物流管理

知识点：电商物流

教学建议：在授课中先介绍电商物流的相关知识，以及电商物流领域中智慧物流的发展趋势，然后观看本视频并进行讨论。

案例简介

学生注意

近年来，电商交易量多次创出新高，对于电商物流构成了很大的考验。因此，阿里巴巴、京东等电商巨头都在致力于通过新技术提升物流管理效率。其中，阿里巴巴旗下的菜鸟网络就将AR技术与物流管理结合了起来，让人感受到了黑科技的力量。请查看本案例的相关资料，并思考以下问题。

讨论题

1. 通过AR技术可以在物流分拣环节实现哪些智能操作？

2. 未来AR技术与大数据技术相结合，将对菜鸟物流配送产生什么影响？

视频播放

讨论题

讨论题参考答案

1.通过AR技术可以在物流分拣环节实现哪些智能操作？

仓内工作人员可以快速核对入库商品的数量和质量，并快速分类，同时快速录入商品重量和体积。

可视化的仓内导航与库区识别系统会推动商品快速精准上架。

当订单产生后，机器会快速帮助工作人员找到商品，快速核对并进行质量检测，准确找到合适的包材，同时完成线上录入并出库。

讨论题参考答案

2. 未来AR技术与大数据技术相结合，将对菜鸟物流配送产生什么影响？

AR和大数据技术将帮助快递员轻松完成包裹分类，并让快递员结合自身服务的区域和消费者的喜好，按照菜鸟智能分析规划出的路线合理装车和高效配送，并智能通知消费者，给予消费者个性化的配送服务。

❷ 大数据对物流行业有什么影响

1、提高物流行业的智能化

物流行业可以看出，是一个程序化很强的行业，而大数据则是一种严谨的数据分析技术。两者相结合之下，通过对物流数据的跟踪分析，大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流行业的决策中，大数据还可能会涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等的决策分析，这种情况下大数据也能够很好的应对。

2、能够促进行业的发展

现在的物流行业，整体上的运输、仓储和搬运等都是通过人为来控制和完成的，在效率上都较为落后。而大数据技术能够在整体上完成对物流行业全过程的迭代整理。而且在行业竞争环境的分析中，为了达到品牌利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而来寻找自己品牌在行业中的不足和需要改进的地方。这种方式下，大数据能够很快的完成对行业的促进作用，加速行业的发展。

3、提高用户的体验感

物流行业在最后，是需要把产品送到用户的手中的，而在大数据黑科技的加持下，相较于以前低效率的人工配送，大数据技术可以为用户提供更好的物流体验，进一步巩固和用户之间的关系，增加用户的粘性。

关于大数据对物流行业有什么影响，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、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。

❸ 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。

❹ 大数据、人工智能对物流行业的发展影响大吗它们怎么应用在物流行业

谢邀，作为从事物流工作五六年，略有些经验的人，来回答你这个问题。大数据、人工智专能等技术对各属行各业影响都很大，物流行业也不能例外，这些新兴技术的发展，能够有效降低物流成本，提高物流速度，在一定程度上还能保证物流服务的质量。
比如以时效著称的跨越速运，他们经过多年的研发，推出了铸剑系统，可以通过大数据、人工智能等技术，按照路况、天气、成本、目的地、客户特征等多个维度，分析得到多个动态路由方案，从中选出最优解，实现在更多维度上满足客户需求。除此之外，跨越速运还推出了末端派送AI全程技术监控，增加了物流服务的安全性，为客户提供更加精准、更人性化的服务。
在未来，数字技术必定会更多地应用到物流行业之中，给用户和物流企业带来更多的便利，各大物流公司谁掌握了科技，谁就能够在新时代得到更好的发展。

❺ 大数据会对物流管理带来什么影响

我从事物流行业近五年，和物流市场一起沉沉浮浮，积累了不少经验，以下版说一下我的看权法。
大数据对于物流行业来说，其最重要的一个应用就是路由规划，所谓路由规划，就是在纵横交错的线路之中寻找合理路线，还要做到降本增效。
就以跨越速运为例，跨越速运就是运用大数据技术的正面例子，其结合结合AI智能、云计算、大数据中心实现了场地使用率的提升、网点优化选址、路径规划、货量预测、智能机器代替人工客服等，通过AI大数据分析得出130多种动态路由方案，那么N个用户，会有130*N多种方案，可以从130*N多个方案中为用户寻找到最优的解决方案。
由此可见，大数据赋能物流，是时代所驱，也是未来风口所在。

❻ 大数据对供应链将产生哪些影响

大数据对供应链将产生哪些影响

大数据对供应链将产生哪些影响，大数据时代的到来为供应链管理提供了难得的机遇，但同时也会伴随着一些不好的影响，有利也有弊，能顺应时代而变化才是正确的方向，以下是关于大数据对供应链将产生哪些影响。

大数据对供应链将产生哪些影响1

传统供应链管理模式所面临的挑战

大数据时代的来临不仅仅是给我们提供了很大的发展机遇，重要的是传统供应链模式所面临的挑战极大的加剧了新生产力条件下企业之间的竞争，正是因为大数据时代的生产力特征这种新事物与传统的生产力特征供应链管理模式之间的矛盾

所以传统的供应链管理模式所面临的挑战也是非常严重的，新事物取代旧事物必然是旧事物自身的转型升级，适应新事物的发展，供应链管理模式也不例外。

1、响应速度较慢

传统供应链管理在技术水平不断提升的同时，经历了从最基本的MIS到ERP，再从ERP到当前供应链一体化的进化，但是从整体水平上来看，传统的供应链管理仍然存在着以订货订单为驱动的库存管理，周转库存的管理从本质上来看是一种应对传统供应链管理的经营模式，再次种经营模式的管理水平下，周转库存构成了晶莹的基本保障

安全库存成为订货管理的服务水平底线。另一方面，此种模式的出现，也在一定程度上说明了产品生命周期理论的响应速度依靠周转库存和安全库存来保障客户的服务水平，所以在这种模式下顾客需求的响应速度比较慢。

2、终端消费需求不能有效满足

传统供应链模式对企业经营的贡献主要在于企业对市场是一处永的形式满足部分需求而进行产品的设计，在这种情况下，终端消费者的基本需求能够得到满足，但是现有产品不能满足终端消费者的潜在的深层次需求

这种产品经营的设计和生态注定了终端消费需求和源头的生产制造脱节的商业逻辑。供给侧的生产制造不能够针对终端用户的体验进行个性化设计，只能在短期内以批量的模式提升自己的生产效率。

例如，在互联网时代出现之前，市场上的衣服大部分是根据设计师对终端用户体验的评估进行设计，而没有针对更多用户特别是普遍用户的个性化需求进行定制，而且衣服定制成本非常高、时间比较长，这从根本上制约了终端消费需求的普遍性满足。

3、库存周期较长

传统的供应链管理模式以存货管理构成支撑企业经营的基本条件，库存成为实现经营的流动资产，大部分行业的库存盘点是以月为单位进行计算的，因为产品属性的不同，库存管理盘点有所差异

从整体的水平看库存周期大部分在计算仓储、包装、搬运装卸、运输等时间的条件下基本上在途库存和周转库存周期均在两个月以上，从资金利用的角度来看，在很大程度上制约了流动资金的利用率。

4、协同效应差

供应链管理模式协同效应较差主要体现在，生产制造型企业不能够快速的实现渠道的建立，销售渠道未能实现和终端消费者有效的互动，终端消费者的反馈也不能其实的成为生产制造企业进行产品换的升级的依据

从整个供应链的管理水平可以看出各个环节都在实现自身利益的最大化，但是未能实现整体效益的最大化，在面临市场的竞争时存在着互相挤压，为维护自身环节的利益牺牲整体供应链整体效益的情况屡见不鲜。

5、管理成本非常高

传统供应链模式的管理成本由于信息化水平低下，不能将各个环节所设计的的企业进行信息的有效传递最终造成了各自企业所付出的固定成本中的摊销成本非常高，人工成本尤其突出，因为条块分割的严重所造成的管理混乱进而导致的管理成本已经成为供应链管理当中占比较高的部分之一。

供应链管理要顺应大数据时代发展的历史潮流

从马克思主义对经济学的深入研究理论来看，变革时代正确的研究方法应该从生产力与生产关系的矛盾入手，时间对生产力要素特征的分析才能对生产关系各个方面进行针对性的改革，这一点是生产力决定生产关系的集中体现，同时也是生产关系必须顺应生产力发展的必然要求。

（一）大数据时代生产力的主导因素分析

生产力的三个要素是劳动者、生产工具和劳动对象，大数据时代改变了传统生产力的三个要素特征使得科学技术特别是互联网为核心的人工智能为代表的数据获取、处理、分析以及应用的技术成为生产力的核心特征。这些核心特征从根本上改变传统供应链管理的生存环境，也就是改变了供应链管理的生态特征。

1、大数据时代的生产力变革决定了供应链管理的变革

每个时代的生产力都决定了所在时代的生产关心的管理特征和管理模式，这个是基于人类文明的发展所确定的，大数据时代也不例外。所以，当大数据时代生产力的三个要素发生了根本的变化之后，随之而来的供应链管理也必须根据实际情况变革，符合生产力发展特征才能提升竞争力量，实现效率的提升和发展。

2、劳动者发生了决定性变化

大数据时代出现之前，传统的劳动者是以体力劳动和基本的脑力劳动来对供应链进行管理的，这种脑力劳动主要包括基本的信息处理、业务知识的一些规范、与业务相关的数据处理等内容，但是大数据时代出现之后，劳动者需要更多的参与和大数据相关的脑力劳动，例如数据的获取、对供应链数据的分析、与消费者相关的数据研究和预测

与产品设计有关的产品性能的监测和分析等内容，这样从根本上改变了劳动者对知识的掌握的需求水平，你改变了劳动者对供应链管理的思维模式认知的改变和理念的变革。进而包括人事行政管理，在招聘绩效考核等各个方面都改变了原有对供应链管理者的要求。

供应链管理贴近消费者的前端，需要更多的去对数学的进行收集和消费者行为的描述，这样的信息处理大大改变了原来依靠调研预测进行管理的模式，从而也改变了对消费端劳动者的要求

这些要求从本质上需要变革原来的管理模式，也是对劳动者创造价值的有效提升，但是这种创造的主体必须是劳动者自身的改变。所以从整体上来看对人力资源的需求是大数据时代生产力变革的第一要务。

3、生产资料中生产工具发生了很大的变化

传统的供应链管理基本上是基于信息的传递而进行的传统互联网电脑网络的设置，在这种模式下互联网仅仅是作为一种信息传输的工具电脑也是信息采集的输入端口

大部分的电脑使用者都是用来录入相关的信息或者使用电脑网络进行传递相关的业务数据。大数据时代电脑更多的倾向于采集分析处理相关的数据，更加强调软件和智能硬件的结合

最终的目标可能会是实现人机一体化，而录入和传输相关的数据成为最基本的`功能，所以从电脑计算机网络的用途来看，功能上已经完全改变了原来的目标。

4、劳动对象发生了很大的变化

大数据时代供应链管理的劳动对象逐渐从基于传统库存管理的产品生产制造、流通和销售，逐渐转化为对于产品生产制造的特征也就是满足消费者深度需求的特征进行设计

数据的利用从原来的事后分析说明解释逐渐转化为大数据的相关性应用，这一点几乎体现在每年大规模的支付信息的统计分析，例如近两年微信发红包数量的统计

支付宝对用户指出每个月账单的统计分析，跨进电商对消费者购买行为的统计分析，这样的数据分析最后形成了供应链管理中对供给的判断，也形成了对消费者未来深度需求的判断和评估。原来的分析和预测逐渐转变为大数据相关性的应用。

大数据对供应链将产生哪些影响2

大数据时代生产力特征

大数据时代的生产力不同于以往技术变革所带来的生产力要素的变化，可概括的总结为以下几点。

从整个农业文明到工业文明时代各种变革的整体特征来看，农业文明时代是以生产工具的变革为主要特征，其中典型的变革包括青铜器的出现和应用、铁器工具的出现和大范围的普及和应用为主要特征，极大的推动了生产效率的提高，从而推动整个社会效率的提升、物质财富大幅度积累，使封建文明出现前所未有的鼎盛时代。

工业文明主要集中在生产工具能源的变革方面所产生的生产工具动力变革，主要包括经过长期经验的积累，18世纪蒸汽时代蒸汽机的发明和应用，工业化时代电力和以电力为动力能源的机器应用，极大提升了社会生产力的变革，促使人类文明从封建文明走向资本主义文明和社会主义文明，在政治制度方面发展延续到今天。

随着时间的推移，20世纪初期部分学者提出了新技术为代表的生产力变革的来临，这些新技术包括新能源、新材料和计算机技术，经过半个世纪的发展，这些技术的应用也极大的推动了生产效率的提高，改变了生产方式的具体特征。

主要表现为新经济学的兴起和管理学派的细化。新的商业模式和企业组织方式层出不穷，资本市场以证券市场为代表，成为经济发展的晴雨表。这些生产力发展现象已经成为人们的共识。

新技术时代网络信息的应用。而大数据时代出现的今天，可以概要的总结为是以信息化时代为基础、智能化数据信息处理和应用所带来生产力在生产工具、劳动者即人力资源变革、生产方式等方面革命为主要特征的生产力的变革。

与上述人类历史上其他生产力的变革相比较，大数据时代的变革从时间的角度看来的更加突然，对社会生产生活方式的影响更大，传播速度更快，拉近了供应链的生产段和消费终端，依靠现代智能硬件和软件相结合，极大的提升了两端信息获取的能力，供需充分结合高度统一起来，并加速了产品生命周期的周转速度。

大数据对供应链将产生哪些影响3

大数据时代变革所带来的机遇

随着大数据时代生产力的变革，企业组织在供应链管理方面机遇难得，主要体现在以下几个方面：

1、供应链管理理念精准化

管理理念随着生产的进步技术的发展越来越成为先进生产管理方式的核心和精髓。大数据时代的变革使得供应链管理理念能够实现深层次精准化的发展，包括供应链消费终端需求信息的收集以及用户体验反馈到生产端，对产品进行再次设计制造和生产，满足终端消费者的深层次更精准的需求。

在供应渠道方面，信息通过网络的精准传递有利于渠道的多样化，通过精准的营销广告的投放实现渠道的快速销售能力。

在库存方面主要意义消费需求拉动的库存管理为主，时间库存订货批量的同时安全库存大大降低零库存的概念已经能够完全实现周转库存。水平大大降低所以从库存成本的角度来看供应链管理里面的精准化。

最终整体上。不仅满足了消费者的终端需求深层次需求同时也满足了生产者降低成本一啸订单公民及时用户体验完美的高层次目标。

2、协同效应作用加大

通过智能硬件和软件技术的数据化处理,在供应链各个环节的信息处理收集分析和应用方面,均能及时有效地实现最优化,不但实现每个环节执行层面的学术性和敏捷性而且可以实现整体各个环节的协同作用,例如在当代电子商务的供应链管理中最典型的是以京东商城为代表的自营物流体系和平台的协同结合

不仅实现了订单的快速处理，而且是京东商城的自营物流体系实现了库存管理的最优化，更使商城的卖家能够一大数据为基础进行产品的选择，营销策略的制定，采购渠道的优化，从而最终实现了供应链一体化的最大协同效应。

除了电子商务企业这种行业的典型代表之外，在中国的汽车后市场特别是针对汽车配件供应链大数据的实现准确的进行分类包装挑选等物流服务，有效地实现产品多品类、同一个产品多参数的复杂产品特性的供应链管理

为中国汽车后市场中小企业特别是最近消费者的终端企业实践成功的用户体验奠定了坚实的基础，与传统的汽车修理厂门店相比，这种利用数据进行供应链管理的中小企业在竞争力方面特别是用户体验方面具有巨大的明显优势。

3、消费需求定制化驱动

大数据的应用对供应链管理中消费者精准需求实现了有效地满足，不仅能够对交易的分析和消费者购买行为的分析以及消费者对未来预期的分析而且可以根据这种分析实现生产定制化，把供给侧问题存在的批量生产转变为以个性化需求为满足特征的定制化生产。

例如，对衣服的生产，在传统模式下几乎都是设计者进行设计引导消费者进行购买，定制化需求在市场竞争中处于弱势地位，没有能够实现消费者个人需求的满足，而且衣服的定制化成本非常高，广大消费者不能够承担这种定制化的成本，从而造成的定制化的发展缓慢。

近几年以来一红外技术对人体描绘使得软件和硬件相结合，不仅能够实现了消费者身体特征的描述而且能够根据不同的消费者对衣服的偏好进行设计，能够快速的让消费者根据自己的意愿进行设计，在购买和交易的阶段也能够通过智能试衣镜对现有的衣服进行挑选

在此过程中以数据收集和消费者之间的交互等环节实现了数据的分析与处理，对未来衣服的消费趋势进行描述，而且能够最终消费者为消费者提供深层次的长期的服务，这样仅能从交易中获得利润而且能够从的单一消费者的长期服务中，实现消费者粘性的提高，有利于广大中小企业利用数据实现精益经营。

4、供给侧结构管理优化

供给侧改革是我国十三五期间的主导政策，大数据时代为供给侧改革提供了有利的条件。当前，我国大部分行业在传统模式，以投资需求和外贸为拉动的主要发展模式下普遍发生了产能过剩，解决产能过剩的问题主要从两个方面入手，一方面有提高攻击测产品生产制造的质量

实现产业的转型升级，优化结构，提高生产制造的效率特别是注重保护环境等可持续发展策略；另一方面要针对终端消费者的消费需求，实现适销对路、真正满足消费者需求的竞争性产品。大数据时代为供给侧改革提供了难得的机遇。

对供给侧结构的优化管理以能源的利用为典型，随着环境问题日益严重，我国对新能源代替传统的化石能源必须采取非常有效地管理措施，其中主要体现在以数据为核心的管理处理新能源逐步代替传统化石能源从而改善环境提高能源的利用率，2010年政府下达力度关闭了近百个火力发电厂同事计划增加十三五期间核电站开发100所。

实现东部沿海地区和能源利用交大地区的清洁能源代替工程，必须利用大数据对能源的有效利用进行强力管控，对污染环境的传统化石能源进行逐步改善，最终实现我国经济的可持续发展。

5、中小企业大数据应用提升竞争力

在传统的生产力条件下，中小企业面临市场激烈的竞争，资源方面的不足创造力的不足效率利用地下等各个方面造成了大企业对中小企业的生存空间的挤压，大数据出现之后，中小企业虽然在资源方面以及创新能力方面不如大企业强，但是中小企业利用战略上的灵活性，充分发挥瞄准立即市场进行发力的敏捷。

利用大数据对市场进行再次细分，锁定目标细分市场，对客户进行深度挖掘，对产品进行二次创新，实现了市场竞争中的不对称性，在微创新方面不断满足消费者的需求，提升自身产品和服务的竞争能力。

有效的完善了自身的不足，最终提升了生存竞争力，在国家大力倡导大众创新万众创业的宏观环境下中小企业使用大数据技术，在信息沟通、营销竞争、战略再投资等方面紧紧地把握住了细分市场目标客户的有效需求，不但满足了针对性的深度需求而且提升了掌控用户体验、满足细分市场目标客户潜在需求的工具和方法，在创造和实现顾客价值的同时，也创造了大量的就业岗位，从此品牌竞争深入人心。

从国家申请专利的数量来看，除了在市场竞争中占主导地位的大型客机企业对研发投入比例大，而产生了大量的专利之外，广大中小企业在满足细分市场目标需求的同时，利用自身条件而进行重新申请专利的数量大幅度增长，竞争力提升的同时实现了价值重塑品牌塑造。

❼ 大数据对仓储物流有什么影响

影响很大的，仓储物流行业本来就是一个要求程序化的行业，而大数据简单的来说，就是一种严谨科学的数据分析计技术，利用这种技术可以对相关数据进行跟踪分析，然后根据实际情况给出相应的智能化对策，也就是说未来会有很多智能化的设备应用于仓储物流行业，如智能重力货架的投入使用，它的称重方案采用物联网式，是一种规模型多点称重平台，可分格、分区准确获取库存量。

❽ 大数据对物流管理有什么影响

大数据是什么

大数据是指涉及的数据量过大，无法通过当前主流软件工具，在合理的时间内获取、管理、处理和整理成更积极的目的信息帮助企业管理决策。与传统的数据库应用相比，大数据分析具有大量的数据和各种类型的价值、低密度、快速的处理速度等。今天的大数据在经济、政治、文化等领域都有一定的应用，并产生了深远的影响。物流行业与主要的企业、企业、企业、家庭和个人有关，涉及的数据量很大，具有一定的价值。而大数据可以准确地快速高效地处理数据，获取有用的信息，对物流业的发展具有重要意义。

总结

大数据可以为决策提供支持。
运营数据将使物流管理更直观，而宏观的大数据对物流管理没有太大的作用。

❾ 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。

❿ 大数据在物流领域的应用

1、掌握企业关键信息

传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，物流管理必须以大数据技术为支撑，对物流运行过程中每一个节点的信息进行整合，再通过谨此孝数据中心对数据进行分析处理，转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中的数据信息。

4、优化物流配送途径

在物流管理中运用大数据技术，可以根据顾客的不同要求为他们的货物制定最优的运输配送路线。例如，根据货物特点选择合理的运输方案和最优的运输路线等。物流企业在进行配送的过程中会自动产生大量的数据，可以根据这些数据迅速分析得出最优的运输交通方式和路线，分析交通事故的多发路段，及时做出预警，从而对物流配送的全过程进行精准的分析，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、预测物流市场

传统物流企业使用调查问卷的方式了解客户需求，耗费了大量的人力、财力、物力，而且周期较长，由于信息的滞后性导致管理者做出错误的判断。大数据技术能够有效帮助物流企业及时了解客户的需求变动，收集真实有效的数据对市场变化进行预测，有助于物流企业及时根据市场变化调整策略。

6、构建“智慧物流”

大数据技术对“智慧物流”的应用意义主要体现在两个方面。首先，基于目前移动端和互联网物流信息基础技术的大力发展，物流服务行业可以设计搭建物流公共信息服务平台，推出物流云数据服务，为我国现代物流行业大数据技术的快速发展祥稿应用提供重要的技术保障。其次，以大数据技术为依托的智慧物流产业具备货物信息相互联通的优势，确保物流配送时效，提高物流企业配送效率。