2017物流大数据建设

❶ 互联网+物流 在大数据时代能带来哪些变革

大数据，变革车货匹配
每次到物流园区都看到很多信息部，大量的车辆在园区的停车场候着，有时候等上两三天配不上货也是正常的事，大大浪费了资源，所以才催生了很多以车货匹配的信息平台和APP，且不说车货匹配带来的数据量如何，仅大数据的沉淀积累就有一段漫长的路要走，通过运力池的大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业信息系统也会全面整合与优化。基于大数据实现车货高效匹配，不仅能减少空驶带来的损耗，还能减少污染，是一举多得的好事情！大数据的应用能有效解决公共信息平台上没有货源或货源信息虚假的问题。当前，国内做车货匹配的平台性企业大多还在摸索，效果不佳，运作乏力。
大数据，运输路线优化
下面先看看UPS是如何用大数据优化送货路线的？UPS配送人员不需要自己思考配送路径是否最优，UPS采用Orion系统可实时分析20万种可能路线，3秒找出最佳路径。UPS通过大数据分析规定：卡车不能左转，原因是左转会导致货车长时间等待。未来，UPS将用大数据预测快递员将做什么并及时控制纠正问题。通过运用大数据，物流运输效率将得到大幅提高，大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。所以，UPS的司机会宁愿绕个圈，也不要往左转，听着些许荒唐，因为左转而绕远路的费时和耗油真的可以忽略不计吗？根据往年的数据显示，因为执行尽量避免左转的政策，UPS货车在行驶路程减少2.04亿的前提下，多送出了350000件包裹。
大数据，销售预测与库存
通过互联网技术和商业模式的改变，可以实现从生产者直接到顾客的供应渠道的改变。这样的改变，从时间和空间两个维度都为物流业创造新价值奠定了很好的基础。借助大数据不断优化库存结构和降低库存存储成本，运用大数据分析商品品类，系统会自动调用哪些商品是用来促销的，哪些商品是用来引流的，同时，系统会自动根据以往的销售数据建模和分析，以此判断当前商品的安全库存，并及时给出预警，而不再是根据往年的销售情况来预测当前的库存状况，降低库存存货，从而提高资金利用率。通过互联网技术的变化，可以让全国物流业的布局相应地发生一系列调整。从过去生产者全国布局配送中心，逐步演化成为个性化订单，从顾客的需求向上推移，促使整个配送模式的改变。过去是供给决定需求，今后越来越多地从需求开始倒推，按照需求的模式重新设计相应的供给点的安排。这些都是因为大数据时代到来所产生的变革。
大数据，设备修理预测
美国联合包裹服务公司（UPS）从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时地进行防御性的修理。如果车在路上抛锚损失会非常大，因为那样就需要再派一辆车，会造成延误和再装载的负担，并消耗大量的人力、物力，所以，以前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换。但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过监测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元。有一次，监测系统甚至帮助UPS发现了一辆新车的一个零件有问题，因此免除了可能会造成的困扰。
大数据，供应链协同管理
随着供应链变得越来越复杂，如何采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值，有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。部署供应链管理系统，要将资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等存储起来用于跟踪供应链在执行过程中的效率、成本，从而控制产品质量。企业为保证生产过程的有序与匀速，为达到最佳物料供应分解和生产订单的拆分，需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。
大数据，变革思维方式
物流行业的人们不再认为数据是静止和无价值的，对数据也有了重新认识，但片段性的、短期的数据似乎并未发挥出让人立竿见影看得到的价值！也许，有的企业会死在追求大数据的道路上，当然出现这种结果也是悲壮的！企业管理人员如果没有大数据的理念，就会丢失掉很多有价值的数据，譬如某专线货车价格并不完全依赖于起点和终点，也不完全依赖于公里数，太多影响其价格变动的因素了。
如今，大数据逐渐成为投资公司热衷的领域，也逐渐在成为一种商业资本，未来大数据还能创造更多的出乎意料的价值存在，短期看也许是“虚”的，但一旦转变思维，数据就能激发出更多新点子，创造更多新产品和新型服务，数据的奥妙只为一直追求、愿意聆听且掌握了学习手段的人所知。
加速大数据产业链，需要更先进的分析技术，“互联网+物流”的本质是物流行业经过互联网改造后的在线化、数据化，其前提是互联网作为一种基础设施的广泛安装。“互联网+”仰赖的新基础设施，可以概括为云（云计算和大数据基础设施）、网（互联网+物联网）、端（直接服务个人的设备）三部分，这三个领域的推进将决定“互联网+”计划改造升级物流产业的效率和深度。大数据时代的来临，不是技术的变革，首当其冲是思维的变革，随之而来的将是商业模式的改变。

❷ 物流信息系统建设步骤

首先说明一下物流信息系统开发的方法，目前常用的系统开发方法有：生命周期法、原型方法、面向对象方法、CASE方法等。这几种方法是比较常用的每种都有不同的优缺点，因为开发方法不同，其开发过程有所差异，但所涉及的内容基本相同。以生命周期法为例，开发过程一般分为五个步骤：系统规划、系统分析、系统设计、系统实施、系统测试和运行维护。一、系统规划，要确定开系统总目标，给出它的功能、性能、可靠性以及接口等方面的设想。并研究该系统的可行性，探讨可能发生的问题和解决问题的方案。并对可供使用的资源如计算机软硬件、人力、成本、可取得的效益和开发的进度作出估计，制定完成开发任务的实施计划。二、系统分析，系统分析是MIS开发的上游工程。这步骤的开发往往会影响到以后的开发和维护，开发问题会在时间中暴露出来，一定要重视用户需求分析，不要盲目开发编程，如果盲目开发出的系统难以适合物流管理的需要，会付出很惨痛的代价的！具体步骤是：用户需求分析；组织职能分析；业务流程分析；系统分析报告。其中系统分析报告中的一些要点一定要注意！1.系统的目标和战略，典型的系统目标有：提高服务质量、降低成本、增加收益、提高用户单位内部的信息处理能力。2.新系统基本机构设想包括：整体结构和网络、计算机硬件设备和外围设备、系统软件及数据库和软件开发工具。3.效益分析，一定要减少机会损失、自动化和省力化、资金效用、库存效用、提高生产精度保证订货即使等。三、系统的设计主要是，逻辑设计和物理设计。最后是系统的实施和测试于运行维护。由于系统的开发要经过后期投入运行才能知道是否符合要求，如不符很可能前功尽弃，现在一般有开发系统的模拟软件，可以试用一下。总的来说吧系统开发时一个要经过漫长分析时间的过程，一定要强大的基础知识和学识来做以保证。开发往往是一个企业的命运，对小企业来说一定要做到一次成功并加以利用，做到合理化需求。哥们这是我按照学的知识总结的，（我是学物流的）你要有什么事给我留言什么的都行，具体问题我在各你解决。

❸ 如何建立物流信息系统

分享航天信息物流资源管理平台的介绍给你

从物流的发展史可以看出。人、车、物、空间四大方面资源管理，是物流管理的核心。在多环节的流通过程中，由于每个环节对于资源预测存在误差，信息不对称，响应和校对又需要投入大量成本，所以随着流通环节增加，误差被放大。这其中造成的资源浪费，是阻碍物流企业发展的一座大山。因此，随着技术的快速发展，信息化管理成了更多企业的选择。WMS、TMS等应用迈出了物流行业信息化的第一步，高精度定位、自动化、云计算等技术的广泛应用，又使得信息化更加落地。

航天信息物流资源管理平台作为一款应用于物流行业的资源综合管理平台，实现了对资源的透明化管理，企业管理者能够对人、车、物、空间资源进行综合管理。通过定位技术、大数据算法，即时感知资源的动态变化，大大降低因信息不对称而造成的风险；通过实时监控、数据溯源，确保资源的调用合规高效，降低管理者验证数据真实性的大量人力投入。

物流资源管理平台作为综合性管理平台是针对于物流行业的一体化解决方案，依托于其综合性数据管理的能力，将不同的数据集中到平台上进行统一管理，可以接入不同的业务系统， 例如WMS、TMS、OMS等；可以接入不同的感知设备，例如RFID电子标签、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等；可以接入不同的插件，例如叉车防撞系统、车辆在途监控系统、月台管理系统、库位管理系统、三维可视化系统等。功能模块化，更灵活更高效，用户可以根据自身需求，集成不同的业务系统、感知设备和插件，打通业务系统和设备之间的壁垒，满足更多定制化需求。

航天信息物流资源管理平台，链接资源数据，让物流管理更透明、更高效。

❹ 物流与供应链管理如何有效运用大数据

首先从移动互联网和大数据的特点入手，移动互联网突破了时间和空间的限制，使得人们可以随时随地触网，同时也表现出了碎片化。大数据是建立在大规模的数据上，有了大量的数据，就可以进行分析和归类，从而精准地确定需求。大数据对供应链的影响如下：
1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。
2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。
3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProctionChain(R&D)。物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。
4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大，大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。
5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。

❺ 智慧物流究竟该如何发展

身处智能消费时代的大家都应该有深刻感受，物流速度在逐年增快。

根据国家邮政局预估，2020年快递业务吞吐量超740亿件，同比增长18%。面对日益增加的商品交付量，不得不重新定义产品分销方式，从而满足当今互联网消费者的需求。

商务部也针对市场发展，发布“互联网+”的专项行动计划，利好电子商务和物流业发展。随着新基建和数字化技术的成熟，智慧工厂闻风突起，物流作为其下游环节有着举足轻重的地位。所以仓储物流行业向着智慧化转型迫在眉睫。

物流仓储是一个由人工到智能的过程

物流仓储经历了：人工、机械化、自动化、智能化这四个阶段。

智能时代在自动化基础上，结合数字化通过物联网技术对货物信息进行采集处理，由云端分析并发出指令，实现无人作业。

在今年，疫情突发使得新基建以及其他行业的智慧化、无人作业的优势更为亮眼。智慧化+数字化成为了仓储物流的发展新趋势，同时搭配 hightopo 的可视化方案，让仓库全局“尽收眼底”。

自动化的仓库管理

运用自动化搬运设备对高层货架进行处理的立体仓库。通过作业设定控制面板进行任务下发和AGV任务下发。由输送机入库，堆垛机完成货物的上架。再由AGV机器人结合WMS仓库管理系统，借助MES信息化管理平台，进行高效、灵活的搬运工作。例如：排列优先的拣货路径、自动提示补货信息、上架信息提示、多种盘点和巡查方式，并可以查看任务的详细信息，跟踪货物状态。

更多资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

Hightopo提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

❻ 如何综合应用大数据、云计算、互联网等新一代信息技术促进智慧物流发展

大数据和云计算都是目前比较火热的概念，而且都已经开始应用于现实。至于互联网技术更是发展多年，取得了非常辉煌的成就。因此，题主说的新一代信息技术应该说都是已经在应用之中的技术了。目前来看，人工智扒昌能应该是大势所趋，可以说是新一代技术。因此，我们从两方面来说题主说的这个问题。

1.目前的各种先进技术对于物流的发展起到了什么样的促进作用？

2.人工智能等前沿技术对物流的进一步发展可能会有什么样的作用？

首先，毫无疑问的是互联网技术，尤其是大数据和云计算等目前比较先进的技术对物流行业的促进作用非常明显。我们以京东和阿里都有涉及的前置仓模式为例，没有大数据的支撑是没办法取得成功的。根据资料显示，京东借助大量数据的积累和各种技术的实践，在各种大型活动之前可以根据广告推送量和用户的点击和浏览等行为对最终成交量有个比较精确的判断。当然，在这方面数据和技术积累都更强大的阿里应该也是具备相似的能力的。有了这种能力之后，电商巨头可以往各个仓库分配一定数量的商品，从而确保商品可以尽快送到买家手上。与此同时，由于这种分配是建立在相对精准的销量预测之上的，也不至于因为铺货过多造成资源浪费。没有现代互联网技术以及唯此戚在此技术上发展而来的大数据和云计算，想要精准判断销量是很难的。而光有海量数据没有强大的运算能力也无法得出有价值的结论。因此，阿里和京东比拼配送速度，拼的不仅仅是仓库和配送队伍的建设，也是在比拼技术储备。天猫和京东承诺配送的时效性离不开极强的预测能力，而这种预测能力都建立在大数据等先进技术的基础上。当然技术的应用远远不止于此，总的来说就是利用各种技术缩短反应时间甚至实现预测，大大提高物流效率。

当然题主提到了智慧物流的概念。所谓智慧物流大概就是指充分应用人工智能技术，高度自动化和智能化的物流体系。

智慧物流的建设已经悄然启动，阿里和京东等企业都开始布局无人分拣和无人配送等业务。借助于人工智能技术的发展和成熟，利指陵用新型机器人和无人机等设备，配合强大的后台数据处理能力，把物流行业从劳动密集型产业向高精尖技术行业转型是各大物流公司和电商巨头都在做的尝试。而他们建设的新型物流体系会非常依赖人工智能等前沿技术，所谓的智慧物流将会具备自动识别和分拣的能力，而且将会实现无人配送。全程高度自动化，人工参与程度会非常低。而这一切的实现都需要依赖高度发达的人工智能技术，根据实时数据做出快速反应是智慧物流必须具备的能力。比如说配送中的商品，收件人临时外出，无人配送机器是否可以快速根据突发情况做出调整？无人配送机器是不是可以根据收件人的习惯自动规划新路线？目前的技术是难以达到这种要求的，但是人工智能让这一切都有了可能性。