大数据技术在智慧物流中的应用

大数据技术能够让物流企业做到有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合他们自身需求的服务，从而颠覆整个物流业的运作模式。但是大数据技术在国内还处在此步阶段，有更广阔的发展空间。目前，大数据技术在智慧物流领域中的应用有以下几个方面:

1、需求预测

依靠数据挖掘及分析，大数据技术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，从而对产品进人市场后的各个阶段做出预测，以提高服务质量。

例如亚马逊对每个用户详细的搜索内容、产品详细记录;最后购买的产品等数据进行挖掘，使得亚马逊能够掌握消费者的偏好、购物习惯等，并通过对数据分析了解消费者的潜在需求。京东白条通过对用户长期的购买习惯与退货记录，以及购买商品的层次分析，为每一个用户进行市场定位，以此为据向每-位客户小额放贷，从而促进其平台销售额，提高盈利值。菜鸟物流数据平台引人消费者的物流数据、商家的物流数据、物流公司数据.其他社会数据(气象数据、交通实况的数据)等相关数据，展开对各地区日常物流需求的全方面预测。

此外，当前各大电商平台在“双11”期间，都会根据历史数据，以及当年参与“双11”活动的商家名单、备货量等信息进行综合的数据分析预测，用于指导线上卖家、物流快递公司、消费者的物流信息联动，并运用物流数据雷达服务，为其提供详细的区域和网点预测，进而保证物流效率。大数据技术能够更加客观地帮助电商平台和快递公司做决策，优化物流体系，能够最大限度地帮助快递公司分拨中心不爆仓，提升快递“最后一公里”的服务质量。

2、仓储作业优化

以货位分配方面为例，合理地安排商品储存位置对于提高仓库利用率和搬运分拣的效率有者极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，各货物拣选作业的关联性;货物存储时间的长短等因素决定该商品在仓库货袈中的存放位置。而储位安排的合理与否在很大程度上决定着拣选作业的效率和仓库的效益。

3、配送作业优化

基于大数据技术的配送优化可以从多个维度展开，目前已有的主要优化方向包括基于大数据预测的主动配送服务、基于大数据的配送路线实时优化等。

主动配送服务是基于消费者历史行为大数据预测企业应向客户提供服务的内容和时间，构建基于客户实时需求的统一信息平台,有针对性地进行服务资源的动态匹配。通过实现配送路线的智能化决策、提货送货时快速验货、配送货物库区内快速分拣、根据消费者行为特征制定个性化的配送服务，提升配送作业的效率，降低配送成本，提高消费者的物流体验。此外，主动配送服务也将有助于缩短企业服务响应时间,变被动服务为主动服务，提高客户对产品的使用满意度，提供更好的消费体验，不断促进消费升级。

配送路线实时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应(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。企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析配送路线的交通状况，对事故多发路段做出预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，从而提高物流企业的信息化水平和可预见性。