大数据物流的有效策略研究

目录

引言 1

一、大数据物流的发展与作用 1

（一）大数据应用概念 1

（二）大数据分析在中小企业物流中的重要作用 2

1.提升物流的现代化管理水平 2

2.降低物流配送成本 3

3.提升用户服务水平 3

二、中小企业大数据物流应用存在的问题 3

(一)数据管理实效性较差 3

(二)产业模式不完善 4

(三)产品质量存在问题 4

(四)物流管理水平有待提高 4

三、应用大数据物流对中小企业的优化及发展对策 4

（一）应用大数据物流对中小企业的优化 4

1.车货匹配优化 4

2.优化物流路径 5

3.优化库存预测 5

（二）中小企业应用大数据物流的发展策略 6

1.提升物流管理水平 6

2.完善供应链数据管理横式 6

3.拓宽物流管理功能 6

结语 7

参考文献 8

中小企业实施大数据物流的有效策略研究

引言

21世纪初至今,由于互联网信息与移动终端用户信息的发展,互联网,云计算也越来越被人类所认识,而伴随移动信息时代的来临,现代物流又面临着前所未有的机会和挑战.怎样把大数据分析和现代物流技术紧密结合起来?怎样运用大数据分析技术来处理现代物流问题呢?成了当代的研究热门话题.一、大数据物流的发展与作用

在进行大数据挖掘时应收集所有的有用数据,但不管在理论上和实际中都是很难做到的,不过,可通过缩小研究范围,收集尽量多的数据(只关注某一或几种类型的信息),就可以确定每一个项目获取数据的比例;也可能根据细分相关属性来进行(没法获得所有时间的统计,只能人为设置适当的间隔)。随着现代信息技术的发展,获取数据或全部数据也越来越变成可能。

在大数据时代背景下，获得的相关信息经过仔细的分析 和合理使用才被称为有用信息。当进行分析和使用时证明它 是无用的，这些信息被称为无用信息。因此，在信息处理的过 程中，应对物流信息进行有效分类，并及时反馈相关信息，为 用户使用提供指导。在大数据时代，物流公司的快速发展依 靠数据作为支持的力量，更依靠数据信息产业，引进大数据 技术已是迫在眉睫。物流企业只有以大数据技术为驱动，才 能将这些数据资源完善保存和筛选，这些数据才能被高效利 用，才能有效改善客户体验。

（一）大数据应用概念

“大数据”处理的是历史数据对于这些数据处理的准确度要求并不高。对正在使用的大数据处理也需要绝对准确,因为一旦不准确就可能产生不良后果。而等到“大数据”已经完成处理的时候,就算它不能非常准确,也不能产生很大的结果。

“大数据”分析方法,重点揭示现象之间的关联关系以保证关联关系的正确性,并提供给决策者以借鉴。直接利用通过大数据分析所得出的研究结果,将能够提升决策效果。直接利用通过大数据分析所得出的相互关联关系,将能够指明相关因果关系的研究的发展走向。

而大数据分析时代的来临,将会使物流信息实现更加公开的交换,在信息资源共享上将能够实现更高效的程度,这也必然会使物流组织的管理绩效显得更为透明化,进而使整体物流服务的水平得以进一步提升。想要帮助顾客进行更加合理的选择,就必须物流服务商公平透明的公布绩效以及运输服务质量方面的信息,而想要做到这一点点就离不开大数据分析科技。同时,大数据分析技术也能够为物流服务商提升整体业绩,从而促进公司可持续性发展。

依据人工智能的策略,能够产生客观的规避传统思维定式的消极效果,有助于公司进一步增强战略决策能力,把握业务发展的最新动向,把握战略性的发展机会。物流配送管理系统实力的强弱有赖于供应商的总体效率,这样,物流配送管理系统可在保护客户信息安全和商务秘密的同时与供应商上下游伙伴实现资源共享,互换或转移,以此实现优化服务、避免浪费和提升物流配送效能的目的。

物流业务平台和社会形成的信息量大、信息价值高,经过对这些数据的加工,进行深层次数据分析,就可以获取大量的有价消息,可增强物流需求方和物流业务供给方的决策能力。物流平台系统根据历史数据即时更新,信息量极大,在利用大数据分析技术对市场的实际需求量做出预估后,可建立更加合乎市场规律的市场策略。物流行业也可利用对大数据信息的迅速收集、分类与加工来给顾客提供更加精确有效的信息,从而增加公司的知名度,也可以提高客户的忠诚。

（二）大数据分析在中小企业物流中的重要作用

大数据分析对物流公司的主要影响有如下三个方面:

1.提升物流的现代化管理水平

通过对物流数据的监控与数据分析,物流大数据分析应用将能够根据具体情况为物流公司提供更加智能的投资决策与建议。在现代物流决策中,大数据分析技术应用主要包括竞争环境分析、货物供应和需求匹配、物流资源优化和分配等。

在竞争环境分析中,想要实现利润的最大化,必须对竞争者做出全方位的分析,预测其情况和行动,以便了解某些特定地区或者在某些特定时间,需要选择的伙伴。

在物流供应与需求匹配性方面,企业必须分析特殊时间、特定地区的物流供应情况和需求状况,以便实施合理的物流管理。在物流资源优化利用和合理配置方面,主要包括物流网络资源、信息存储资源等。由于物流市场具有很大的动态特性和随机数列,因此必须通过实时分析市场变动状况,在海量的历史数据中获取当前的物流供需信息,同时对已经配置或者即将配置的网络资源加以优选,以便达到对物流网络资源的合理使用。

2.降低物流配送成本

由于在运输、仓库设施、商品包装、流动加工和搬运等环节对信息资源的交换与共享需求相当高,因而能够运用大数据分析等信息技术优选物流路径、合理选取物流配送中心位置、优选仓库储位,进而大大地降低了物流配送成本,有效提升了物流配送效能。

3.提升用户服务水平

由于网购群体的迅速扩大,顾客更加关注快递业务的体验。通过对数据分析的发掘与分析,并且合理地利用这种数据分析结果,物流公司能够为顾客提供一流的服务,提供物流服务运营流程中商品物流的各种资讯,进而加强与顾客间的关系,提高顾客的信赖,培养顾客的黏性,避免客户流失。

二、中小企业大数据物流应用存在的问题

(一)数据管理实效性较差

结合我国大部分物流企业的发展情况来看，物流企业管理中存在很多问题，尤其是在数据管理方面。物流信息的及时性对于物流企业的发展是极为重要的,但是很多企业的数据管理实效性较差,甚至很多物流企业没有针对物流管理形成完善的数据管理体系，这严重阻碍了物流企业的进一步发展。物流运输过程中的信息非常多，很多工作人员及管理人员没有注意到物流信息中的一-些数据细节,没有针对出入库信息进行详细的分析，因此在发展过程中一直面临供应商选择方面的限制，制约了物流企业的长久稳定发展。数据管理实效性较差的问题也影响物流企业的货品配送，影响客户满意度，因此需要及时改善。

(二)产业模式不完善

产业模式不完善的问题在物流企业管理的过程中也是非常明显的，信息技术不断更迭的今天，物流企业产业模式不完善的问题更加突出。大数据技术的逐渐应用得到很多企业的重视，能够帮助物流企业得到更大的发展空间，但是在数据信息时代，物流企业应用大数据技术需要对自身的产业模式进行完善和升级。由于现阶段很多物流企业的产业模式不够完善,因此在应用大数据技术的过程中存在定的问题，管理结构有待优化，需要结合具体的市场需求和大数据技术进行解决。

(三)产品质量存在问题

大数据技术的出现时间较短，在国内很多物源企业中运用还不够成熟，很多物流企业管理水平有待提升，管理范围有待进一步扩大,其中产品质量问题对物流企业发展有着极大的影响。物流企业的核心业务就是运输物流，很多物流企业在运输的过程中更加注重对货物的运输，但是在产品质量控制方面做得不到位,因此在供应链管理过程中产品质量问题对于物流企业的发展也有着很大的影响，需要对产品质量控制进行加强。

(四)物流管理水平有待提高

对于物流企业来说，物流管理水平的高低对于企业的整体发展有着极大的影响，在现代化信息技术的应用背景下，对物流企业的管理水平提出了更高的要求，从现阶段物流企业的物流管理水平来看，整体物流管理水平有待提高，人才储备力量不足，为客户提供优质服务的能力不足，对物流企业的可持续发展有一定影响。

三、应用大数据物流对中小企业的优化及发展对策

（一）应用大数据物流对中小企业的优化

1.车货匹配优化

由于对运力池实行大数据分析,在公用运力的规范化与专门运力的个性化要求方面将能够形成良性的配合,而且,政府结合企业的信息系统也将会全面集成和优化。根据对货主、驾驶员和任务的精细画像,可以实现智能定价、给驾驶员智能推送任务和按照任务需求指定物流司机等。

从客户服务方面出发,大数据分析应用系统会按照任务特点,如车辆、物流千米数、物流计划时间、附加服务项目等,自动测算运力价格并匹配最符合条件的驾驶员,而司机在接受任务后也会根据客人的需求,做出最高质量的客户服务。在驾驶员方面,大数据分析应用能够基于驾驶员的个人状况、服务质量、闲暇时间为他自动搭配合理的任务,从而实现智能定价。通过大数据分析进行车货高效搭配,不但可以降低空驶带来的损失,还可以降低环境污染。

2.优化物流路径

通过利用大数据分析,物流运输效率将获得显著提升,利用大数据分析将为运输公司之间构筑起信息沟通的桥梁,而运输公司汽车行驶路线也将被最短化、最佳地定制。

美国UPS公司通过大数据分析优选了配送的路径,配送员工便不需自己考虑配送路线是否最优。UPS通过大数据系统可即时分析零万种的可能路径,3秒钟找到最好路线。

而UPS利用大数据分析,严格规定所有货车不得左转,所以,UPS的驾驶员都会宁可绕个圈,也不往左转。按照往年的统计资料表明,由于实行了尽量避免左转的优惠政策,UPS货物在总运行里程减少4亿的前提条件下,多运送了350000多件商品。

3.优化库存预测

网络信息和模式的变化,造成了从制造商直接到消费者的供给途径的巨大变化。这种的变化,在时限和空间二个层面上都为物流业提供新价格,提供了非常好的基础。大数据管理技术可以优化仓库内部结构和减少仓库仓储生产成本。

利用大数据挖掘商品品类,管理系统将会自动分析用于销售或者用来引流市场的产品;同时,管理系统会自动地针对产品以往的销量历史数据进行信息建模和大数据挖掘,以确定当前产品的安全库存状况,并适时给岀警示信息,而不再是按照往年的销量状况来预估产品当前的产品库存情况。综上所述,利用大数据分析技术能够降低库存存货,进而提升资金使用率。

（二）中小企业应用大数据物流的发展策略

1.提升物流管理水平

在大数据时代，企业进行供应链管理必须结合企业的物流管理要求，在进行相关业务的操作过程中需要保证供应链运作管理模式的专业性和科学性,因此提升物流企业的供应链管理水平是非常必要的。建立专业化的操作规范，对供应链管理流程进行优化，需要专业的人才及相关部门相互配合，从而推动物流企业供应链管理系统的优化。另外,企业对供应链管理进行规划的过程中应该保留一定的弹性空间，加强创新型人才的应用，提高技术人员的地位，这样才能够让企业在激烈的竞争环境中保持竞争力,在强化物流企业先进科学技术能力的同时能够让企业紧随时代发展的潮流,为企业的可持续发展奠定良好基础。

2.完善供应链数据管理横式

现阶段,我国很多物流企业在进行供应链管理的过程中数据管理模式不够完善，因此需要物流企业的管理人员加强对供应链数据管理模式的重视程度，加强对供应链数据管理的认识。在此前提下，企业需要采用大数据技术等先进的手段对企业数据管理模式进行优化和完善，不断提高企业供应链数据管理效率。在物流企业发展的过程中，数据量庞大，比如供应商选择信息、订单处理情况、货主的信息等，因此需要充分利用大数据技术的优势，针对庞大的数据体量进行分析和总结，对数据进行深入挖掘，魏物流企业后续发展奠定基础。通过大数据等信息技术的灵活运用能够帮助企业提高供应链管理能力，更好地满足客户需求，为客户提供更加全面的服务。

3.拓宽物流管理功能

在大数据时代，供应链系统的优势越发明显，结合供应链系统能够帮助物流企业对相关的资源进行有效管理,加强企业内外部的联系，促进企业整体运营系统的稳定发展。对于物流企业来说，拓宽物流管理功能是非常必要的，需要结合企业的实际情况，利用供应链技术和大数据技术推动企业的发展和改革,利用先进的信息技术和供应链管理系统帮助物流企业提高物流管理的智能化程度,减少人力，提高物流管理效率，这样才能够更好地适应环境发展需求。除此之外，先进的技术手段对于管理人员综合素质要求更高，因此需要企业的物流管理人员转变自身的观念，跟随时代的发展，学数据及供应链技术的相关知识，在物流管理过程中将大数据技术和供应链技术的作用充分发挥出来，这样才能实现物流企业的现代化发展。

结语

所以现代信息技术的发展,大数据在物流企业管理的应用微租越来越广泛。据相关事实,当前的现代物施管理系统还面临着不少问题,而当前大数据分析技术在现代物流管理系统中运用也还处在制步发展的初级阶段。所以,现代中小物流企业必须关注大数据分析在物流配送管理中的运用,以此提升现代物流的配送效能,在为顾客创造更为高品质的客户服务的同时推动公司的可持续发展。

参考文献

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