大数据技术在现代物流中的应用研究

刘彩芳

摘要： 关键词： 中图分类号： 文献标志码： A文章编号： 2095-2163（2017）06-0169-03

Abstract： Logistics is defined as the basic and strategic industry of China， which supports the development of the national economy. The integration of logistics industry and information technology， especially the application of big data in logistics management， can greatly improve the operation's efficiency of the industry. This paper briefly introduces the basic concept of big data and the basic concepts of logistics， and analyzes the application and practical functions of big data technology in logistics.

0引言

随着云计算、移动互联、物联网等新信息技术的迅猛发展并进入人们生产生活中，海量数据随即潮流般席卷而至，科学计算、医疗卫生、金融、零售业等各行业均有大量数据在不断产生和涌现，专家预计到 2020年这一数值会超过40 zb，因此引发了学术界的高度关注重视。大数据时代已经来临，如何运用大数据对于企业来讲既是机遇、也是挑战，任何行业及个人均已成为新概念形势下的研究主体，物流行业也毫无例外地受到了巨大影响。本文即针对这一内容展开如下论述。

1物流概述

现代物流是指将信息、运输、仓储、库存、装卸搬运以及包装等物流活动综合起来的一种新型的集成式管理，其任务是尽可能降低物流的总成本，将物流包装、装卸、运输、储存、流通加工等各个活动中所支出的成本降到最低，为顾客提供最好的物流服务。物流的构成包括商品的运输、仓储、包装、搬运装卸、流通加工，以及相关的物流信息等环节。物流活动的具体内容包括以下几个方面： 用户的需求预测、顾客的定单处理、配送、仓库管理、运输、物流设施的布局与选址、物料的搬运装卸、包装、物流信息等。

物流信息平台是指能够提供、支持或者发布物流服务供需信息的交互网站。一个专业的物流信息服務网站就是一个典型的物流信息平台。大数据物流信息平台是指将多方参与者的物流海量数据信息收集整理形成信息资源通过互联网交互传递以提供物流服务的平台。现有大数据物流信息平台包括：大电商物流平台、区域配送平台、行业物流平台、公路货运信息平台、行业物流金融服务平台及企业仓储平台等。

2大数据含义

大数据是具有高增长率和多样化特性的有价值的大量信息的集合，不仅包括数字，还包括图片、文本、视频、交互记录等等。大数据主要应用于计算机，具有大量、高速、多样、价值这四个特点。大数据中的信息资料大都来源于一些交互平台或者是公司企业的网站数据。这些信息经过处理后，其中一部分会转变为有规律的信息结构，然后可以使用行业的分析平台对有用的信息做出选择变换、及分析，从而利于企业的市场运营与决策。大数据处理技术包括五个环节：数据捕捉、存储管理、计算处理、数据分析、知识展现。大数据技术的战略意义不只限于掌握庞大的数据信息，而更在于对这些富含意义的数据进行专业化处理。

大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生以下三个变化：

1）人们处理的数据样本规模可变成海量数据。

2）由于是全样本数据，数据可能混杂着大量不相关的数据，增加了对数据精确度评估确认的困难。

3）人类通过对大数据的处理，只要是相关的数据，都可能是数据分析的对象。

大数据思维关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。

3大数据技术对物流管理的影响

在当今大数据时代这个大背景下，任何行业、组织以及个人都会受大数据的影响，要么成为数据贡献者，要么成为数据采集者。能够发掘数据价值的管理者，会有效利用信息分析手段来优化组织运营管理模式，提高对组织内部人、财、物等资源分配能力，提高组织创新能力。物流集成应用是近些年发展起来的新兴行业。智慧物流是指让物流具有智能性，让物流系统具有思维、感知、学习和自行解决问题的能力。现代智慧物流业包括最大限度减少社会资源和自然资源的消耗，最终形成完备的综合管控体系。而通过对大数据的分析应用，能够进一步使得物流智能化。在这个背景下，分析研究大数据技术在物流领域的应用显得尤为重要，大数据技术在物流领域的巨大影响主要体现多个方面，现给出论述阐释如下。

3.1网络爬虫有助于获取网络上大量数据

网络爬虫是一种自动抓取网页并提取网页内容的程序，是搜索引擎的信息获取渠道。工作方式是从网页集合中获得链接，之后发送http请求，开始下载网页，分析获得最初网页上的链接，继续下载这些链接的网页，如此重复执行，不断深入，直到满足爬虫爬取的停止条件（如待爬行队列为空、达到指定爬行数量）为止。通过网络爬虫，面向用户需求，能为特定目标用户提供数据资源。爬虫结构解析如图1所示。

3.2有助于员工管理

大数据对员工的选择、评价、培训等管理都会发挥重要作用，目前已有物流公司为属下车辆安装远程信息控制系统，随时持续获取车辆的行驶的地点、燃油的使用情况、司机的驾驶习惯、车辆发生事故频率、甚至还能包括驾驶人员情绪等大量数据信息，获取驾驶人员在途中的工作状态信息，通过采用大数据技术对大量数据进行分析处理，以对员工的工作绩效做出正确判断，为进一步制定培训计划提供依据。

3.3有助于减少安全隐患，降低设备维护成本

通过给重要零部件安装检测传感器，采集大量设备维护防御性数据信息，再利用大数据技术分析得出决策，获知零部件运行状态以及时更换，可有助于消除安全隐患，降低设备维护成本。

3.4有助于提升企业决策能力

决策贯穿于管理的各个职能。决策的重要依据是信息，而信息来源于数据，对数据的挖掘与处理形成信息资源能够为企业做出科学决策提供保障。物流行业本身是一个产生海量数据的领域，每天有大量的员工和海量订单在物流行业的大数据信息平台上高速运转，自主研发的数据平台成为该公司的核心竞争力，借助平台可以大幅度提升决策的准确性与快速性。

3.5有助于客户需求预测

在大数据背景下，根据客户的诸多行为，如点击率、浏览时间、购物车、评价信息中所有与销量有关的数据都可以预测商品的销量。

3.6有助于预测客户配送最佳时间

根据用户的位置数据利用分段技术将用户一天的时间实现分段，分段后将所有位置距离不大于设定最小距离的位置进行聚类，并将其位置改为和聚类中心一致的位置坐标，然后再利用关联规则去分析用户的行为。对用户一周的数据设计展开分段处理后，由数据挖掘结果可以得出：某些地址、某些时间段之间的关联性要高于其他数据间的关联性，所以选择这些地址的这些时间段来配送将提高用户的便捷性。

综上研究分析可得，物流大数据平台模型设计如图2所示。

4结束语

物流是中国的战略性基础性产业，对国民经济的发展起着支撑作用。物流行业与信息技术的融合，特别是大数据在物流管理中的应用，能够大大提高行业运行效率。本文简要介绍了大数据的基本概念以及物流的基本概念，并从多个方面综合归纳总结了大数据技术在物流行业应用中的重要功能与影响。endprint