计算机大数据分析对智慧物流的影响
2019-01-15关云虎
关云虎
(营口理工学院,辽宁 营口 115001)
随着信息技术的快速发展,一个大规模数据应用、分享的时代已经来临。其将全部搜索到的信息进行存储,同时对其作出分类,进而为相关的商业组织提供服务。搜索网站的本质就是在对数据进行采集与分析,并加以监控和预测后的结果,因此计算机大数据将大控制与大预测带给了我们生活和工作中的方方面面。在计算机大数据的当前时代,数据不单单具有简单的记录作用,同时还可以对消费者的习惯与行为作出了记录,具有较大的社会和经济价值。而当前,大数据在我国快速稳定发展的物流业中更是具有不可估量的作用。而在大数据相关理论和技术的指导下,创新了无论物流企业数据获取的方式,也极大的创新了整个物流服务模式。
一、大数据时代物流大数据的收集和分析
(一)物理大数据的收集
不论是互联网、物联网,还是传感器、车联网和移动设备等,都是物流大数据的主要来源。所以,第一就是要多方面获取数据,之后再实时分析数据,对有用的信息进行掌握与运用。从当前来看,数据收集主要包括从互联网日志进行数据收集、通过传感器进行数据收集以及Web进行数据收集等渠道来源。日志收集,主要是通过各种平台所出现的大量日志信息进行数据收集。例如QQ、微信、微博等社交平台上所产生的大量文本和图片等数据,消费者在电子商务平台上网购时所以浏览过的网页而产生的相关大量的商品评论和历史记录等方面的信息。而传感器收集则是对电子标签、GPS等传感器中的空间、时间以及环境等方面的信息进行收集,通过对这些信息进行实时地收集,从而在物流配送中让大数据及时监控以及智能监控等。Web数据收集则计算机使用者在对数据进行清洗和归类时从中获取有价值的相关数据。
(二)物流大数据的分析
在对物流数据收集后,通过对其进行录入、存储和处理之后,应该对数据的价值进行分析。通过深度学习,对电子商务和社交网络中出现的大量时间进行有效的分析、解释和学习。从传统的物流相关分析来看,主要都属于低模型和浅层次上的配置,但是伴随大数据发展的迅猛之势,许多互联网公司对更加复杂的数据处理模型进行了开发,从而使数据信息的有效分析变得更具有针对性。
二、物流配送中物流大数据可视化系统的应用
(一)通过多媒体实现信息的信息可视化
在传统时代,大部分企业主要通过成本利润数据对比的方式对有效信息进行直观展示。在大数据时代,多媒体技术可以通过对文件信息以及文字图片的详细表述等让信息可视化得以实现。同时,还能够结合实际情况进行表格的绘制,让所要表达的信息更加的直观。此外,在进行物流配送时,还能够通过语言报警和线路提醒等方法使动态信息可视化得以实现。
(二)通过预警提示促进无论服务有效性的提高
在对数据信息进行可视化处理以后,作为物流企业来说应该对战略部署进行调整,从而促进决策有效性和准确性的提高,而使风险发生率得以有效降低。而在进行物流配送的过程中能够通过不同颜色的运用,来对不同环节的实际状况进行表示,进而实现可视化预警,从而促进物流仓储信息准确性的有效提高。此外,还可以通过包装、信息调度以及分拣等方面的预警工作,增强物流服务的有效性,促进客户满意度的提升。
三、大数据时代智慧物流生态链的构建
要保证物流企业在快速发展的社会经济背景下能够快速提升,应该制定出明确的互联网行动计划,将智慧物流融入到制造行业当中,进而使物流业朝着智慧化方向转型,增强物流管理工作的便捷性,而给构建智慧物流生态链提供更好的支持。
(一)构建物流业数据信息平台
为了大数据系统的构建,作为工作人员来说,应该对互联网、传感器以及物联网和移动设备中的信息进行整合,通过云计算对数据进行筛选,使数据可视化得以实现,进而构建完善的物流数据信息平台。此外,还可以对搜索查询进行开放,给客户提供物流服务、装备租赁以及商品物流等方面的信息。另外,还可通过物流数据信息公共平台,将每个物流企业中的数据信息实现共享,同时通过协同运作等方式使物流运输资源调配以及线路规划等可视化和专业化得以实现,而充分的展现物流业大数据供应链的特点。
(二)与外部行业大数据平台相对接
首先,和电商大数据平台相对接。电子商务的发展与物流行业的支持是无法分离的。所以,作为企业而言,应构建独特的物流配送模式,把以往车等货的供需模式朝着货等车的供需模式转化,对消费者的实际需求进行有效控制和预测,使电子商务的运输体和经济体能够实现高效运作,实现利益和效率的共赢。
其次,与生产企业大数据平台相对接。要做到让数据信息能够在各平台间进行流动,就要对生产企业在采购材料和运输成品等方面需求予以明确,进而给生产企业提供具有个性化特征的物流解决方案。
再次,要做到金融和港口大数据平台的对接,而达成数据间的交换,便于给需要进出口货物的企业提供较为方便的办理流程,而在时间成本节约的同时促进工作效率的提高。