大数据技术在物流企业仓储系统中的应用简析

2019-11-29王倩

大众投资指南 2019年9期

王倩

（中国石化贵州石油公司，贵州贵阳 550007）

随着大数据技术的日臻成熟，愈来愈多的领域开始应用大数据技术。物流企业在信息传递与共享方面有较高的要求，不仅处理的数据量巨大，且要具有实时性。为了满足物流企业的发展需求，可以积极应用大数据技术，利用该技术解决信息传递的问题，为信息的共享提供更多解决方案。

一、大数据技术在物流企业仓储存储系统中的应用作用

（一）增加聚集效益

在物流企业中，仓储系统主要用于管理仓库和物质，从而避免资源的浪费和丢失，有效节省运作成本并提升运输效率，是物流系统的重要组成部分之一，也是联系供应商和消费者的纽带。一方面，企业要选择恰当的仓储地址，确保仓储系统具有聚集效益的作用；另一方面，各个仓储系统间的货物流动、存储等会影响仓库的聚集效应。然而，现在大部分企业在仓储选址、货物流动等方面都有待完善。在智能科技的作用下，人们的生活发生了巨大的改变，消费习惯也逐渐倾向于线上消费。所以，物流订单的批量增多、覆盖范围变广、涉及业务变杂。采用大数据技术，不仅能够对客户信息进行分析，了解客户的喜好、习惯，进而进行科学的选址，还能优化货物流通时间，合理规划补货、发货日期，并予以相应的提醒。

（二）提升运作效率

从上文可知，大数据技术可以优化仓储选址和分区，从而减少装卸、搬运的次数，进而改善物流系统的运作效率。此外，大数据技术还能够合理规划拣选车的运行路线，通过对各项信息的综合性分析，优化取货时间，并利用遗传算法等规划拣选车运行路线。此外，大数据技术也能在一定程度上提升仓储库存量，其不仅可以搜集物流信息，还能分析产品生命周期，掌握客户意愿，从而改善仓储系统的运作效率。

（三）优化作业流程

在作业流程方面，大数据技术满足了仓储系统的运作原则，即先到先服务、按货品被作业频率排序、货品优先执行权、作业执行时间最短最常四项原则。这四项原则虽然能够改善作业效率，但也存在应用漏洞，其没有考虑货物运输条件。而大数据技术则可以对货物运输条件进行充分的考量和分析，其中包括车辆信息、航班信息等多个方面，从而更进一步完善作业流程。

二、大数据技术在物流企业仓储存储系统中的应用措施

（一）在增加聚集效益方面的应用

首先，利用大数据技术优化建仓选址。一方面，大数据技术可以针对消费者的习惯、喜好倾向等进行全方位的客户分析。另一方面，也可以根据历史记录、区域政策等对不同区域的发展趋势预测分析。进而综合多方面因素选择建仓位置，确保仓储地点既满足客户需求，也便于商品配送，从而避免不当选择造成的运输成本上升等问题；其次，优化流通策略。建仓选址结束之后，为了确保货量充足，各个仓库之间市场会进行调货转运。为了避免货物积压等情况的出现，可以利用大数据技术，对该区域的货物需求情况进行分析，并计算出合理的调货、补货周期，同时结合提醒补货功能，全面避免缺货、遗漏等问题的出现。不仅提升了运货效率，也能在一定程度上缩减仓储成本；最后，全面促进聚集效益的提升。一些物流企业资金资源有限，所以无法进行偏远地区的运输和配送，偏远地区的货物运输需要消耗过多时间，不利于企业发展。所以，可以采用联合物流的方式，同时运用大数据技术分析不同企业的客户群体需求，针对偏远地区客户群体的数量进行建仓选址，形成联合仓储中心。从而不仅可以减少人力物力的投入，还能满足偏远地区的物流需求。

（二）在提升运作效率方面的应用

要利用大数据技术提升仓储系统的运作效率，可以从以下几个方面入手：首先，优化仓储分区。利用信息技术统计和分析出入库信息、外部影响因素，如季节变化、客户迁移等，并且利用决策树、人工神经网络等进行数据挖掘，从而分析出库货品数量、种类、未来发展趋势等，为仓储管理人员提供重要的决策依据，从而改善仓库分区调整的效率；其次，优化拣选车运行路线。利用大数据技术，可以综合各方面信息，如车辆位置、货物数量、重量等等，然后进行耦合分析，掌握货品特性对取货时间等需求的影响，并利用遗传算法等进行数据分析，最后规划处最科学的行车路线。在承运车辆方面，可以采取数据驱动车辆管理的行驶，形成车辆网络系统，能够对运营车辆的运营路线进行跟踪管理，也能监督驾驶行为，各项数据都一目了然，对改善承运车辆保养质量、优化用车成本统计等有很大帮助；最后，优化仓库存储数量。每一种产品都有相应的生命周期，市场也不例外。在产品生命周期前进的过程中，市场对产品的需求也会发生变化，进而出现销售波动。利用大数据技术搜集物流信息，并对信息分析处理，掌握产品和市场周期的同时，也能了解不同客户的需求，进而预测产品发展趋势，从而优化仓储管理，避免积压货物等问题。

（三）在优化作业流程方面的应用

在遵循前文所述的运输原则的基础上，利用大数据技术，掌握外部运输条件，将车辆信息、运输路况等信息编辑成一个系统，对系统中的各项信息进行分析，并预测未来的发展趋势，获取货物从出货到抵达所需要的时间，并根据计算所的时间对选择分析框架进行优化，从而改善仓储系统在运作过程中对流程的优先选择。利用大数据技术能够实现可视化监控，通过搭建物流信息平台，能够继承物流信息，实现全球定位等功能，进而促进运输的合理性。利用大数据技术，能够实现物流园区、仓库、网点、运输卡车等设施的连接，其能够为承运车辆提供丰富的信息，其中包括车况、路况等。例如，在油品配送方面，可以精准把我油品贸易交易市场趋势，并对油品化工交易服务体系进行优化和创新，采取“最多跑一次”的数字化改革模式，在提升效率的同时，减少资源浪费。