時(shí)炳艷

摘 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)提高生鮮商品物流配送的智慧化、推動(dòng)生鮮電商的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)和生鮮品電商智慧物流配送的內(nèi)涵和特點(diǎn)進(jìn)行分析。為提升生鮮品電商的智慧化程度，分析了配送成本高、配送效率低、配送數(shù)據(jù)非標(biāo)準(zhǔn)、信息鏈斷裂、節(jié)點(diǎn)選址缺乏科學(xué)性、線路優(yōu)化缺乏數(shù)據(jù)等問(wèn)題，提出了低成本高智慧配送、高效率配送、標(biāo)準(zhǔn)化配送作業(yè)、提升信息的使用價(jià)值、合理選擇配送節(jié)點(diǎn)、優(yōu)化車(chē)輛路徑等對(duì)策。

關(guān)鍵詞：生鮮電商;智慧物流配送;大數(shù)據(jù)技術(shù);信息資源共享

中圖分類(lèi)號(hào)：F724.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2020）34-0009-04

Research on the Smart Development Strategy of Fresh

Food E-commerce Logistics Distribution from the Perspective of Big Data

SHI Bingyan

（School of Logistics and E-commerce， Henan University of Animal Husbandry and Economy，Zhengzhou Henan 450044）

Abstract： With the help of big data technology， it has important practical significance to improve the intelligence of raw commodity logistics and to promote the development of fresh food e-commerce. Based on big data technology， this paper analyzed the connotation and characteristics of big data technology and fresh food e-commerce smart logistics distribution. To enhance the intelligence of fresh food e-commerce，we analyzed the problems of high distribution cost， low distribution efficiency， non-standard distribution data， broken information chain， lack of scientificity in node location， lack of data for route optimization， etc. It proposed countermeasures such as low-cost and high-intelligence distribution， high-efficiency distribution， standardized distribution operations， enhancement of the use value of information， reasonable selection of distribution nodes， and optimization of vehicle routes.

Keywords： fresh food e-commerce;smart logistics distribution;big data technology;information resource sharing

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及人們消費(fèi)習(xí)慣的升級(jí)，借助網(wǎng)絡(luò)買(mǎi)賣(mài)生鮮食品已經(jīng)成為一種潮流并逐漸常態(tài)化，生鮮電商得以迅猛發(fā)展。特別是2019年年底疫情的暴發(fā)，為生鮮電商的發(fā)展帶來(lái)了新的商機(jī)和巨大的發(fā)展空間。據(jù)調(diào)查顯示，2020年春節(jié)期間，蘇寧到家業(yè)務(wù)同比增長(zhǎng)近4倍;盒馬訂單量總體比平時(shí)增加近50%;京東生鮮的春節(jié)銷(xiāo)售額同比增長(zhǎng)215%;餓了么北京外賣(mài)買(mǎi)菜訂單量同比增長(zhǎng)9倍;每日優(yōu)鮮平臺(tái)實(shí)收交易額較去年同期增長(zhǎng)321%[1]，預(yù)計(jì)未來(lái)我國(guó)生鮮電商市場(chǎng)交易規(guī)模仍將保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。但是，在生鮮品的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，產(chǎn)品發(fā)腐霉變、串味變質(zhì)時(shí)有發(fā)生，生鮮品物流配送成本高、配送效率低、配送作業(yè)智慧化程度低等問(wèn)題與生鮮品電商的發(fā)展格格不入。利用大數(shù)據(jù)，增強(qiáng)生鮮品物流配送的智慧性，提高生鮮品配送的精準(zhǔn)性、科學(xué)性、標(biāo)準(zhǔn)性，是發(fā)展生鮮電商智慧物流配送的必經(jīng)之路。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)生鮮品物流配送智慧化的影響

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)（Big Data）又稱(chēng)為巨量資料，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，其技術(shù)主要有大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析技術(shù)和大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)等。

因而，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能搜集海量數(shù)據(jù)，而且能快速地對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、挖掘，通過(guò)預(yù)測(cè)性分析和可視化析，為物流配送運(yùn)作創(chuàng)造智能化條件，提供客戶(hù)偏好、客戶(hù)對(duì)物流配送的個(gè)性化需求信息，在生鮮品電商產(chǎn)業(yè)鏈上提供有價(jià)值的共享信息，能提高物流配送運(yùn)作的智能化，提高物流企業(yè)與生產(chǎn)商或供應(yīng)商之間活動(dòng)的智慧化，提高物流配送企業(yè)與消費(fèi)者間溝通交流的智慧化。

1.2 生鮮電商智慧物流配送

配送是指在經(jīng)濟(jì)合理區(qū)域范圍內(nèi)，根據(jù)客戶(hù)要求，對(duì)物品進(jìn)行揀選、加工、包裝、分割、組配等一系列物流作業(yè)流程，并按時(shí)送達(dá)指定地點(diǎn)的物流活動(dòng)。智慧物流配送是一種以信息技術(shù)為支撐，在物流配送的各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)感知、全面分析、及時(shí)處理及自我調(diào)整功能，實(shí)現(xiàn)物流規(guī)整智慧、發(fā)現(xiàn)智慧、創(chuàng)新智慧和系統(tǒng)智慧的現(xiàn)代綜合性物流系統(tǒng)。

生鮮電商是生鮮產(chǎn)品電子商務(wù)的簡(jiǎn)稱(chēng)，指用電子商務(wù)的手段在互聯(lián)網(wǎng)上直接銷(xiāo)售生鮮類(lèi)產(chǎn)品，如新鮮水果、蔬菜、生鮮肉類(lèi)等。生鮮電商智慧物流配送可以看作是一種以現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐，有效融合了物流與大數(shù)據(jù)技術(shù)的對(duì)生鮮品進(jìn)行智慧配送的物流配送活動(dòng)。智慧物流配送主要通過(guò)對(duì)配送活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及生鮮產(chǎn)品的特性進(jìn)行分析，構(gòu)建生鮮配送數(shù)據(jù)中心，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)快速分析、處理的優(yōu)勢(shì)，為生鮮電商物流配送的運(yùn)行提供智能決策。

1.3 生鮮電商智慧物流配送的特點(diǎn)

1.3.1 物流服務(wù)個(gè)性化?？蛻?hù)對(duì)物流服務(wù)的需求受其心理、所購(gòu)買(mǎi)物品類(lèi)型以及購(gòu)買(mǎi)服務(wù)便利性等因素的影響，而這些因素促使物流配送企業(yè)朝著個(gè)性化的方向發(fā)展。目前，物流配送企業(yè)不僅需要滿(mǎn)足客戶(hù)的收送貨需求，而且需要提供可靠、特殊的附加服務(wù)。例如，通過(guò)物流APP，客戶(hù)可以利用定位服務(wù)查詢(xún)附近的生鮮取件網(wǎng)點(diǎn)，同時(shí)物流APP還提供包裹一鍵轉(zhuǎn)寄、服務(wù)點(diǎn)代收等功能，以及定時(shí)、定點(diǎn)、定模式的個(gè)性化服務(wù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的可視化分析、預(yù)測(cè)性分析等技術(shù)使得提前獲知客戶(hù)的個(gè)性化需求成為可能，也促使物流配送企業(yè)可以提供極致的個(gè)性化服務(wù)。

1.3.2 物流運(yùn)作智能化。大數(shù)據(jù)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)在生鮮電商物流配送中的運(yùn)用越來(lái)越廣，提升了生鮮電商物流配送的智能化水平。例如：通過(guò)智能分單系統(tǒng)和智能分揀設(shè)施，實(shí)現(xiàn)物流分撥中心的智能化分類(lèi)分揀工作;通過(guò)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，找出特殊時(shí)間內(nèi)包裹量的變化規(guī)律;通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析不同顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣、收貨習(xí)慣、收貨時(shí)間等信息，智能地安排快遞的配送模式和時(shí)間;通過(guò)無(wú)人機(jī)，無(wú)人駕駛汽車(chē)和機(jī)器人等先進(jìn)手段實(shí)現(xiàn)智能分配[2]。

1.3.3 物流信息資源共享化。大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)智慧型的物流信息平臺(tái)，利用RFID射頻技術(shù)、EDI電子數(shù)據(jù)交換技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者、供應(yīng)商、生產(chǎn)商、配送企業(yè)等信息的集成、整合和優(yōu)化，同時(shí)利用這些技術(shù)對(duì)整個(gè)配送過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤、安全監(jiān)控和管理，從而使消費(fèi)者、生鮮供應(yīng)商、生鮮配送企業(yè)在大數(shù)據(jù)物流平臺(tái)上能實(shí)現(xiàn)生鮮產(chǎn)品的實(shí)時(shí)配送位置、產(chǎn)地、產(chǎn)品生長(zhǎng)周期等信息資源的共享。

2 生鮮電商智慧物流配送的瓶頸

2.1 配送成本高

生鮮農(nóng)產(chǎn)品的易腐性決定其配送必須是全程冷鏈，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的多樣性又決定生鮮配送技術(shù)的復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)性，這些都將帶來(lái)高昂的配送費(fèi)用。據(jù)調(diào)查顯示，我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商的物流成本占銷(xiāo)售價(jià)格的25%～40%，遠(yuǎn)高于其他產(chǎn)品電商的物流成本，其中配送成本占整個(gè)物流成本的35%[3]。究其原因：一是很少利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行規(guī)模化交易去解決小批量、多批次和不定時(shí)的生鮮消費(fèi)問(wèn)題;二是生鮮農(nóng)產(chǎn)品生命周期短，季節(jié)性和地域性強(qiáng)，沒(méi)有合理利用大數(shù)據(jù)挖掘生鮮產(chǎn)品在配送前端的保存方法，增加了配送過(guò)程的損耗成本;三是高破損率，生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送涉及包裝、裝卸、流通加工、倉(cāng)儲(chǔ)等諸多環(huán)節(jié)，沒(méi)有對(duì)生鮮產(chǎn)品進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，增加了產(chǎn)品的破損風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 配送效率低

受海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)困難及有限的數(shù)據(jù)處理技術(shù)等的影響，在配送中心業(yè)務(wù)操作中，仍然以人工操作為主，如人工分揀，需要揀貨員手動(dòng)掃描包裹上的條碼，再根據(jù)包裹上粘貼的快遞單信息進(jìn)行生鮮揀選作業(yè)，這種方式的配送效率和揀選準(zhǔn)確率都較低。另外，在配送過(guò)程中，因?qū)ε渌偷截洉r(shí)間安排不合理，導(dǎo)致生鮮包裹無(wú)法正常簽收，需要二次配送或者需要某一方付出時(shí)間等待成本。

2.3 配送數(shù)據(jù)缺乏標(biāo)準(zhǔn)

生鮮農(nóng)產(chǎn)品從田間到餐桌，需要經(jīng)過(guò)流通加工、裝卸搬運(yùn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)容^長(zhǎng)的供應(yīng)鏈，涉及的環(huán)節(jié)較多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也較多，影響生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的因素也較多?？刂妻r(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全，規(guī)范生鮮配送數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，成為生鮮電商智慧配送發(fā)展的重點(diǎn)。目前，生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商配送方面的物流標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)較多，不同企業(yè)、地區(qū)所使用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不同、依據(jù)不一。比如，不同產(chǎn)品的溫濕度要求、光照、冷凍冷藏時(shí)間，不同地區(qū)配送車(chē)輛的清潔程度、細(xì)菌存量范圍等標(biāo)準(zhǔn)都有所不同。

2.4 信息鏈斷裂

生鮮農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)端到消費(fèi)端中間各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的信息構(gòu)成了一條商品信息鏈條，通過(guò)信息傳遞可實(shí)現(xiàn)生鮮產(chǎn)品的溯源。但目前，生鮮配送過(guò)程中對(duì)配送車(chē)輛的在途信息、產(chǎn)品的溯源信息控制不足，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量安全難以保證;并且，由于信息鏈的中斷，各環(huán)節(jié)信息流通不暢，如生鮮產(chǎn)品的全生命周期，產(chǎn)品的生產(chǎn)日期、可保存時(shí)間、配送所需溫度和濕度等信息難以查詢(xún)，增加了生鮮電商上下游企業(yè)之間的協(xié)調(diào)難度，削弱了生鮮電商企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的反應(yīng)能力與競(jìng)爭(zhēng)力。此外，由于前期對(duì)數(shù)據(jù)的重視度不夠和相關(guān)設(shè)備較為滯后，導(dǎo)致已采集到的歷史數(shù)據(jù)信息不足;信息的擁有或使用主體“各自為政”，共享意愿低下，形成了“信息孤島”。

2.5 節(jié)點(diǎn)選址缺乏科學(xué)性

生鮮農(nóng)產(chǎn)品具有易腐易損、配送時(shí)效強(qiáng)等物理特性，因此，在進(jìn)行配送節(jié)點(diǎn)選址時(shí)需要綜合考慮效率、成本、便捷性等因素，增加了選址的復(fù)雜性。此外，目前配送節(jié)點(diǎn)的選擇主要是人工依據(jù)人流量、待選址租賃價(jià)格的高低來(lái)進(jìn)行選址操作，沒(méi)有充分考慮節(jié)點(diǎn)的可使用面積、節(jié)點(diǎn)附近的交通狀況等對(duì)配送節(jié)點(diǎn)的影響。同時(shí)，配送節(jié)點(diǎn)的選擇也沒(méi)有采用一定的模型及科學(xué)的計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算和求證。因而，面對(duì)復(fù)雜的因素，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)使用傳統(tǒng)的選址方法，存在較大的盲目性，導(dǎo)致選址不精準(zhǔn)、不科學(xué)。

2.6 線路優(yōu)化數(shù)據(jù)有限

生鮮電商消費(fèi)不同于傳統(tǒng)消費(fèi)，其覆蓋范圍廣，消費(fèi)者分布也較為分散，加上復(fù)雜多變的交通環(huán)境，如天氣、道路維修、道路保養(yǎng)、交通事故等，使得其產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，更重要的是數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多，加劇了數(shù)據(jù)采集的復(fù)雜性。在現(xiàn)實(shí)中，這些數(shù)據(jù)分散于不同的部門(mén)，部門(mén)與部門(mén)間缺乏有效的合作，數(shù)據(jù)不能互通有無(wú)，同時(shí)也未能有效使用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集困難。此外，傳統(tǒng)的生鮮電商配送人員通常會(huì)按照習(xí)慣的路線進(jìn)行配送，較少會(huì)選擇路線，即使選擇了路線，在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中也缺乏相應(yīng)的系統(tǒng)、裝置搜集數(shù)據(jù)。

3 提升生鮮電商物流配送智慧化的對(duì)策

3.1 利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和可視化分析技術(shù)，低成本高智慧配送

一是利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等對(duì)生鮮配送資源進(jìn)行整合，促進(jìn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商配送規(guī)模化，適應(yīng)“多品種、小批量、多批次、短周期”生鮮配送特點(diǎn)，形成規(guī)模效應(yīng)，降低整體物流成本。

二是運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)訂單信息與消費(fèi)者分布情況進(jìn)行分析，以便更為智能地安排配送流程、作業(yè)時(shí)序和人力需求，達(dá)到簡(jiǎn)化作業(yè)流程的目的。

三是對(duì)不同品類(lèi)的生鮮產(chǎn)品進(jìn)行可視化分析，與可監(jiān)測(cè)溫度的RFID技術(shù)相結(jié)合，設(shè)定適宜的溫度范圍并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)監(jiān)測(cè)到的溫度數(shù)據(jù)超過(guò)設(shè)置的閾值時(shí)，立即發(fā)出警告，以降低生鮮產(chǎn)品的損耗。

四是，建設(shè)具備保溫、冷凍等多種功能的生鮮智能柜，將智能柜與溫感RFID技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)智能冷凍柜的溫度，降低生鮮農(nóng)產(chǎn)品在最后配送過(guò)程的損耗成本。

3.2 利用大數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)性分析技術(shù)，提高配送效率

一是根據(jù)消費(fèi)者的可接收包裹時(shí)間，利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)性分析能力，對(duì)已有車(chē)輛的行駛路徑、行駛時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)配送作業(yè)時(shí)間的范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高生鮮包裹的送達(dá)率，減少因二次配送導(dǎo)致的低效率問(wèn)題的出現(xiàn)。

二是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘算法得出配送司機(jī)工作的表現(xiàn)模型和預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)司機(jī)的駕駛時(shí)間，合理進(jìn)行排班輪休，提高配送人員工作效率，并降低相關(guān)安全風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

三是積極地向生鮮配送企業(yè)宣傳大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)與便捷之處，促進(jìn)生鮮配送的智慧化程度，引進(jìn)智能分撥技術(shù)，提高配送中心的作業(yè)效率。

3.3 利用大數(shù)據(jù)采集、清洗和可視化分析技術(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化配送作業(yè)

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化首先需要采集不同城市的與配送作業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后利用大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，之后利用大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，將各類(lèi)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)圖表等樣式呈現(xiàn)出來(lái)，最后界定生鮮配送作業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)范圍。當(dāng)然，在生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送過(guò)程中，除了大數(shù)據(jù)的運(yùn)用外，還要結(jié)合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、RFID溫度傳感定位系統(tǒng)、傳感器及物聯(lián)網(wǎng)集成技術(shù)，建立以生鮮農(nóng)產(chǎn)品條碼數(shù)據(jù)庫(kù)為核心的生鮮產(chǎn)品數(shù)據(jù)追溯平臺(tái)，并鏈接到國(guó)家、地方和企業(yè)的新鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)資源，以便在生鮮配送過(guò)程中對(duì)生鮮產(chǎn)品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試和標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)監(jiān)督。

3.4 利用大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和清洗技術(shù)，提升信息的使用價(jià)值

將生鮮電商平臺(tái)信息化，整理前期有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并及時(shí)采集、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，再通過(guò)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)有效地處理配送過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以便為決策提供數(shù)據(jù)支持。當(dāng)然，最主要的是建設(shè)一條完整的信息鏈，將配送的各個(gè)環(huán)節(jié)連接起來(lái)，與物流服務(wù)體系對(duì)接，便于消費(fèi)者實(shí)時(shí)查詢(xún)物流信息，也便于滿(mǎn)足配送企業(yè)遠(yuǎn)程指揮調(diào)度、遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集等方面的信息化需求，做到生鮮配送可視化、可溯源。另外，建立信息平臺(tái)，有利于合理利用人力資源，緩解人力資源緊張問(wèn)題，如疫情期間推行的“共享員工”，通過(guò)共享，既促進(jìn)了復(fù)產(chǎn)復(fù)工，也解決了相關(guān)配送企業(yè)人力不足的問(wèn)題。

3.5 利用大數(shù)據(jù)采集、清洗和處理技術(shù)，合理選擇配送節(jié)點(diǎn)

對(duì)于節(jié)點(diǎn)的選址問(wèn)題，不僅要考慮該節(jié)點(diǎn)自身的便利，而且要考慮各節(jié)點(diǎn)的布局是否可以使整個(gè)配送體系效率最高和效益最優(yōu)。為了實(shí)現(xiàn)效益最優(yōu)，首先需要利用大數(shù)據(jù)采集技術(shù)對(duì)相關(guān)因素產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，然后利用大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，之后利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型，最后定義模型的最佳參數(shù)，得到合適的配送節(jié)點(diǎn)選址。選址首要的是篩選各種因素，然后確定權(quán)重，考慮各因素的等級(jí)系數(shù)，最后根據(jù)等級(jí)系數(shù)和權(quán)重得出最優(yōu)值，如表1所示。

3.6 利用大數(shù)據(jù)采集、處理和預(yù)測(cè)性分析技術(shù)，優(yōu)化車(chē)輛路徑

信息的互聯(lián)互通是大數(shù)據(jù)時(shí)代主要的發(fā)展方向。生鮮配送企業(yè)要積極與相關(guān)企業(yè)進(jìn)行聯(lián)系，建立互聯(lián)互通的信息共享合作模式，做好配送線路的數(shù)據(jù)采集工作，如通過(guò)公共數(shù)據(jù)云采集配送線路的天氣狀況，借助RFID定位系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)的采集，借助交通大數(shù)據(jù)采集交通環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，之后利用分析技術(shù)，細(xì)分城市交通每一段路徑的具體情況，如分析一天中路段的車(chē)輛通過(guò)時(shí)間和通過(guò)率、道路的擁堵情況和發(fā)生交通事故的概率等基礎(chǔ)交通信息。再根據(jù)車(chē)輛配送動(dòng)態(tài)模型和隨機(jī)車(chē)輛路徑規(guī)劃的理論，利用數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)性分析技術(shù)，在充分考慮各配送任務(wù)時(shí)間窗的約束下，快速生成合理的配送路徑，使配送路線和時(shí)間最合適。

參考文獻(xiàn)：

[1]喜崇彬.疫情后零售企業(yè)的物流變革思考[J].物流技術(shù)與應(yīng)用，2020（3）：94-96.

[2]崔海龍，羅錦鎮(zhèn).青島市生鮮電商配送存在的問(wèn)題及對(duì)策研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2019（33）：45-46.

[3]許美賢，鄭琰.大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流企業(yè)中的應(yīng)用：以京東企業(yè)為例[J].電子商務(wù)，2019（5）：55-56.