文/楊志華

大數(shù)據(jù)技術(shù)是智慧物流發(fā)展的主要?jiǎng)恿?，將極大地推動(dòng)了智慧物流行業(yè)的發(fā)展，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智慧物流能夠滿足物流信息資源的整合及共享需求，優(yōu)化物流業(yè)務(wù)流程，促進(jìn)物流管理的協(xié)同化發(fā)展。本文在介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)及智慧物流的發(fā)展特性的基礎(chǔ)上，探討智慧物流運(yùn)營的各方組織主體、層次及相關(guān)技術(shù)，為物流行業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧化、數(shù)據(jù)化提供解決方案。

1.引言：

隨著物流信息技術(shù)的發(fā)展，特別是云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)了以大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用為基礎(chǔ)的智慧物流的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)是通過分析現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)的規(guī)律，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)智慧物流進(jìn)行信息化和高效化的管理，可以實(shí)時(shí)捕捉并分析物流各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，提高物流效率，節(jié)約物流成本，提高客戶服務(wù)水平，培養(yǎng)客戶的黏性，并未物流企業(yè)的正確決策提供決策支持。

2.大數(shù)據(jù)概述。

大數(shù)據(jù)是一個(gè)較為抽象的概念，不同學(xué)者專家對(duì)大數(shù)據(jù)的定義各不相同，麥肯錫是大數(shù)據(jù)研究的先行者，他給出的大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)(big data)指的是大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、儲(chǔ)存、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集[1]。但是大數(shù)據(jù)并沒有特定要求數(shù)據(jù)集需要超過特定的TB值。大數(shù)據(jù)不僅包含海量的數(shù)據(jù)，還還包含復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，而且大數(shù)據(jù)處理的速度比傳統(tǒng)的速度呈爆炸性快速增長，由于新數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，為了使大量數(shù)據(jù)得到有效的利用，需要借助物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)降低處理成本，提供數(shù)據(jù)處理的效率。大數(shù)據(jù)具有要具有典型的4v特征(volume、velocity、variety、value)，即數(shù)據(jù)體量巨大、處理速度快、類型繁多、價(jià)值密度低的特征外，還具有智能化的數(shù)據(jù)采集手段、數(shù)據(jù)應(yīng)用的可視化等特征。

3.智慧物流概述。

智慧物流是以互聯(lián)網(wǎng)+為核心，以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及“三網(wǎng)融合”（傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)）等為技術(shù)支撐，以物流產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化基礎(chǔ)設(shè)施、智能化業(yè)務(wù)運(yùn)營、信息系統(tǒng)輔助決策和關(guān)鍵配套資源為基礎(chǔ)，通過物流各環(huán)節(jié)、各企業(yè)的信息系統(tǒng)無縫集成，實(shí)現(xiàn)物流全過程可自動(dòng)感知識(shí)別、可跟蹤追溯、可實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)、可智能優(yōu)化決策的物流業(yè)務(wù)形態(tài)[2]。

4.大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下智慧物流的運(yùn)營組織分析。

大數(shù)據(jù)背景下，物流行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的收集分析是至關(guān)重要的,需要不斷提升數(shù)據(jù)信息收集和處理的效率，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，為平臺(tái)相關(guān)使用者提供一體化智能服務(wù)，降低物流服務(wù)成本的同時(shí)提升物流服務(wù)效率，基于交換平臺(tái)還能實(shí)現(xiàn)信息共享，提高物流服務(wù)整個(gè)行業(yè)水平，推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，最終推動(dòng)各個(gè)物流部門間的合作的加強(qiáng)。

(1)大數(shù)據(jù)背景下智慧物流運(yùn)營組織框架的三個(gè)層次。大數(shù)據(jù)背景下智慧物流的信息交換各主體與數(shù)據(jù)交換平臺(tái)進(jìn)行信息交互，主要從以下三個(gè)層次構(gòu)建智慧物流運(yùn)營的組織框架。

①智慧物流商物管理運(yùn)營組織。商物管理運(yùn)營組織主要包括企業(yè)，行業(yè)和政府，其核心在于控制商品的流向流量。企業(yè)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析末端市場(chǎng)的具體需求，從而達(dá)到調(diào)整銷售、生產(chǎn)、供應(yīng)及研發(fā)等各個(gè)環(huán)節(jié)，提供更加優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品；行業(yè)從大數(shù)據(jù)中把握行業(yè)動(dòng)態(tài)，結(jié)合行業(yè)自身的特點(diǎn)及發(fā)展規(guī)律，制定出更好的行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃，使行業(yè)的發(fā)展更加健康、快速；政府主要在宏觀層面，通過掌握物流大數(shù)據(jù)獲取不同的種類商品的有效信息，制定和實(shí)施針對(duì)性政策，從而達(dá)到調(diào)控市場(chǎng)的目的。

②智慧物流供應(yīng)鏈管理運(yùn)營組織。智慧物流供應(yīng)鏈管理運(yùn)營組織主要涉及零售商、經(jīng)銷商、批發(fā)商、供應(yīng)商及貨主企業(yè)，它們之間會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過分析其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，能夠更好地協(xié)調(diào)各供應(yīng)鏈主體之間的運(yùn)作，完成生產(chǎn)物流、采購物流、銷售物流、回收物流的高效運(yùn)營，并能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈上各個(gè)環(huán)節(jié)存在的問題，及時(shí)采取措施進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到整個(gè)供應(yīng)鏈的高效、協(xié)調(diào)地運(yùn)作。

③智慧物流業(yè)務(wù)管理運(yùn)營組織。智慧物流業(yè)務(wù)管理運(yùn)營組織主要包括配送企業(yè)，倉儲(chǔ)企業(yè)、運(yùn)輸企業(yè)、流通加工企業(yè)等從事物流服務(wù)的各種企業(yè)，這些企業(yè)既能提供物流綜合服務(wù)，也能提供物流某個(gè)環(huán)節(jié)的服務(wù)。其運(yùn)營中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，既可以為本企業(yè)處理分析，也能為中觀、宏觀層面提供分析依據(jù)，有助于提供物流運(yùn)作效率，實(shí)現(xiàn)物流服務(wù)的一體化。

5.大數(shù)據(jù)背景下智慧物流運(yùn)營技術(shù)分析

在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)支持下，大數(shù)據(jù)背景下的智慧物流運(yùn)營技術(shù)主要包括智慧物流商物管理技術(shù)、智慧物流供應(yīng)鏈管理技術(shù)和智慧物流業(yè)務(wù)管理技術(shù)，把這些技術(shù)的共性技術(shù)應(yīng)用于專業(yè)領(lǐng)域，為客戶提供更智能、更加完美的物流服務(wù)，具體見圖4。

(1)智慧物流商物管理技術(shù)

圖1 大數(shù)據(jù)背景下智慧物流運(yùn)營技術(shù)框架

智慧物流商物管理技術(shù)主要包括預(yù)測(cè)技術(shù)、關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)、聚類分析技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這些技術(shù)主要應(yīng)用于企業(yè)物流，行業(yè)物流以及區(qū)域物流物流，其中預(yù)測(cè)技術(shù)主要是利用過去的數(shù)據(jù)，對(duì)未來的物流變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果來優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)的布局及物流節(jié)點(diǎn)的分布，從而達(dá)到提供物流服務(wù)水平，降低物流成本；聚類分析技術(shù)是把一組研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組來進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，利用聚類分析技術(shù)可以對(duì)龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析，更加準(zhǔn)確地掌握客戶的需求，把握不同客戶在不同情境下的發(fā)展趨勢(shì)，為物流決策提供判斷依據(jù)；相關(guān)性分析技術(shù)是利用大數(shù)據(jù)研究對(duì)象之間的因果關(guān)系，探求不同商品之間的潛在聯(lián)系，有利于促進(jìn)商品銷售，帶來額外的增值利潤；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)采用合適的分析工具進(jìn)行處理，這些工具包括統(tǒng)計(jì)方法、規(guī)模推理、決策樹、模糊集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的深層次規(guī)律，調(diào)整規(guī)劃方案，為客戶提供更為針對(duì)性的產(chǎn)品與服務(wù)。

(2)智慧物流供應(yīng)鏈管理技術(shù)

智慧物流供應(yīng)鏈管理技術(shù)主要包括物流供應(yīng)鏈優(yōu)化技術(shù)、協(xié)同技術(shù)以及可視化技術(shù)，這些技術(shù)主要應(yīng)用在物流的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括采購物流、生產(chǎn)物流、銷售物流以及客戶關(guān)系管理等。物流供應(yīng)鏈優(yōu)化技術(shù)主要通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)果為優(yōu)化決策提供依據(jù)，達(dá)到對(duì)供應(yīng)鏈管理配置及調(diào)度的優(yōu)化。物流供應(yīng)鏈協(xié)同技術(shù)通過供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的數(shù)據(jù)共享，解決供應(yīng)鏈企業(yè)之間的采購協(xié)同、配送協(xié)同、供銷協(xié)同等業(yè)務(wù)的協(xié)同；物流供應(yīng)鏈可視化技術(shù)主要通過智慧物流的感知技術(shù)、實(shí)時(shí)捕捉技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車、貨、庫等信息的獲取，實(shí)現(xiàn)訂單的全程實(shí)時(shí)可視、可控、可管、可追索的跟蹤。

(3)智慧物流業(yè)務(wù)管理技術(shù)

智慧物流業(yè)務(wù)管理技術(shù)主要包括資源整合技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)以及信息控制技術(shù)，這些技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能運(yùn)輸、自動(dòng)倉儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)配送以及流通加工等業(yè)務(wù)領(lǐng)域。其中資源整合技術(shù)主要是利用大數(shù)據(jù)將不同企業(yè)的的物流資源，包括倉儲(chǔ)資源、運(yùn)力資源、信息系統(tǒng)資源進(jìn)行整合，統(tǒng)一規(guī)劃，協(xié)調(diào)利用，使其發(fā)揮出更大的作用；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)通過對(duì)過去積累的大數(shù)據(jù)分析，對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及線路進(jìn)行規(guī)劃和布局，提高物流各環(huán)節(jié)特別是運(yùn)輸與配送環(huán)節(jié)的作業(yè)效率，降低物流成本；信息控制技術(shù)主要是在大數(shù)據(jù)背景下，對(duì)智慧物流信息的全面感知、安全傳輸以及高效的使用，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流的整個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)控制，提供整個(gè)物流過程的的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。

6.結(jié)束語

大數(shù)據(jù)，云計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)等新一代技術(shù)的快速發(fā)展，正在推動(dòng)智慧物流的變革，智慧物流將是物流信息化的下一個(gè)發(fā)展方向，大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流行業(yè)中的發(fā)展和應(yīng)用，將極大提升物流行業(yè)的服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)物流的智能化、一體化、協(xié)同化的發(fā)展。

引用出處

[1]付平德.基于大數(shù)據(jù)的智慧物流模式構(gòu)建[J].網(wǎng)絡(luò)與信息化,2018(1)：135-139.

[2]王喜富.大數(shù)據(jù)與智慧物流[M].北京：清華大學(xué)出版社，2020.8.

[3]唐義.大數(shù)據(jù)背景下智慧物流的優(yōu)化對(duì)策[J],現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化,2021(3)：76-77.

[4]蘇培華.物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下智慧物流的構(gòu)建 [J].物流科技,2016(7):70-72.