大数据在冷链物流中的应用.docx

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大数据在冷链物流中的应用

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郭双盈陈明晶沈狄昊浙江财经大学

课题：本文为2013年度国家级大学生创新创业训练计划项目“电子商务模式下杭州市蔬菜配送体系的研究”的最终成果，项目编号为201311482003摘要：面对冷链物流的巨大商机、市场供需关系和相关政策支持，国内冷链物流有了一定的发展，但相关于国外发展的冷链物流，尚处于起步阶段的中国冷链物流面临的挑战仍不容忽视，国内冷链物流如何破局将成为关键性问题。而大数据分析是否能够帮助企业渡过难关，或将成为物流市场的新机遇。

关键词：大数据；冷链物流；信息化

随着移动互联网的大浪袭来，企业的物流信息化程度也不断加深，物流运营过程中也产生了海量的数据，如何运用大数据进行可视化物流运营管理，是物流行业目前面临的机遇和难题。著名物流理论“黑大陆”说和“物流冰山”说更是证明物流领域是一块有待开发的黑土地，而数据将会成为开发这块黑土地的利器。要想成为顶级物流企业，就必须重视数据的价值，我们要将数据本身转化为信息，并通过信息的提炼得出普适的规律，让其在创造利润的过程中，变得价值连城。换句话说，大数据分析将是打开物流潜力市场的金钥匙。

一、我国冷链物流的现状

1.我国冷链物流的现状

我国冷链物流商机逐渐显露，冷库行业以14%的年均增速发展，但是每年仍因冷链薄弱而造成果蔬，肉类，水产品的流通腐损率分别达到20%-30%，12%，15%，而发达国家的果蔬损失率则控制在5%以下。我国每年因冷链问题造成约有1200万吨水果、1.3亿吨蔬菜的浪费，其损失高达1000亿元。每年腐烂损耗的水果、蔬菜可以满足将近2亿人口的基本营养需求。我国是农业生产和农产品消费大国，每年所消费的易腐食品将近10亿吨，其中需要通过冷链物流服务的超过50%。而冷链物流费用占到易腐食品成本的70%，远远高于50%的国际标准。近年来我国冷藏冷冻食品每年增产约10%，然而，我国食品的冷藏运输率只有15%左右，但同时发达国家却达到80%~90%。从物流行业角度看，物流数量的急剧提升，物流信息化水平的落后，配送的成本高，受到第三方物流的冷落，缺乏标准的推广和执行的监管监测，种种因素，都阻碍了我国冷链物流企业的发展。2010年国家发改委第一次制定了《农产品冷链物流“十二五”发展规划》，各地政府政策支持建设农产品冷链物流园区。

2.我国冷链物流的五种模式

目前，我国的冷链物流模式基本可以分成五种模式。

（1）第三方（3PL）冷链物流模式，3PL冷链物流企业为供货商和收货商搭建一个冷链配送的平台，通过自建配送设施实行服务性配送。

（2）生产加工自营冷链物流模式，是以生产加工企业为主导的整合自有物流资源，建立多家便利店以控制销售终端进而建设物流配送中心，实现“产供销一体化”的物流模式。

（3）经营企业自营冷链物流模式，通过小批量、多批次、多品种配送，确保生鲜食品的质量安全，形成了大型零售商独自兼营配送环节为主的冷链物流模式。

（4）依托冷冻批发市场型冷链物流模式，通过与农产品大市场联成一体形成产品生产、收购、加工、储运、配送和提供市场信息服务等一体化的冷链物流运作模式。

（5）国有战略储备型冷库模型，因其国有或集体所有性质，及其承载的特殊战略性，较少参与市场竞争。

二、大数据与数据挖掘

最近几年许多物流企业广泛部署了RFID技术、冷链技术，并在各种终端设备上安装传感器，实时监控温湿度、光照强度，并采用GPS定位实时反馈位置信息。然而，从这些智能终端上获取的数据，并没有得到很好的利用。如何挖掘出隐藏在这些数据背后的价值成为大数据处理的关键。

数据挖掘是大数据处理的一个核心。他从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中利用人工智能、机器学习、模式学习、统计学等技术提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘主要是对数据进行关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。部分学者应用神经网络分析，多元线性回归分析，Petri网融合蚁群算法和带时间窗模型对物流配送做了改进，并得到初步的认可。

数据的挖掘首先是搜集数据，数据越丰富越好，数据量越大越好，只有获得足够的数据，才能获得确定的判断，才能产生认知模型，这是量变到质变的过程。经验由此产生，经验的积累就能产生有价值的判断，认知模型并不是一个模型，而是渐进发展的模型，当认识深入以后，还会产生更加抽象的模型，还会产生许多猜想，通过猜想扩展模型，从而达到深度学习和深度挖掘。

大数据计算机分析的不可替代性