大数据在仓储物流行业的应用.docx

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大数据在仓储物流行业的应用

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赵刚温广炜

【摘要】随着信息技术的发展，大数据与云计算等互联网新技术蓬勃发展。在互联网新背景下，物流行业出现了如“大物流”、“云存储”等新概念，涌现出了将先进互联网技术应用到物流企业实际管理中的新浪潮。其中大数据技术给物流行业的发展提供了新的商机，其有助于传统物流企业对其仓储系统进行优化改造，以满足现代化企业的发展需求。本文在大数据技术的基础上，分析了当下物流企业仓储系统中存在的不足，并运用大数据的相关优势提出了相应的优化策略，弥补了存在的诸多不足。

【关键词】大数据?仓储?系统优化

一、引言

大数据技术通常是指在合理的时间内帮助企业进行常规软件无法处理的海量数据的处理技术，一般具有数据规模巨大（TB，PB级别）、种类繁多、处理速度快、数据价值密度低等4大常见共性。由于物流企业需要及时地进行资源信息传递与共。而大数据技术为良好地解决物流企业的数据传递、共享问题提供了潜在的解决方案。与此同时，大数据技术还可以帮助公司进行更合理的进度安排、方案规划等，信息资源得以及时处理共享，有利于企业决策者第一时间掌握公司动态从而做出正确决策。此外，大数据技术还可以对物流企业的数据进一步挖掘，寻找出数据的潜在价值，用数据创造价值提升企业的利润，以便使数据更具可读性、实用性。

二、物流企业应用大数据技术的价值分析

物流各个环节均会产生大量的数据。这些数据是海量的、无序的。如今，物流企业越来越重视大数据所带来的商业价值，并将其视为企业重要的战略资源。物流大数据本身不存在价值，但通过对物流大数据分析并应用，就能体现出其价值所在。掌握大数据，挖掘大数据，应用大数据技术，能够产生大量的商业价值，这一观点已经被整个物流行业所认同。

（一）有利于物流企业提高管理效率

长期以来，物流企业对数据处理的水平比较低。原有的传统的数据处理方式如数据收集、加工、存储和传输已经不适应物流企业对数据管理的需求而大数据技术可以有效地解决这些问题，它能更好地收集、整合、分析和处理数据，数据融合性更好，零乱杂散的数据变得系统和有序，以提升物流数据的价值。

（二）有利于物流企业做出正确的决策

物流企业的决策主要包括三个方面，即合作与竞争的决策、供需匹配的决策、资源配置的决策。物流企业通过运用大数据技术对市场的原始数据进行收集、分析、处理，可以全面地、深层次地了解到合作者（或者竞争对手）的真实情况，从而做出合作（或竞争）的判断;对特定区域、特定时期的物流供需情况进行分析，从而做出合理的配送管理决策;实时监测市场变化，从动态性和随机性的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，做出合理的资源配置决策，从而实现对物流资源的合理利用。

（三）有利于建立良好的客户关系

传统的客户关系数据一般来源于企业的客户管理系统，或是日常的积累，信息接收方式单一，这样的数据容量有限，更新滞后，客户的需求得不到实时跟踪，也达不到及时满足。随着互联网等信息技术的发展，客户对物流的评价与反馈、需求等信息呈现的形式也是多种多样。物流企业运用大数据技术可以从这些大量的数据源中筛选、提取有用的信息，并对这些数据进行加工、处理、整合，形成有利于物流企业进行客户管理的数据，从而有效减少了客户投诉，服务变被动为主动，通过对新老用户的大数据挖掘和分析，可以满足客户需求，增强客户信用度，培养客户粘性，减少客户流失。

三、大数据技术提升物流仓储系统的运作效率策略

（一）物流企业仓储系统运作方面的不足

目前，亚马逊公司的无人拣货系统被公认为是高效仓储系统的代表。可是国内的大部分物流企业难以达到该水平，究其原因可总结为以下几点：自动化技术尚未成熟应用，难以高效定位拣货点，仍需人工寻找;货品仓储分区不够合理;拣货路径不够优化致使自动拣货小车空载率上升。研究表明，如果自动拣货小车的空驶时间降低50%，则整个仓库系统的工作效率可以提高约10%-15%，可见在建立合理的仓储分区的基础上，运用大数据技术对其路径等进行优化，对于物流企业运作效率的进一步提升至关重要。

（二）提升仓储系统效率的优化策略

合理的仓储分区和合适的仓位对于仓库的合理利用、仓储成本的降低以及装卸搬运次数的减少而言都至关重要。因此，企业可利用大数据技术对历史出入库信息、外部因素等多种数据信息进行统计分析，运用人工神经网络、决策树、聚类分析等对数据进行挖掘，对未来即将出库的货品类型及数量进行趋势预测，为帮助仓储管理人员及时调整仓储分区、货位分布，保证物流效率的最大化提供信息支持。

四、结论

本文介绍了大数据在物流企业仓储系统中的优化中的应用。首先，分析了大数据技术的优势，并在此基础上提出了从仓储系统寻址建设再到日常运营的优化策略。主要就仓储系统常规流程进行了分析·，找出了目前大多数物流企业在这