大数据在物流行业的现状及应用
随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。
所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。
自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数据的政策规划还没有。目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商
贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”货物与物流行动计划，深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
物流大数据行业的生命周期(数据产生-数据采集-数据传输-数据存储-数据处理-数据分析-数据发布、展示和应用-产生新数据)比较长，一般要在5-8年，前期的数据积累和沉淀耗时耗力耗财。目前，中国物流大数据产业正处于起步阶段，未来2年有望快速发展，率先实现大数据增值。
物流是贯穿经济发展和社会生活全局的重要活动。2013年被称为大数据元年，2014年则为移动互联元年。在这个背景下，有必要分析研究大数据技术在物流领域的应用。物流大数据研究和应用刚刚起步，尚属新兴的研究领域，发展比较缓慢。从细分市场来看，医药物流、冷链物流、电商物流等都在尝试赶乘大数据这辆高速列车，但从实际应用情况来看，目前，电商物流凭借互联网平台具有一定的先发优势，菜鸟网络的横空出世更是给电商物流大数据行业带来了新希望，指明了新方向。大数据在物流企业中的应用贯穿了整个物流企业的各个环节。主要表现在物流决策、物流企业行政管理、物流客户管理及物流智能预警等过程中。
在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。物流的供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理
的配送管理。供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量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，从而实现对物流资源的合理利用。
在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。
大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。
物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。
物流是现代经济的核心之一，国务院印发的《物流业发展中长期规划(2014~2020年)》明确提出要以提高物流效率、降低物流成本为重点。因此，在大数据时代背景下，物流行业也必须高度重视统计数据。物流大数据可以划分为三类：第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类;第二是中观层面，就是供
应链、采购物流、生产物流数据分类;第三是宏观层面，基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析。其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部，但此类尚未进行处理分析，成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方;整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据，即宏观层面，指导物流企业经营管理的各个方面，因此，未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。目前，物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理，即各个利益主体通过交换的方式，一方将信息的管理权交给另一方，另一方将信息整合起来后形成服务给一方。以菜鸟网络为例，以消费者、商家、物流企业的数据为依托，为商家、快递企业提供预警预测分析，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前把物流资源进行一定的配置和整合。大数据技术对物流行业最显著的影响是横向流程延拓，纵向流程压缩简化。从供需平衡角度出发，为供方(物流企业)提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务。主要体现在以下几个方面：第一，提高运营管理效率，根据市场数据分析，合理规划分配资源，调整业务结构，确保每个业务均可赢利;第二，预测技术，根据消费者的消费偏好及习惯，预测消费者需求，将商品物流环节和客户的需求同步进行，并预计运输路线和配送路线，缓解运输高峰期的物流压力，提高客户的满意度，提高客户粘度。
大数据在物流行业的应用，打破低层次、低效率、高成本的运输局面，逐渐演成数字化要求极高的行业。大数据已经渗透到物流的各个环节，因此，未来物流行业对大数据的需求前景广阔。大数据的介入
有助于解决物流行业现存的问题，主要体现在运营管理、全程监控、预测预警及客户满意度四个方面。
总之，大数据已经渗透到物流企业的各个环节，引起物流企业普遍关注的同时已经给它们带来了高额效益。但是，面对大数据这一机遇，物流企业的高层管理者仍需给予高度的重视和支持，正视企业应用大数据时存在的问题。
摘要关键字：物流，大数据
物流管理2班丁方雄
201553060149
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大数据在物流中的应用 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
大数据在物流中的应用 内容摘要：随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的 兴起，音频、视频、图像、日志等数据正在以指数级增长，互联网的边界和应用范围不断被扩展。据麦肯锡的预测，2010年全球范围内硬盘存储的新数据超过7EB（1EB=10亿GB），而到2020年，全球数据总量将达到约35ZB（1ZB=10亿TB），大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域，为传统的数据库系统在存储、访问和管理大数据方面带来严峻的考验，无论是在学术界还是工业界，都引起人们高度的关注。 关键词：大数据物流电子商务互联网 一、大数据对物流企业的影响 二、(1)信息对接，掌握企业运作信息 三、在，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的 地步，这给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。 四、(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策 传统的根据和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。 五、(3)培养客户粘性，避免 六、网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望 物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免。 七、(4)数据“加工”从而实现数据“增值” 八、在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直 接分析利用的，绝大部分必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。 九、大数椐在物流企业中的应用
附件46： 高职财经商贸大类智慧物流作业方案设计与实施赛项技能竞赛规程、评分标准及选手须知 一、竞赛内容 本赛项分为智慧物流作业方案设计、智慧物流大数据决策分析与规划、智慧物流作业方案实施三个赛段。 第一赛段：智慧物流作业方案设计 此赛段主要考核竞赛团队对物流作业场地、货物、货架、托盘、各种包装箱、叉车、手推车、月台、客户基本信息、客户需求、配送点及路径信息、工时资料、各种租赁、货位占用费、安全要求等相关信息，进行分析处理能力；货位优化及货物入库方案制定能力；订单处理能力；路线优化能力；作业计划编制能力；配送计划编制能力；资金预算及应急处理能力等。此赛段每参赛队在用U盘提交电子方案的同时，提交纸质打印方案一份，参赛队员签字确认后由裁判组打分。 第二赛段：智慧物流大数据决策分析与规划赛段 此赛段主要考核竞赛团队的仓储与配送数据的采集与分析、运输数据采集与分析、运输业务的跟踪与调度、客户数据的采集与分析、物流行业数据的采集与分析等智慧物流大数据的认知、分析与规划能力。此赛段通过在计算机智慧物流大数据平台中提供的物流企业真实数据和简单数据模型的展示，从宏观到微观等多维度对指定物流行业中的问题得出分析结果，由系统自动判分并输出各竞赛团队此赛段得分情况。 第三赛段：智慧物流作业方案实施赛段 智慧物流作业实施赛段中参赛队根据第一赛段的物流作业方案，分工协作，执行出库作业计划，入库作业计划，执行配送作业计划。在实施过程中考查专业知识、操作技能，团队合作，精益管理，服务质量与安全意识。选手实施方案过程中，可修改方案。以操作规范程度、方案是否可行、实施效率、成本核算、服务质量、安全意识等要素为依据，计算综合成本为评价标准。此赛段由现场评委根据评分标准现场给每个竞赛团队的方案实施情况打分。
一、选择题 1.“智慧物流”概念是在（C）有中国物流技术协会信息中心、华夏物联网、《物流技术应用》编辑部联合提出的。 A.2010年10月 B.2013年10月 C.2009年10月 D.2012年2月 2.智慧物流是以互联网+为核心，以物联网、大数据、（B）及“三网融合”等为技术支撑的。 A.可视化 B.云计算 C.智能化 D.实时化 3. 大数据通常是指数据规模大于10TB以上的数据集。其中，TB是指的2的（C）次方。 A.20 B.30 C.40 D.50 4.大数据的特征通常被描述为4V，即Volume，Velocity，Variety和Value，其中Velocity 指的是（D） A.数据体量大 B.数据类型繁多 C.数据价值密度低 D.数据处理速度快 5.大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（C ） A.原因 B.是什么 C.关联物 D.预测的关键 二、填空题 1.大数据背景下的数据仓库技术，主要包括Hive，Hadoop DB，Hadapt等。 2.智慧物流要求具备信息化、数字化、网络化、集成化、可视化等先进技术特征。 3.物流系统结构分析以网络结构划分为一对多的网络结构、多对一网络结构、多对多网络结构。 三、名词解释 1.云计算：是一种基于网络的、可配置的共享计算资源池，是计算技术分布式处理、并行处理和网络计算的新发展。云计算是大数据分析处理技术的核心原理，也是大数据分析应用的基础平台。 2.SOA（面向服务的体系结构）是一个组件模型。它通过在服务之间定义良好的接口和契约，将应用程序的不同功能单元联系起来，使得构建在智慧物流信息平台中的服务可以一种统一和通用的方式进行交互。 3.网格计算是利用互联网地理位置相对分散的计算机组成一个“虚拟的超级计算机”，其中
大数据在物流行业的现状及应用 随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数据的政策规划还没有。目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商
贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”货物与物流行动计划，深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
1.1.1顺丰网络的建设 自有庞大的服务网络，自有服务网络具有服务标准统一、服务质量稳定、安全性能高等显著优点，能最大程度地保障客户利益。 顺丰自1993年成立以来，每年都投入巨资完善由公司统一管理的自有服务网络：从蜗隅中山，到立足珠三角，到布局长三角；从华南先后扩展至华东、华中、华北；从大陆延展到香港、台湾，直至国际。 顺丰2008年集中呼叫中心，成都呼叫中心，分别接听：（四川，重庆，山东，河南，河北，湖南，湖北，东三省，夏门，江西，山西，甘肃，新疆，等地电话。）合肥呼叫中心。分别接听（安徽，江苏，浙江，上海，福建等电话）。 顺丰在中国大陆目前已建有3个分拨中心（顺义区。潍坊，满足未来十年山东的需求。杭州。），近100个中转场以及2000多个营业网点，覆盖了国内31个省（青海省、西藏自治区暂未开通）近200个大中城市及900多个县级市或城镇。 顺丰在中国香港1993年在香港特别行政区设立营业网点，目前营业网点覆盖了18个行政区中的17个（离岛区暂未开通）。 顺丰在中国台湾2007年在台湾省设立营业网点，覆盖了台湾省台北、桃园、新竹、台中、彰化、嘉义、台南、高雄等主要城市。 在新新加泼和韩国市场的开通
1.1.2 外资快递巨头挤压国际市场 目前国际快递市场上国际快递业务基本上是由国际快递公司经营着。以uPs、FedEX、DHL、TNT等为首的国际快递公司凭借本身先进的技术优势和经验优势占据了中国国际快递业务80％的市场份额。有资料显示，这四家国际快递巨头的速递价格普遍低于己于国内公司lO％一15％左右，这大大提高了他们的竞争力。国内快递企业要想在中国国际快递业务中与他们分一杯羹不是易事，他们是国内快递企业最大的威胁条件。为尽快抢占国内市场作好了充分的准备。而顺丰的国际业务范围也只是扩展到了港澳台和新加坡韩国。 1.1.3仍然会收到很多关于服务质量的投诉 门到门的服务质量还有待进一步的提高。 完善基于物流信息技术的改进工作，将大大的有利于进一步提高服务的质量。提升公司的服务的核心竞争力。同时根据市场的需求制定相关的解决方案，制定合理的配送计划，合理组织运输能力。1.1.4顺丰的规模 快递是一个典型的规模化产业，客户的忠诚度与快递公司的服务覆盖广度有很大关系。当你无法为一个客户提供某一个城市或地区的寄递服务时，这个客户会马上扔掉你的电话，转而将所有订单交给另一家服务网点更多的公司。虽然顺丰的营业额在国内民营公司中占有
大数据在物流中的应用 内容摘要：随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音 频、视频、图像、日志等数据正在以指数级增长，互联网的边界和应用范围不断被扩展。据麦肯锡的预测，2010年全球范围内硬盘存储的新数据超过7EB（1EB=10亿GB），而到2020年，全球数据总量将达到约35ZB（1ZB=10亿TB），大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域，为传统的数据库系统在存储、访问和管理大数据方面带来严峻的考验，无论是在学术界还是工业界，都引起人们高度的关注。 关键词：大数据物流电子商务互联网 一、大数据对物流企业的影响 二、(1)信息对接，掌握企业运作信息 三、在，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这 给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。 四、(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策 传统的根据和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。 同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。 五、(3)培养客户粘性，避免 六、网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业 能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免。 七、(4)数据“加工”从而实现数据“增值” 八、在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利 用的，绝大部分必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。 九、大数椐在物流企业中的应用 (1)物流业做大数据的原因 快递走【大数据在物流的应用】入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。物流业是一个产生大量数据的
大数据在物流管理中的应用 [摘要] 当前，随着电子商务的发展物流业也随之迅猛的发展起来。仅在2015年“双11”期间，快件业务量或将突破5亿件，比去年同期增长近五成；最高日处理量或将达到9000万件，比去年增长38.5％。因此如何及时、准确地收集和分析各种信息与数据,对于制定科学的物流解决方案、提高物流企业管理水平和效益,具有积极重要的作用。在技术趋于成熟下，带动了以大数据应用为基础的智能物流的兴起，极大的促进了产业优化，实现物流产业各个环节的信息共享和协调合作，优化配置。本文的研究意义在于，如何在大数据技术的基础上对于物流产业产生的数据进行分析，整合，做出科学的决策。 [关键词]大数据；物流；管理
一、大数据概述 (1) （一）大数据的定义 (1) （二）大数据的特征 (1) （三）大数据的关键技术 (2) 二、物流管理及物流管理系统概述 (4) （一）物流管理的定义 (4) （二）物流管理的特点 (4) （三）物流管理的基本内容 (4) （四）物流管理系统 (5) 三、物流管理现状 (7) 四、大数据在物流管理中的应用 (9) （一）物流管理系统数据库 (9) （二）物流管理系统中大数据技术的应用 (11) （三）大数据应用于物流管理的重要意义 (12) 五、总结与展望 (13) 致谢语 (16) 参考文献 (17)
引言 电子商务已越来越深入人心，随之发展的首要问题就是物流的问题。当前，我国的物流业也保持着高速的增长，物流的各个环节产生的数据正已爆炸性的增长。在现今物联网、云计算、大数据等技术的发展下。如何运用大数据技术运用到物流管理上，对物流数据进行挖掘、分析、提炼、整合，以便了解物流的状况和业务情况，并进行战略规划，制定物流企业决策，提升物流业的服务水平。 本文介绍大数据的相关术语和技术；介绍现代物流管理以及分析物流管理的现状；分析大数据在物流管理的前景，研究大数据技术可运用在物流管理的技术；发现如今在物流管理中存在的问题并提出相关的对策建议。 一、大数据概述 （一）大数据的定义 大数据技术(Big data）[1]，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。 （二）大数据的特征 （1）体重（Volume）：体重是大数据的空间属性。数据体量巨大，非结构化数据的超大规模和增长，从TB级别跃升到PB级别。 （2）多样性（Variety）：多样式大数据的结构属性。数据类型繁多，有很多不同类型的数据，如文本、图像、视频、机器数据、地理位置信息等。 （3）价值密度（Value）：价值密度是大数据的内容属性。价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 （4）速度（Velocity）：速度是大数据的时间属性。处理速度快，遵循1秒定律，实时分析而非批量式分析。
大数据时代的智能物流 大数据时代的智能物流 电商的“社会化”物流要适应中国电子商务变革，建设中国智能化的物流生态系统。 2013年3月22日，根据“互联网的那些事”微博爆料，王健林，冯仑，郭广昌，李东生，曹国伟，李彦宏，马化腾，江南春，古永锵等重要人物齐聚淘宝创新大厦，有知情人士称，这次商界大佬共聚一堂是为了共同推动智能物流骨干网计划。 根据阿里巴巴对智能物流骨干网（China Smart Logistic Network，简称CSN）的规划，CSN将是一个覆盖全中国，投资周期为5-8年，多层次、多节点的立体网络，电商生态系统的各种角色如制造商、网商、快递物流、第三方服务公司等，都将在网络的渐次展开中成为建设者、使用者、进化者。其作为中国未来商务的基础设施，将支撑日均300亿元的交易额，促进1000万家新型企业的诞生。 “社会化”物流启动 2013年1月23日，阿里巴巴、银泰、复星、富春、“四通一达”、顺丰，以及相关资本市场的领军机构、及金融机构等齐聚杭州阿里巴巴集团总部进行闭门会议，通过了“1000亿元投资建设物流网”的决议。这标志着相对于京东等电商的自办物流而言，阿里巴巴电子商务时代的“社会化”物流正式启动。 其实，早在2012年12月1日，阿里巴巴集团便与浙江省金华市人民政府签署战略合作协议，宣布投资建设“中国?金义电子商务新城”项目，即中国智能物流骨干网关键节点的首个全国样本项目。据悉，阿里巴巴还与上海嘉定、成都高新区等地进行了关键节点建设的会谈。 在电商物流园中，至少有三种角色：阿里巴巴向地方政府要政策，制定标准，保证“智能化”，同时兼有投资人身份；投资或金融机构负责资金来源；第三方物流企业负责运营。
大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多样、价值密度低、处理速度快等特点。现今大数据在经济、政治文化等各个领域都得到一定的应用，并产生了深远的影响。无论是托运商，零售商、社交网路、个性化网站、移动设备、供应商、运营商等。物流产业将迎来挑战，行业内或将出现结构变化，海量数据对物流的影响增加。物流行业联系着各大企业、公司、商家、家庭和个人，所涉及的数据量非常大且具有一定价值。而 大数据恰恰能对这些数据进行快速高效的处理，得到正确有用的信息，对物流行业发展具有重大意义。 传统企业也开始关注电子商务，希望通过把线下产品搬到线上，更好地完成销售，或者是与客户的沟通。未来的实体店面商场或更多地引入网上商城，顾客进入大商场，就可以用各种终端比如手机或平板上网，在休息间查询商场信息，快速检索想要查找的商品与商品信息，然后可以用终端点击购买，或者快速达到商场指定柜台购买。一些商场可能会减少店面，增加网上业务，商场员工办公室会从商场角落搬到大厦写字楼，同时，增加物流大仓库建设，增加大仓库中各种运输工具，大仓库不再是过去那种简单的存放场所，而是一个大的繁忙的工作场所。工作人员不是简单的看管货物，而是具备现代化物流知识的高级人才，甚至需要 会开各种自动化运输工具。 （1）降低物流成本，提高配送效率 大数据涵盖了许多高新技术，主要包括大数据存储、管理和大数据检索使用等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着重要的影响。如采集信息端中的识别、定位和感知，传输信息中的移动互联网技术，以及数据应用和开发方面，将会出现越来越多的数据中心。通过在这些环节中对大数据的充分利用，物流企业可以有效的管理公司员工，快速制定出高效合理的物流配送方案，确定物流配送的交通工具、最佳线路，进行实时监控，很大程度上降低物流配送的成本，大大提高物流配送的效率，给客户提供高效便捷是服务，实现与用户之间的双赢。 （2）从价格竞争转向价值竞争 随着近几年电商行业的飞速发展，物流的强大需求确实存在。但这并不意味着物流快递企业们能相安无事地一起分享大蛋糕。相反，目前我国物流快递行业竞争越来越激烈。要想在竞争中占据大的市场，获得更大的利益，各大企业必须要从价格竞争转向价值竞争，提升自己的服务质量。因而物流快递业应该加快引进大数据云计算等技术。 （3）推动“大物流”体系的形成——菜鸟网络 大数据时代的到来，有效推动“大物流”体系的形成，实现物流行业的巨大变革。所谓“大物流”是指企业的自有物流和第三方物流企业的配送信息与资源共享，以实现更大限度的利用各方面的资源，降低物流成本。社会“大物流”形成之后，企业可以和第三方物流公司合作，物流企业直接面对市场，它根据市场的需要来组织调控若干生产企业的大管家，既负责“后”勤，有负责“前”勤。这样物流企业才会充分合理有效地组织利用资源，既保证自己的经济效益，又保证生产企业的经济效益，从而避免各种问题的产生。 未来在大数据时代，将走向平台，走向社会，面向社会整合运力，而整合的内容主要包括时间、空间、管理和服务。随着互联网实现了信息流更快速更便捷，互联网金融实现了货币流支付或转账，那么，物流业将快速发展。物流产业将带动服务业快速发展，物流业保持快速发展，行业规模、服务能力将提升，物流业正在成为下一个支柱产业。
在当今快速发展的时代下，物流产业的发展离不开云计算、大数据及物联网等综合运用，这已成为大势所趋。未来物流产业的发展不仅如此，它还将实现物流信息化、管理自动化，将各智能终端与互联网连接，同时增加各物流终端的自动化程度，形成智能化、自主化的流程，减少人工干预等，形成网络集成管理、全方位的智能化功能等体系，实现物品的自动识别和信息的互联与共享，真正实现智能物流。 赛智时代认为，物流企业拥抱大数据是物流业发展的必然趋势。要想快速适应大数据时代下变化多端的市场环境，物流企业可以从以下六个方面来创新业务模式： 1、“大数据+物流运力优化”模式探索 大数据涵盖了大数据存储、加工和分析等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着至关重要的作用，如采集信息端中的识别、定位和感知，传输信息中的移动互联网技术，以及数据的应用和开发方面。通过在这些环节中对大数据的充分利用，加强货物流量、流向的预测预警，物流企业可有效推进货物智能分仓与库存前置，快速制定出高效合理的物流配送方案，确定物流配送的交通工具、最佳线路，并实时进行监控，以降低物流配送的成本和提高物流配送的效率，实现对配送场站、运输车辆和人员的精准调度，给客户提供高效便捷的服务，实现双赢。 2、“大数据+供应链”模式探索 大数据时代背景下的物流业是一个新型的跨行业、跨部门、跨区域、渗透性强的复合型产业。大数据的使用将整个供应链系统的业务和管理流程进行再改造，从而提高客户体验。物流企业依托大数据向供应链上下游提供延伸服务，推
进物流与制造、商贸、金融等产业互动融合、协同发展。小米科技公司与顺丰速运公司的合作就是一个典型的案例。小米官网接受的订单数为226万单，当天发货订单20万单。顺丰的信息管理与小米的WMS系统（仓储管理系统）实现了实时对接，出仓订单一旦生产出来，数据会直接进入顺丰的系统，同时使用电子运单的方式，简化了交接手续和减少了中转次数，做到实时提货。 3、“大数据+物流个性化服务”模式探索 充分利用物流大数据，针对不同用户能够提供个性化、定制化服务。大数据让物流企业为每个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆制造业和商业的既有模式。在大数据时代的背景下，通过打造物流数据应用平台，利用物联网、云计算等技术，建立数据库，使用数据挖掘等技术来筛选有效客户信息。在此基础上，对信息进行分析、整理与分类等操作，并将信息共享给商务企业、仓储企业、第三方物流服务商等，使整个供应链能够根据信息对客户需求做出快速反应，以此有针对性地开展个性化服务，让消费者真正得到更多便利，从而提高客户满意度，给物流企业带来新的业绩增长点。 4、“大数据+物流信息互联”模式探索 企业实现物流信息化，能最大限度减少人工的误操作、提高拣选配送的效率、降低物流成本。物流企业加快信息化建设，通过电子化、数据化方式采集物流交易和物流活动信息，推广应用电子面单、电子合同等数据化物流活动信息载体，可有效促进物流活动和物流交易传统模式革新。物流企业可加强综合运输信息以及物流资源交易、车货匹配、安全监管等信息平台建设，推动平台之间数据对接、信息互联，以达到物流活动全程监测预警、实时跟踪查询的目的。 5、“大数据+无人驾驶”模式探索
实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。 大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/819703619.html, 大数据在物流中的应用研究 作者：文雪巍秦秀媛 来源：《商情》2016年第22期 【摘要】物流产业最近几年发展非常快，物流在发展过程中，涉及到很多数据，如何准确处理这些数据，是物流发展过程中的瓶颈问题。现在很多物流企业都借助于大数据，现在是大数据时代，大数据在物流中的应用，提高了物流企业的工作效率，节约了成本，为物流企业的快速发展，提供了可靠的技术支持。 【关键词】大数据物流应用研究 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。 1大数据与数据挖掘 大数据计算机分析的不可替代性"计算机分析效率高，远远超过人脑的处理速度，针对海量数据，计算机能处理，而人类处理不了，甚至要运用超级计算机处理，站在不同的粗糙粒度，采用不同的时间尺度，看到的信息是不同的，因此要进行全维度分析，这就要靠计算机辅助的人机综合系统，或者完全采用计算机建模分析。这是科技发展带来的优势。 大数据挖掘的定性。什么是大数据挖掘？是针对海量数据的计算机辅助分析，是智能化处理模式，是另类智能"这是一种新的探索领域，过去由于计算机联网水平、处理水平、信息积累能力的限制，人们看不到大数据这个领域，因此就无法针对大数据进行建模处理。由于科技发展，大数据呈现在人们眼前，人们有了新的视野，这时急需的是大数据理论和大数据挖掘的方法以及数据运用。人类认识世界依靠本能，而计算机数据挖掘依靠人类智能，因此一切都需要人类主动探索和构建，如何处理好大数据，从而产生更高的分析智能，是大数据领域竞争的高点。积累数据相对较容易，大数据理论能够指导人们更有效地构建大数据分析和挖掘系统，运用大数据则需要建立在先进、完善的理论基础之上。一环扣一环，成为一套提升智能和竞争力的路径。 2大数据在物流企业中的应用前景 2.1大数据的背景与内涵。大数据的定义在学术界还没有形成共识，但大家普遍赞同大数据是指用现有技术难以在可接受的时间内管理、处理和分析的数据集。广义上，大数据包含三
浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分
析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的
行业大数据平台可行性研究报告 项目承担单位：XX 项目编制单位：XX 项目负责人： 编制日期：
目录 第1章项目概述 (1) 1.1项目名称 (1) 1.2项目承担单位 (1) 1.3编制依据 (1) 1.4项目建设内容 (1) 1.5项目建设原则 (2) 1.6投资估算 (3) 1.6.1 主要依据 (3) 1.6.2 投资估算 (3) 1.7效益目标 (4) 1.7.1 绩效目标 (4) 1.7.2 效果目标 (4) 第2章建设背景及可行性 (5) 2.1建设背景 (5) 2.1.1 时代背景 (5) 2.1.2 政策背景 (5) 2.1.3 业务背景 (6) 2.2项目可行性 (7) 2.2.1 政策环境可行性 (7) 2.2.2 技术可行性 (8)
第3章需求分析 (9) 3.1非功能性需求 (9) 3.1.1 灵活性需求 (9) 3.1.2 安全性需求 (10) 3.1.2.1 数据安全 (10) 3.1.2.2 应用安全 (10) 3.1.2.3 系统存取权限控制 (10) 3.1.2.4 数据保密需求 (11) 3.1.2.5 灾难恢复需求 (11) 3.1.3 系统集成需求 (12) 3.1.3.1 基础设施类集成 (12) 3.1.3.2 业务应用类集成 (13) 3.1.3.3 安全体系集成 (13) 3.2功能性需求 (13) 3.2.1 整体用例图 (13) 3.2.2 建设内容 (13) 第4章方案设计 (14) 4.1建设目标 (14) 4.2设计理念 (14) 4.3设计原则 (16) 4.4总体架构设计 (17)
55 摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。 关键词：大数据；物流企业；京东；应用 引言 随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。 1、大数据技术的概述 大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。 物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。 2、物流企业应用大数据技术的优势 物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。 2.1 信息共享，掌握企业运作信息 目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据，基层工作 大数据技术在物流企业中的应用 ——以京东企业为例 文／许美贤 郑琰 人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。 2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策 通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。 而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。 2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值” 通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。 3、大数据技术在物流领域的应用 随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋 ★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.
赛智时代认为，物流企业拥抱大数据是物流业发展的必然趋势。要想快速适应大数据时代下变化多端的市场环境，物流企业可以从以下六个方面来创新业务模式： 1、“大数据+物流运力优化”模式探索 大数据涵盖了大数据存储、加工和分析等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着至关重要的作用，如采集信息端中的识别、定位和感知，传输信息中的移动互联网技术，以及数据的应用和开发方面。通过在这些环节中对大数据的充分利用，加强货物流量、流向的预测预警，物流企业可有效推进货物智能分仓与库存前置，快速制定出高效合理的物流配送方案，确定物流配送的交通工具、最佳线路，并实时进行监控，以降低物流配送的成本和提高物流配送的效率，实现对配送场站、运输车辆和人员的精准调度，给客户提供高效便捷的服务，实现双赢。 2、“大数据+供应链”模式探索 大数据时代背景下的物流业是一个新型的跨行业、跨部门、跨区域、渗透性强的复合型产业。大数据的使用将整个供应链系统的业务和管理流程进行再改造，从而提高客户体验。物流企业依托大数据向供应链上下游提供延伸服务，推进物流与制造、商贸、金融等产业互动融合、协同发展。小米科技公司与顺丰速运公司的合作就是一个典型的案例。小米官网接受的订单数为226万单，当天发货订单20万单。顺丰的信息管理与小米的WMS系统（仓储管理系统）实现了实时对接，出仓订单一旦生产出来，数据会直接进入顺丰的系统，同时使用电子运单的方式，简化了交接手续和减少了中转次数，做到实时提货。 3、“大数据+物流个性化服务”模式探索 充分利用物流大数据，针对不同用户能够提供个性化、定制化服务。大数据让物流企业为每个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆制造业和商业的既有模式。在大数据时代的背景下，通过打造物流数据应用平台，利用物联网、云计算等技术，建立数据库，使用数据挖掘等技术来筛选有效客户信息。在此基础上，对信息进行分析、整理与分类等操作，并将信息共享给商务企业、仓储企业、第三方物流服务商等，使整个供应链能够根据信息对客户需求做出快速反应，以此有针对性地开展个性化服务，让消费者真正得到更多便利，从而提高客户满意度，给物流企业带来新的业绩增长点。
智慧物流与传统物流的比较分析 摘要：传统物流是劳动密集型产业，随着劳动力成本不断上升，物流业智能化设备取代人工成为必然的趋势;同时，消费者的要求越来越高，追求个性化的需求，这促使物流系统要实现资源的全面整合和优化，向协同共享、快速反应等方向发展，传统物流已无法满足这些日益增长的需求。随着全球新一轮科技革命的到来，物流业迎來了产业转型升级的机遇，促进了大数据时代智慧物流的发展。 关键词：智能物流;智慧物流;大数据;物联网 物流业是一个融合了运输业、仓储业、配送业、货代、信息等产业的综合型服务业。近年来，我国物流业市场规模持续不断地扩大，传统物流产业的发展方式已经无法满足日益增长和变化的消费需求，现有资源也难以支撑产业规模的持续快速增长。中国物流行业迫切需要从传统物流向现代物流快速转型，在“工业 4.0”和大数据的背景下，智慧物流产业的发展迎来了机遇。 一、传统物流与智慧物流的定义 1.传统物流的定义及现代物流的发展 根据国家标准《物流术语》对物流定义，物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。从整体来看，物流的发展大概经历以下四个阶段： （1）物流1.0：物流服务单一化 传统物流的服务是比较单一的，主要是物流主体利用自身能力和资源提供物的流动，以满足生产和消费的需求。由于商品生产地与消费地的差异，传统物流主要解决商品在空间与时间上的位移，即把商品从生产领域转移到消费领域最终送交消费者手中。我们把这定义为物流1.0时代。传统物流服务内容单一，物流服务的整体质量水平也相对比较低，因而顾客满意度也比较低，当社会经济发生转型时，传统物流就会面临挑战。 （2）物流2.0：物流服务一体化 随着市场经济迅速发展，我国物流产业的规模不断扩大，政府开始扶持和推