大數據在冷鏈物流中的應用

郭雙盈+陳明晶+沈狄昊

課題：本文為2013年度國家級大學生創新創業訓練計劃項目“電子商務模式下杭州市蔬菜配送體系的研究”的最終成果，項目編號為201311482003

摘 要：面對冷鏈物流的巨大商機、市場供需關系和相關政策支持，國內冷鏈物流有了一定的發展，但相關于國外發展的冷鏈物流，尚處于起步階段的中國冷鏈物流面臨的挑戰仍不容忽視，國內冷鏈物流如何破局將成為關鍵性問題。而大數據分析是否能夠幫助企業渡過難關，或將成為物流市場的新機遇。

關鍵詞：大數據；冷鏈物流；信息化

隨著移動互聯網的大浪襲來，企業的物流信息化程度也不斷加深，物流運營過程中也產生了海量的數據，如何運用大數據進行可視化物流運營管理，是物流行業目前面臨的機遇和難題。著名物流理論“黑大陸”說和“物流冰山”說更是證明物流領域是一塊有待開發的黑土地，而數據將會成為開發這塊黑土地的利器。要想成為頂級物流企業，就必須重視數據的價值，我們要將數據本身轉化為信息，并通過信息的提煉得出普適的規律，讓其在創造利潤的過程中，變得價值連城。換句話說，大數據分析將是打開物流潛力市場的金鑰匙。

一、我國冷鏈物流的現狀

1.我國冷鏈物流的現狀

我國冷鏈物流商機逐漸顯露，冷庫行業以14%的年均增速發展，但是每年仍因冷鏈薄弱而造成果蔬，肉類，水產品的流通腐損率分別達到20%-30%，12%，15% ，而發達國家的果蔬損失率則控制在5%以下。我國每年因冷鏈問題造成約有1200萬噸水果、1.3億噸蔬菜的浪費，其損失高達1000億元。每年腐爛損耗的水果、蔬菜可以滿足將近2億人口的基本營養需求。我國是農業生產和農產品消費大國，每年所消費的易腐食品將近10億噸，其中需要通過冷鏈物流服務的超過50%。而冷鏈物流費用占到易腐食品成本的70%，遠遠高于50%的國際標準。近年來我國冷藏冷凍食品每年增產約10%，然而，我國食品的冷藏運輸率只有15%左右，但同時發達國家卻達到80%～90%。從物流行業角度看，物流數量的急劇提升，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，缺乏標準的推廣和執行的監管監測，種種因素，都阻礙了我國冷鏈物流企業的發展。2010年國家發改委第一次制定了《農產品冷鏈物流“十二五”發展規劃》，各地政府政策支持建設農產品冷鏈物流園區。

2.我國冷鏈物流的五種模式

目前，我國的冷鏈物流模式基本可以分成五種模式。

（1）第三方（3PL）冷鏈物流模式， 3PL冷鏈物流企業為供貨商和收貨商搭建一個冷鏈配送的平臺，通過自建配送設施實行服務性配送。

（2）生產加工自營冷鏈物流模式，是以生產加工企業為主導的整合自有物流資源，建立多家便利店以控制銷售終端進而建設物流配送中心，實現 “產供銷一體化”的物流模式。

（3）經營企業自營冷鏈物流模式，通過小批量、多批次、多品種配送，確保生鮮食品的質量安全，形成了大型零售商獨自兼營配送環節為主的冷鏈物流模式。

（4）依托冷凍批發市場型冷鏈物流模式，通過與農產品大市場聯成一體形成產品生產、收購、加工、儲運、配送和提供市場信息服務等一體化的冷鏈物流運作模式。

（5）國有戰略儲備型冷庫模型，因其國有或集體所有性質，及其承載的特殊戰略性，較少參與市場競爭。

二、大數據與數據挖掘

最近幾年許多物流企業廣泛部署了RFID技術、冷鏈技術，并在各種終端設備上安裝傳感器，實時監控溫濕度、光照強度，并采用GPS定位實時反饋位置信息。然而，從這些智能終端上獲取的數據，并沒有得到很好的利用。如何挖掘出隱藏在這些數據背后的價值成為大數據處理的關鍵。

數據挖掘是大數據處理的一個核心。他從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中利用人工智能、機器學習、模式學習、統計學等技術提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘主要是對數據進行關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。通過對大數據高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業、商家、用戶調整市場政策、減少風險、理性面對市場，并做出正確的決策。部分學者應用神經網絡分析，多元線性回歸分析，Petri網融合蟻群算法和帶時間窗模型對物流配送做了改進，并得到初步的認可。

數據的挖掘首先是搜集數據，數據越豐富越好，數據量越大越好，只有獲得足夠的數據，才能獲得確定的判斷，才能產生認知模型，這是量變到質變的過程。經驗由此產生，經驗的積累就能產生有價值的判斷，認知模型并不是一個模型，而是漸進發展的模型，當認識深入以后，還會產生更加抽象的模型，還會產生許多猜想，通過猜想擴展模型，從而達到深度學習和深度挖掘。

大數據計算機分析的不可替代性。計算機分析效率高，遠遠超過人腦的處理速度，針對海量數據，計算機能處理，而人類處理不了，甚至要運用超級計算機處理，站在不同的粗糙粒度，采用不同的時間尺度，看到的信息是不同的，因此要進行全維度分析，這就要靠計算機輔助的人機綜合系統，或者完全采用計算機建模分析。這是科技發展帶來的優勢。

大數據的運用。當人們有了抽象的模型，就可以針對每個人所積累的數據進行模式匹配與識別，進而針對特定需求的操作進行判斷。需要尋找目標客戶，可以對積累的海量用戶消費數據進行篩選，根據模型識別和匹配出目標客戶群，找到目標客戶群之后，還需要進行針對性的營銷，不同用戶群經常接觸媒體類型不同，尋找每個人的媒體接觸習慣，接觸時間，甚至能夠預測下一次將在什么地方接觸到，于是定向推動廣告信息，就可以做到有的放矢，百發百中。

大數據的運用是精心的籌劃，而不是廣種薄收。個性化才能收到最佳效果。而個性化來自于精準的判斷，精準的判斷來自于豐富的模型和經驗。甚至是一些非常抽象的經驗，類似于人類的直覺。因為只要能夠統計出有價值的經驗，未必非得找到清晰的理論依據，就像中醫的經絡與五行，只要能夠達到治療效果，就是合理的理論，這也如同人們常說的經驗公式。endprint

大數據挖掘的定性。什么是大數據挖掘？是針對海量數據的計算機輔助分析，是智能化處理模式，是另類智能。這是一種新的探索領域，過去由于計算機聯網水平、處理水平、信息積累能力的限制，人們看不到大數據這個領域，因此就無法針對大數據進行建模處理。由于科技發展，大數據呈現在人們眼前，人們有了新的視野，這時急需的是大數據理論和大數據挖掘的方法以及數據運用。人類認識世界依靠本能，而計算機數據挖掘依靠人類智能，因此一切都需要人類主動探索和構建，如何處理好大數據，從而產生更高的分析智能，是大數據領域競爭的高點。積累數據相對較容易，大數據理論能夠指導人們更有效地構建大數據分析和挖掘系統，運用大數據則需要建立在先進、完善的理論基礎之上。一環扣一環，成為一套提升智能和競爭力的路徑。

其操作過程如下圖所示：

三、大數據在冷鏈物流中的應用

大數據的最大特點是通過現有的數據分析規律，而不需要深入的了解原因 ，在冷鏈物流方面，我們可以通過大數據進行信息化，高效性的管理，實時掌控這些數據，提高配送效率，減少損耗。另一方面，隨著市場的發展，客戶的選擇越來越多，競爭更加激烈，通過對數據分析和挖掘，就可以進一步鞏固和客戶之間的關系，為顧客提供更好的服務，增加客戶的信賴，培養客戶的黏性。此外，數據分析還能幫助企業做出正確的決策。對于物流企業來說，成本和效率是一對矛盾體，特別是冷鏈配送的過程中，企業都希望以最低的成本獲得最大的效益但在大數據背景下，企業可以通過數據分析了解具體的業務運行情況，能夠清楚地判斷哪些業務利潤率高、增長較快等，把主要精力放在真正能夠給企業帶來高回報的業務上，避免無端的浪費。同時，通過對實時數據的掌控，企業還可以即時對業務進行調整，確保每個業務都可以贏利，重新規劃處最有路線，從而實現非常高效的運營。

1.最優化路徑調度

在冷鏈物流配送過程中，我們需要的就是兩個條件，一就是“快”，二就是“冷”。要想保證運送物品的質量，降低運輸成本，我們就必須規劃出合理的配送路徑，通過冷鏈車內部的感應系統，在冷鏈車裝卸貨物時，車載計算機會將貨物上RFID傳感器的信息上傳至服務器，服務器在接收數據之后實時分析車輛，包裹信息，根據用戶喜好和送貨路線數據動態運算出最新最優路線，并結合交通路況依據GPS定位系統，做出實時更新。遠程控制系統還可以通過大數據分析得出剩余送貨時間，及時通知顧客取貨，由于生鮮食品運輸是一項連續性的過程，若出現斷鏈很容易導致整個系統的崩盤。所以，必須做到“冷柜”到“冷柜”的運輸，將腐損率降到最低。其次，減少等待時間也節約了物流公司的成本，提高配送效率。

2.實現產品信息實時反饋

生鮮食品對于配送條件極為苛刻，溫度，濕度，光照都會影響產品的腐損率。但是如果我們在冷鏈車中安裝溫濕度和光照傳感器，并將數據傳送到遠程服務中心，根據歷史數據分析出儲存該產品最適宜的溫濕度和光照，以此降低生鮮食品的腐損率。其次車輛上的終端通過移動通信系統與公司的服務器建立聯系，互換數據，物流公司或者車隊管理者可以直接訪問GPS以及其他若干實時數據，如車輛行駛方向，停車或者行駛時間，裝卸貨信息，包括計算駕駛員急加速，急剎車的次數，經濟轉速區行駛時間和怠速長短等信息，方便承運人和托運人對貨品運輸情況的時時跟進，方便追查相關責任，并且在第一時間對冷鏈車做出相關指示，降低損失。

3.后臺及時準確的運營策略調整

大數據分析非常考驗一家公司的對數據的提取速度，分析的效率和精確度，而大數據解決方案讓高管們能夠在開會時，不管誰提出什么問題，系統都能集成實時增量數據，根據詢問和處理非結構化數據快速準確的得出答案，同時，在冷鏈物流市場上最重要的也就是及時性，由于生鮮食品本身就比較特殊，食材分布不均勻，各種果蔬，海產品存在很明顯的季節性，產量也存在峰谷年，這大大增加了冷鏈物流企業的成本和風險。而大數據可以通過現有的數據分析規律，對商業活動內部和外部因素的影響以及CRM和營銷計劃做出及時準確的調配，企業還可以定義需要監控的配送流程，通過及時獲取最需要的數據，如維護成本，故障頻率，燃燒成本和運行路線。

4.得出最優人員安排

大數據挖掘分析為運輸行業提供預測分析和風險預防或補救方案，物流公司可根據歷史數據和實時增量數據得出司機工作表現模型和若干預測模型，能夠準確的預測可避免的事故，人員流動等問題，如根據司機實時的工作表現波動情況，預測司機疲勞程度和排班安排等，為客戶提供合理的解決方案，以便提高司機安全系數，此外還能根據司機和機動車的實時狀況預測可能發生的風險，并及時提供預測和補償解救的方案。

四、大數據的作用

1.大數據成為物流平臺的有力支撐

未來的物流平臺化發展是主流趨勢，驅動平臺運營的核心在數據，任何物流平臺都離不開大數據的支撐。

2.大數據產生更多商業價值

傳統物流靠的是資源整合的差價獲得利潤，未來的物流依托數據帶來的增值服務具有更大的價值，有數據的積累才會延伸金融服務，數據是未來物流盈利模式的金礦。

3.大數據使需求供應鏈可視化

全程供應鏈可視化，這是全球供應鏈的發展趨勢，從需求開始到滿足需求的整個過程。當C2B和O2O模式全面滲透制造和流通行業時，物流信息的可視化是基礎運營的重點，數據成為核心。

4.大數據是物流管理和優化必備的基礎

不管理單個物流運營個體的人、設備效率，還是整個運營路徑的優化，大數據積累是物流運營優化、管理提升重要支持。

5.大數據將變革物流與供應鏈模式

通過消費者的大數據分析，預測末端人群的消費者數據，提前完成物流配載和庫存布局，改善了傳統的供應鏈模式，大大提高了客戶體驗。

6.大數據可以參與運營管理，控制風險

通過對物流末端數據的監控可以實現運營安全的全程實時可視，從而完成對運營安全的監控和預警，同時對資源調度與配置帶來更加高效的結果。

五、結語

大數據是現代物流運營管理的金礦，傳統的物流商業模式將因為大數據而變革，數據的商業化應用將為行業帶來諸多創新，期待更多的物流企業、物流平臺機構成功的落地應用，有效的帶動產業變革。

參考文獻：

[1]寧曉利.我國食品冷鏈物流模式[J].中國物流與采購，2010（20）：68-69.

[2]申作蘭，林德山.我國食品冷鏈物流瓶頸的突破研究[J].商品儲運與養護，2008，30（4）：32-34.

[3]蘭洪杰.食品冷鏈物流 系統協同 對象與過程研究[ J].中國流通經濟， 2009（ 2） ： 20- 23.

[4]胡天石.冷鏈物流發展問題研究[J].北京工商大學學報：社會科學版，2010（4）：12～17.endprint

大數據挖掘的定性。什么是大數據挖掘？是針對海量數據的計算機輔助分析，是智能化處理模式，是另類智能。這是一種新的探索領域，過去由于計算機聯網水平、處理水平、信息積累能力的限制，人們看不到大數據這個領域，因此就無法針對大數據進行建模處理。由于科技發展，大數據呈現在人們眼前，人們有了新的視野，這時急需的是大數據理論和大數據挖掘的方法以及數據運用。人類認識世界依靠本能，而計算機數據挖掘依靠人類智能，因此一切都需要人類主動探索和構建，如何處理好大數據，從而產生更高的分析智能，是大數據領域競爭的高點。積累數據相對較容易，大數據理論能夠指導人們更有效地構建大數據分析和挖掘系統，運用大數據則需要建立在先進、完善的理論基礎之上。一環扣一環，成為一套提升智能和競爭力的路徑。

其操作過程如下圖所示：

三、大數據在冷鏈物流中的應用

大數據的最大特點是通過現有的數據分析規律，而不需要深入的了解原因 ，在冷鏈物流方面，我們可以通過大數據進行信息化，高效性的管理，實時掌控這些數據，提高配送效率，減少損耗。另一方面，隨著市場的發展，客戶的選擇越來越多，競爭更加激烈，通過對數據分析和挖掘，就可以進一步鞏固和客戶之間的關系，為顧客提供更好的服務，增加客戶的信賴，培養客戶的黏性。此外，數據分析還能幫助企業做出正確的決策。對于物流企業來說，成本和效率是一對矛盾體，特別是冷鏈配送的過程中，企業都希望以最低的成本獲得最大的效益但在大數據背景下，企業可以通過數據分析了解具體的業務運行情況，能夠清楚地判斷哪些業務利潤率高、增長較快等，把主要精力放在真正能夠給企業帶來高回報的業務上，避免無端的浪費。同時，通過對實時數據的掌控，企業還可以即時對業務進行調整，確保每個業務都可以贏利，重新規劃處最有路線，從而實現非常高效的運營。

1.最優化路徑調度

在冷鏈物流配送過程中，我們需要的就是兩個條件，一就是“快”，二就是“冷”。要想保證運送物品的質量，降低運輸成本，我們就必須規劃出合理的配送路徑，通過冷鏈車內部的感應系統，在冷鏈車裝卸貨物時，車載計算機會將貨物上RFID傳感器的信息上傳至服務器，服務器在接收數據之后實時分析車輛，包裹信息，根據用戶喜好和送貨路線數據動態運算出最新最優路線，并結合交通路況依據GPS定位系統，做出實時更新。遠程控制系統還可以通過大數據分析得出剩余送貨時間，及時通知顧客取貨，由于生鮮食品運輸是一項連續性的過程，若出現斷鏈很容易導致整個系統的崩盤。所以，必須做到“冷柜”到“冷柜”的運輸，將腐損率降到最低。其次，減少等待時間也節約了物流公司的成本，提高配送效率。

2.實現產品信息實時反饋

生鮮食品對于配送條件極為苛刻，溫度，濕度，光照都會影響產品的腐損率。但是如果我們在冷鏈車中安裝溫濕度和光照傳感器，并將數據傳送到遠程服務中心，根據歷史數據分析出儲存該產品最適宜的溫濕度和光照，以此降低生鮮食品的腐損率。其次車輛上的終端通過移動通信系統與公司的服務器建立聯系，互換數據，物流公司或者車隊管理者可以直接訪問GPS以及其他若干實時數據，如車輛行駛方向，停車或者行駛時間，裝卸貨信息，包括計算駕駛員急加速，急剎車的次數，經濟轉速區行駛時間和怠速長短等信息，方便承運人和托運人對貨品運輸情況的時時跟進，方便追查相關責任，并且在第一時間對冷鏈車做出相關指示，降低損失。

3.后臺及時準確的運營策略調整

大數據分析非常考驗一家公司的對數據的提取速度，分析的效率和精確度，而大數據解決方案讓高管們能夠在開會時，不管誰提出什么問題，系統都能集成實時增量數據，根據詢問和處理非結構化數據快速準確的得出答案，同時，在冷鏈物流市場上最重要的也就是及時性，由于生鮮食品本身就比較特殊，食材分布不均勻，各種果蔬，海產品存在很明顯的季節性，產量也存在峰谷年，這大大增加了冷鏈物流企業的成本和風險。而大數據可以通過現有的數據分析規律，對商業活動內部和外部因素的影響以及CRM和營銷計劃做出及時準確的調配，企業還可以定義需要監控的配送流程，通過及時獲取最需要的數據，如維護成本，故障頻率，燃燒成本和運行路線。

4.得出最優人員安排

大數據挖掘分析為運輸行業提供預測分析和風險預防或補救方案，物流公司可根據歷史數據和實時增量數據得出司機工作表現模型和若干預測模型，能夠準確的預測可避免的事故，人員流動等問題，如根據司機實時的工作表現波動情況，預測司機疲勞程度和排班安排等，為客戶提供合理的解決方案，以便提高司機安全系數，此外還能根據司機和機動車的實時狀況預測可能發生的風險，并及時提供預測和補償解救的方案。

四、大數據的作用

1.大數據成為物流平臺的有力支撐

未來的物流平臺化發展是主流趨勢，驅動平臺運營的核心在數據，任何物流平臺都離不開大數據的支撐。

2.大數據產生更多商業價值

傳統物流靠的是資源整合的差價獲得利潤，未來的物流依托數據帶來的增值服務具有更大的價值，有數據的積累才會延伸金融服務，數據是未來物流盈利模式的金礦。

3.大數據使需求供應鏈可視化

全程供應鏈可視化，這是全球供應鏈的發展趨勢，從需求開始到滿足需求的整個過程。當C2B和O2O模式全面滲透制造和流通行業時，物流信息的可視化是基礎運營的重點，數據成為核心。

4.大數據是物流管理和優化必備的基礎

不管理單個物流運營個體的人、設備效率，還是整個運營路徑的優化，大數據積累是物流運營優化、管理提升重要支持。

5.大數據將變革物流與供應鏈模式

通過消費者的大數據分析，預測末端人群的消費者數據，提前完成物流配載和庫存布局，改善了傳統的供應鏈模式，大大提高了客戶體驗。

6.大數據可以參與運營管理，控制風險

通過對物流末端數據的監控可以實現運營安全的全程實時可視，從而完成對運營安全的監控和預警，同時對資源調度與配置帶來更加高效的結果。

五、結語

大數據是現代物流運營管理的金礦，傳統的物流商業模式將因為大數據而變革，數據的商業化應用將為行業帶來諸多創新，期待更多的物流企業、物流平臺機構成功的落地應用，有效的帶動產業變革。

參考文獻：

[1]寧曉利.我國食品冷鏈物流模式[J].中國物流與采購，2010（20）：68-69.

[2]申作蘭，林德山.我國食品冷鏈物流瓶頸的突破研究[J].商品儲運與養護，2008，30（4）：32-34.

[3]蘭洪杰.食品冷鏈物流 系統協同 對象與過程研究[ J].中國流通經濟， 2009（ 2） ： 20- 23.

[4]胡天石.冷鏈物流發展問題研究[J].北京工商大學學報：社會科學版，2010（4）：12～17.endprint

大數據挖掘的定性。什么是大數據挖掘？是針對海量數據的計算機輔助分析，是智能化處理模式，是另類智能。這是一種新的探索領域，過去由于計算機聯網水平、處理水平、信息積累能力的限制，人們看不到大數據這個領域，因此就無法針對大數據進行建模處理。由于科技發展，大數據呈現在人們眼前，人們有了新的視野，這時急需的是大數據理論和大數據挖掘的方法以及數據運用。人類認識世界依靠本能，而計算機數據挖掘依靠人類智能，因此一切都需要人類主動探索和構建，如何處理好大數據，從而產生更高的分析智能，是大數據領域競爭的高點。積累數據相對較容易，大數據理論能夠指導人們更有效地構建大數據分析和挖掘系統，運用大數據則需要建立在先進、完善的理論基礎之上。一環扣一環，成為一套提升智能和競爭力的路徑。

其操作過程如下圖所示：

三、大數據在冷鏈物流中的應用

大數據的最大特點是通過現有的數據分析規律，而不需要深入的了解原因 ，在冷鏈物流方面，我們可以通過大數據進行信息化，高效性的管理，實時掌控這些數據，提高配送效率，減少損耗。另一方面，隨著市場的發展，客戶的選擇越來越多，競爭更加激烈，通過對數據分析和挖掘，就可以進一步鞏固和客戶之間的關系，為顧客提供更好的服務，增加客戶的信賴，培養客戶的黏性。此外，數據分析還能幫助企業做出正確的決策。對于物流企業來說，成本和效率是一對矛盾體，特別是冷鏈配送的過程中，企業都希望以最低的成本獲得最大的效益但在大數據背景下，企業可以通過數據分析了解具體的業務運行情況，能夠清楚地判斷哪些業務利潤率高、增長較快等，把主要精力放在真正能夠給企業帶來高回報的業務上，避免無端的浪費。同時，通過對實時數據的掌控，企業還可以即時對業務進行調整，確保每個業務都可以贏利，重新規劃處最有路線，從而實現非常高效的運營。

1.最優化路徑調度

在冷鏈物流配送過程中，我們需要的就是兩個條件，一就是“快”，二就是“冷”。要想保證運送物品的質量，降低運輸成本，我們就必須規劃出合理的配送路徑，通過冷鏈車內部的感應系統，在冷鏈車裝卸貨物時，車載計算機會將貨物上RFID傳感器的信息上傳至服務器，服務器在接收數據之后實時分析車輛，包裹信息，根據用戶喜好和送貨路線數據動態運算出最新最優路線，并結合交通路況依據GPS定位系統，做出實時更新。遠程控制系統還可以通過大數據分析得出剩余送貨時間，及時通知顧客取貨，由于生鮮食品運輸是一項連續性的過程，若出現斷鏈很容易導致整個系統的崩盤。所以，必須做到“冷柜”到“冷柜”的運輸，將腐損率降到最低。其次，減少等待時間也節約了物流公司的成本，提高配送效率。

2.實現產品信息實時反饋

生鮮食品對于配送條件極為苛刻，溫度，濕度，光照都會影響產品的腐損率。但是如果我們在冷鏈車中安裝溫濕度和光照傳感器，并將數據傳送到遠程服務中心，根據歷史數據分析出儲存該產品最適宜的溫濕度和光照，以此降低生鮮食品的腐損率。其次車輛上的終端通過移動通信系統與公司的服務器建立聯系，互換數據，物流公司或者車隊管理者可以直接訪問GPS以及其他若干實時數據，如車輛行駛方向，停車或者行駛時間，裝卸貨信息，包括計算駕駛員急加速，急剎車的次數，經濟轉速區行駛時間和怠速長短等信息，方便承運人和托運人對貨品運輸情況的時時跟進，方便追查相關責任，并且在第一時間對冷鏈車做出相關指示，降低損失。

3.后臺及時準確的運營策略調整

大數據分析非常考驗一家公司的對數據的提取速度，分析的效率和精確度，而大數據解決方案讓高管們能夠在開會時，不管誰提出什么問題，系統都能集成實時增量數據，根據詢問和處理非結構化數據快速準確的得出答案，同時，在冷鏈物流市場上最重要的也就是及時性，由于生鮮食品本身就比較特殊，食材分布不均勻，各種果蔬，海產品存在很明顯的季節性，產量也存在峰谷年，這大大增加了冷鏈物流企業的成本和風險。而大數據可以通過現有的數據分析規律，對商業活動內部和外部因素的影響以及CRM和營銷計劃做出及時準確的調配，企業還可以定義需要監控的配送流程，通過及時獲取最需要的數據，如維護成本，故障頻率，燃燒成本和運行路線。

4.得出最優人員安排

大數據挖掘分析為運輸行業提供預測分析和風險預防或補救方案，物流公司可根據歷史數據和實時增量數據得出司機工作表現模型和若干預測模型，能夠準確的預測可避免的事故，人員流動等問題，如根據司機實時的工作表現波動情況，預測司機疲勞程度和排班安排等，為客戶提供合理的解決方案，以便提高司機安全系數，此外還能根據司機和機動車的實時狀況預測可能發生的風險，并及時提供預測和補償解救的方案。

四、大數據的作用

1.大數據成為物流平臺的有力支撐

未來的物流平臺化發展是主流趨勢，驅動平臺運營的核心在數據，任何物流平臺都離不開大數據的支撐。

2.大數據產生更多商業價值

傳統物流靠的是資源整合的差價獲得利潤，未來的物流依托數據帶來的增值服務具有更大的價值，有數據的積累才會延伸金融服務，數據是未來物流盈利模式的金礦。

3.大數據使需求供應鏈可視化

全程供應鏈可視化，這是全球供應鏈的發展趨勢，從需求開始到滿足需求的整個過程。當C2B和O2O模式全面滲透制造和流通行業時，物流信息的可視化是基礎運營的重點，數據成為核心。

4.大數據是物流管理和優化必備的基礎

不管理單個物流運營個體的人、設備效率，還是整個運營路徑的優化，大數據積累是物流運營優化、管理提升重要支持。

5.大數據將變革物流與供應鏈模式

通過消費者的大數據分析，預測末端人群的消費者數據，提前完成物流配載和庫存布局，改善了傳統的供應鏈模式，大大提高了客戶體驗。

6.大數據可以參與運營管理，控制風險

通過對物流末端數據的監控可以實現運營安全的全程實時可視，從而完成對運營安全的監控和預警，同時對資源調度與配置帶來更加高效的結果。

五、結語

大數據是現代物流運營管理的金礦，傳統的物流商業模式將因為大數據而變革，數據的商業化應用將為行業帶來諸多創新，期待更多的物流企業、物流平臺機構成功的落地應用，有效的帶動產業變革。

參考文獻：

[1]寧曉利.我國食品冷鏈物流模式[J].中國物流與采購，2010（20）：68-69.

[2]申作蘭，林德山.我國食品冷鏈物流瓶頸的突破研究[J].商品儲運與養護，2008，30（4）：32-34.

[3]蘭洪杰.食品冷鏈物流 系統協同 對象與過程研究[ J].中國流通經濟， 2009（ 2） ： 20- 23.

[4]胡天石.冷鏈物流發展問題研究[J].北京工商大學學報：社會科學版，2010（4）：12～17.endprint