大數據技術在物流企業中的應用

許美賢　鄭琰

摘要：近年來物流服務新技術成為了社會關注的熱點，而大數據技術已逐漸成為物流建設的著力點。本文在簡要介紹大數據新技術的基礎上，闡述了此新技術在京東物流企業各方面中的應用及優勢，提出了企業應用大數據技術時存在的問題和解決對策，最后做出對物流大數據新技術的總結和展望。

關鍵詞：大數據;物流企業;京東;應用

隨著我國科技水平的迅速提高和社會經濟文化的不斷進步，許多先進的技術被普遍應用到各行各業，當然物流行業也不例外。近年來，大數據技術與物流行業高度結合，讓物流逐漸從傳統形象往高大上“科技范兒”轉變，促使物流企業掀起科技變革巨浪。本文以京東企業為例，論述大數據新技術的應用研究。

1、大數據技術的概述

大數據技術一般運用數據挖潛、數據分析手段對信息進行整合篩選，使企業能夠在合理的時間內進行傳統數據庫工具無法處理的海量數據的處理技術川，通常具有四大優點：數據規模巨大、來源多樣化、處理能力強大、數據價值密度低。

物流大數據則是指物流各子環節中的海量信息資源。大數據技術借助本身四大優點，對運輸、倉儲、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地節約物流成本、提高工作效率，滿足客戶對物流服務的需求，達到優化供應鏈各方的資源配置和利潤等作用。

2、物流企業應用大數據技術的優勢

物流服務數據的大量化、多樣化使京東物流企業在加大對數據處理方面的投入時，合理地利用大數據，將其視為一項戰略資源，才能夠降低物流成本、提高配送效率。同時京東企業在掌握海量數據資源后，應在各方面做好全面部署工作，才能領先行業為企業及社會創造更多的財富。

2.1?信息共享，掌握企業運作信息

目前，中國電子商務的發展速度已經領先全球。2017年整個京東618年中購物節期間的累計下單金額突破1000億元，第一個小時的銷售額超過去年同期的250%，交易額噴井式增長給數據運維帶來了極大的考驗。根據京東提供的數據，基層工作人員要完成節日期間所有貨物的配送至少需要步行5億公里，路程相當漫長，而京東無人送貨車無人機的投入使用讓整體配送時間大大縮短。從京東的運作情況得知，每一個物流環節的信息爆炸式增長，使得常規的物流信息數據收集、分析和處理工具的能力已經不能滿足企業和客戶對節點的信息需求，這就需要利用數據分析處理平臺篩選出有利用價值的信息，從而促進企業持續穩定發展。

2.2?提供依據幫助物流企業做出正確的決策

通過傳統問卷調研或個人主觀判斷來進行決策的方法已經日暮途窮，這種方式不能及時、準確、客觀地了解到現代消費者的物流服務需求，會使企業做出錯誤的經營決策，錯失重大商機。如果根據人們以往生活經驗，會認為奢侈品在經濟發達的大城市才有高銷售量，在節日前夕就只在經濟發達地區做好倉儲、配送等工作安排。但是京東大數據顯示2018年七夕期間，拉薩地區的鉑金、黃金銷量大幅增長，七夕節前兩周，銷量比平時增長了4.4倍、1.9倍，同時，數據顯示，在拉薩地區，鮮花也是拉薩市民浪漫的必備品，七夕節前兩周，鮮花銷量比平時增長了1.6倍，鉆石銷量比平時增長了2.1倍，腕表銷量比平時增長了48%。此外，七夕節前兩周，拉薩地區生活電器銷量比平時增長了44%。

而京東對信息的收集、匯總處理工作及時高效，在得到較為精準的業務數據后，分析、篩選出有利用價值的信息來判斷和預測每個地區的各種商品需求量及物流服務需求度，進而調整企業運營方案，集中精力完成高效益的業務，充分發揮大數據技術的作用為企業帶來高額利潤。

2.3?通過對數據“加工”來實現數據“增值”

通過對不斷增長的數據進行“加工”，可以在物流企業產生顯著的財務價值。2017年8月京東無人機無人車總部落戶鳳崗，采用規范的模型“加工”數據，使年產值逾400億，年勞動生產率提高0.5%。京東大數據的質量和價值躋身中國頂級互聯網公司之列，借助這些大數據，并對此進行增值處理，就可以為用戶提供個性化服務、為業務運營提供智能化支持。因此，在掌握龐大的數據信息后，提高對數據的“加工能力”篩選出有價值的信息，實現數據的“增值”[2]，才能體現企業的大數據戰略意義。

3、大數據技術在物流領域的應用

隨著現代信息通信技術的快速發展和物流業務量的不斷增加，物流服務過程產生的信息流和相關數據也呈現不斷增長趨勢，而信息處理能力的強弱成為企業之間競爭的關鍵。

在此背景下，以京東為例調研、認知和研究大數據技術在物流企業中的應用，重點體現在以下幾個方面。

3.1?精準的市場預測

京東作為中國最大的自營式B2C電商平臺，在“618”年中購物節、“雙十一”購物狂歡節等大促銷期間流轉著千萬級的訂單數據信息。在大數據技術背景下，京東青龍系統可以根據客戶的購物車、瀏覽時間、評價信息以及收藏夾等所有與銷量有關的數據[3），了解客戶的想法及需求，通過聚類分析確定客戶群，對商品的生命周期進行預測，做好庫存和運輸工作的安排，科學有效地利用現有資源。大數據技術的實時性能很好地解決了傳統問卷調查法延遲性高、效率低下等問題并根據實時的調研結果安排最佳倉儲量，避免錯過最佳銷售時間段。

3.2?倉儲中心的選址優化

在物流中心選址過程中，企業需要綜合考慮經營環境、基礎設施狀況、自然環境、其他因素等。企業要達到成本最小化這個目標，傳統的方法如重心法大多不切實際，無法采用。這就需要利用大數據分析方法使企業根據不同的需求選擇合適的算法，從而獲得最高效益。

2017年8月京東物流用大數據在唐山建成國內首個“前店后倉”體驗中心。京東大數據顯示，三四線城市的日平均單量增速比一、二線增速高出20%，未來三四線城市也將是京東重點布局的方向。截止2018年，京東物流充分利用大數據技術合理規劃布局，在全國擁有了7個物流中心、335個大型倉庫，自營配送覆蓋了全國9%的人口。

3.3?物流線路的優化

配送效率是體現物流企業服務能力強弱的一個關鍵點，物流企業需要采用路徑優化的措施來減低企業運營成本，提高企業的核心競爭力。而利用大數據技術再配合GPS、GIS、PMS等可以抓取到配送地區實時路況，結合智能算法可以規劃出最合理的物流線路和方式，縮短配送時間，從而降低車輛空駛率，提升企業的配送效率。

京東致力于解決“旅行商問題”，通過車載導航系統以最快的速度反映出影響配送計劃的因素，優化貨物的運送路徑及配送順序，提高配送車輛的有效利用率。此外，“618”和“雙十一”期間，倉庫揀選作業路線的規劃至關重要。京東通過大數據分析制定了特定的算法，以便在揀選貨物時使單個物品的耗時從22秒降至16秒。同時，京東大數據在搬運小車路徑規劃方面的應用也極為科學，其運用時空大數據等技術協調規劃倉庫整體搬運路線使搬運小車有序作業，盡量減少擁堵。

4、物流企業應用大數據存在的問題及對策

盡管大數據在物流企業中發揮了其巨大的優勢，使物流經濟效益不斷提升，但在應用過程中也存在諸多問題，只有解決這些問題才能讓大數據為企業創造更多的財富。

4.1?高層管理者對大數據技術缺乏重視和支持

在物流企業中，只有企業高層管理人員關注、認可并支持使用大數據技術，才能使其價值在運營過程中真正挖掘出來。然而，我國大多數物流企業起步較晚，截至目前為止大數據仍處于不成熟階段，大數據的多樣性和復雜性使得數據質量就無法得到有效保障。同時物流企業高層管理人員沒有意識到大數據挖掘、分析技術的重要性，對大數據的認識和理解還沒有真正提升到企業發展的戰略高度，這給大數據技術應用帶來了困難。因此，行業管理部門應該加強對高層管理人員的培訓，改變其落后的物流觀念，注重培養既有企業運營決策能力又重視和支持大數據應用的綜合型管理人員，構建自己的專業分析和管理團隊，使企業運營效益大大提升。

4.2?數據開放性和用戶隱私之間難以平衡

在這個信息時代，用戶的各種隱私信息比如愛好、聯系方式、個人詳細信息等都會被自動記錄在物流供應鏈數據庫中[4]。一旦數據庫系統存在漏洞或者遭受網絡黑客的攻擊時出現數據泄露就會對客戶造成極大的危害，不僅讓企業失信于客戶還會對企業未來的發展形成障礙。因此，物流企業在數據全面共享、方便查詢的背景下應用大數據時應注意保護用戶的個人信息，在不侵犯隱私的情況下對數據加以匯總、整合、分析，健全信息管理的規章制度。與此同時，國家也應該逐步加強隱私立法。

4.3?大數據的準確性和實效性難以把握

大數據給人們帶來便利的同時，也帶來了一些問題。大數據來源廣泛但良莠不齊，一些不完整、不準確、過期的數據信息影響了企業的數據處理和決策分析效果，浪費了許多的人財物等資源，降低企業的經濟效益。因此，物流企業應該注意大數據采集的準確性和實效性，并通過建立專門的數據庫或設備來保存信息以確保數據質量可靠。此外，相關數據庫管理人員根據預先建立的標準來讀取和選擇利用數據。

5、總結與展望

在這個快速發展的時代，大數據技術作為一種新技術在引領物流企業從傳統物流向數據物流和網絡物流的轉變中帶來了機遇和挑戰。但是只要合理地將大數據應用到企業管理及運營中，及時了解客戶物流服務需求，在保障客戶信息安全的同時做出正確的運營決策，就能促進產業升級，為物流企業在大數據時代更好地發展奠定基礎。

參考文獻：

[1]劉以倩.大數據技術在物流企業倉儲系統中的應用[J].物流技術，2016，（12）：37-39.

[2]曠，司維鵬，劉瑩瑩大數據在物流企業中的應用[J].電子商務，2015，（1）：36-37.

[3]劉彩芳.大數據技術在現代物流中的應用研究[J].智能計算機與應用，2017，（6）：169-170.

[4]慧毅.淺談大數據在物流企業中的應用|J].物流工程與管理，2016（1）：68-69.