智慧物流：大数据技术在物流行业的应用与前景

一、全文概览

在大数据背景下，物流行业及相关企业借助“大数据+”构建智慧物流，从而实现及时响应市场，调整市场策略，发现潜在商机，优化仓储物流。可以说，物流带来的海量数据与数据信息技术相结合，带来了物流行业的革命，文章在查阅了多篇行业研究报告、文献资料和顺丰、菜鸟等行业龙头企业案例后，从物流发展趋势、物流大数据采集、物流大数据落地、物流大数据展望四个部分总结了“大数据技术”在物流行业的创新应用与前景。

二、 物流行业发展趋势：信息化与智能化

如果用一个词概括全球物流产业发展，就是：稳中向好——2019年全球物流领域投资数量稳步上升，而且投资金额巨大，平均单笔投资金额较高 。其中核心大笔投资主要聚焦在印度等发展中国家的基础物流服务建设方面及荷兰等发达国家的物流信息化方面。由此可见，在基础物流服务能力提升后期，物流领域的投资和发展方向均将逐渐转向信息化等大数据层面。

东方财富数据

降本增效政策频频出台，鼓励使用科技手段提升成本优化空间：目前，中国社会物流费用占GDP比重仍居高不下，近年来持续稳定在14％以上，而发达国家多数维持在8 -9％ 。因此中国物流行业还有较大的发展和提升空间。因而在政策层面，降本增效效果明显的物流信息化越来越多被提起。

物流业的发展经历了人工生产、机械化、自动化再到智慧化的历程。人工生产的比例逐渐降低，物流作业过程中的设备和设施逐步自动化，中国制造2025的提出，强调利用物联信息系统将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。

对于物流科技而言，即整合传统和新兴科技，以互联网、大数据、云计算、物联网等现代信息技术提升物流智能化程度，增强供应链柔性。

三、 物流大数据采集：数据来源

要想充分构建智慧物流，首要考虑的是“不在信息的海洋中渴死”，必须获得可靠的数据来源，那物流大数据方案提供商能从那些方面获取海量数据呢？

本文以目前在大数据方面做得较好的菜鸟物流数据平台进行分析，菜鸟物流汇集的数据源除了阿里自身体系之外，还引入包括消费者、商家、物流公司以及其它社会机构相关数据等；其中包括：

1）消费者的物流数据。消费者收货地址、服务选择、对物流公司的评价数据等。

2）商家的物流数据。商家发货地（通过物流公司揽收网点解析）、商家的发货速度、商家总体以及每个合作伙伴的时效/评分/投诉等、商家对物流公司的选择偏好等。

3）物流公司数据。全国主要物流公司都向菜鸟实时推送包裹跟踪数据，菜鸟通过对"包裹跟踪数据进行分析挖掘,解析出14大物流公司的"路由网络。

4）其它社会数据气象数据。通过和国家气象局的合作，采集了全国的天气预测和实况的数据；交通实况的数据通过和高德地图的合作，采集了全国交通实况的数据。

而其他运用大数据赋能的物流服务商，数据来源也基本如上所述。总之，物流或者电子商务及周边企业要想充分实现“大数据智慧物流”，必须解决的就是优质数据来源与采集问题。

四、 物流大数据落地：商业应用

这一节希望能结合可能所学内容以及所查资料，举出在电子物流领域，商业应用以及当前以及初具雏形、甚至成熟落地的一些物流大数据技术商业应用。指出大数据方案下的智慧物流如何带来“降低成本，提高绩效”。

主要有三大版块：

1.智慧配送物流

实时快递监控：提供快递揽收、在途、派送、签收全流程状态，帮助快递实时跟踪、监控，及时发现问题快件并处理；

个性化预警：支持不同地域的自定义设置快递服务质量、件量下滑预警，用户关注的问题系统提前预警，方便客户基于自身情况定制；

2.智慧仓储物流

智能工具－智慧云仓同时能做到大数据挖掘与分析：

件量预测：结合内外部影响因素，利用数据挖掘方法，批量化精准预测商品SKU的未来订单走势，助力商家提前备货；

分仓模拟：模拟分仓运作场景，提供基于时效和成本的最优解决方案，指导商家合理分仓，提升时效、降低成本，实现“单未下，货先行”；

库存健康：帮助商家即时了解当前库存状况，缺货、呆滞SKU各个击破，进行有效的库存管理，节约成本。

（顺丰的大数据产品：实时洞悉商品出库、入库和库存的变化）

3.智慧商业

洞察同行：第一时间掌握市场行情，关注同行动态，轻松应对件量高峰和低谷;了解哪些属性商品畅销；

关注竞争对手品牌销售动态及用户口碑情况，助力商家优化产品运营，调整营销策略;

洞察消费者：融合顺丰精准全面的运单数据和外部地址信息，通过挖掘顺丰海量的“最后一公里”地址数据，利用大数据技术基于地理位置的商业环境进行分析，结合小区的属性特征。

让商家更清楚掌握消费者的购买偏好及人群画像信息，提供完整的商业落地方案，协助商家更好地进行O2O运营、精准营销，定位目标客户;

洞察供应链：供应链分析立足于揭开行业“黑匣子”，揭露行业内部交流密度，洞悉供应链上游(分销商、代理商、生产企业、原料供应商)活跃程度与下游市场动态(流行趋势、购物偏好、商品热点)。

五、物流大数据展望：应用现在与前景

1.大数据应用现状

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。国家邮政局监测数据显示，2020年6月1日~18日，全国快递业务量完成46.78亿件，同比增长48.66%，进入6月以来，我国快递日均业务量接近2.6亿件 。从几年618购物节产生的数据量看，物流大数据分析非常有用武之地。

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。

总之，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。

2.“大数据+物流”前景

从现有的技术来看，未来“大数据+物流”方案将会更加成熟：仓库选址、商家销量预测、库存分仓策略、智能调拨方案。其中目前有部分已经在实现，只需要优化。

从大数据产品来看，聚焦智慧物流和智慧商业的产品，类似于顺丰的“数据灯塔”，将持续为客户提供物流仓储、市场推广、精准营销、产品运营等方面决策支持。

在进入新零售时代后，以大数据技术为核心的智能技术会驱动整个零售系统的资金、商品和信息流动不断优化。新一代物流来袭的背后，智慧化是大势所趋。从更长远的未来看，新一代物流最终将走向无界物流，依托大数据人工智能科技，通过打通供应渠道、物流平台、服务场景、消费需求等多维度的界限，进行深度融合。

3.智慧物流时代

从物流行业发展趋势看，随着持续的深化供给侧结构性改革，新一代物流能够降低全产业链的物流成本，提高物流供给质量。同时，其也能够提高全要素生产率，逐步释放行业发展的新动能。最终，展现出全新态势的物流行业将成为国内经济强劲的推动力。实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用。在大数据人工智能平台上，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经大规模运用。智慧算法可以让每一个包裹都有最优路径，最短时间送达。甚至基于大数据的“未卜先知”，可以做到“单未下，货先行”，把商品提前分布到消费者身边。大数据和人工智能已经把物流业从肩扛手提的传统模式，带入了科技驱动的新物流时代。