物流行业市场巨大，大数据应用将推动传统物流产业向智慧物流这一更高层次快速发展。微构大数据从物流大数据时代背景、政策措施、发展现状、案例分析等方面简要分析在新一代物流产业下的大数据应用。

在移动互联网技术对国民经济日益深入的影响过程中，作为现代经济生活的底层支柱，物流行业也越来越体现出标准化、数据化和智能化的特点。

大数据已经渗透到物流领域的各个环节之中，其作为一种新兴技术，它给物流的发展带来了更多的机遇。对物流企业而言，合理地运用大数据技术，对企业的管理、客户关系维护、资源配置等方面都将起到积极的作用，使物流决策更加高效与准确。

物流大数据定义

物品从供应地到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。

基于目标客户、运输时效、标的重量、资费价格等不同，运输方式主要分整车运输、零担运输和快递运输三种模式。

电商的发展尤其是网络购物的爆发式增长大大促进了快递业的发展，使其成为社会商品流通的重要渠道。同时，以快递为主要形态的电子商务物流服务业成为了物流行业创新最前沿领域，是物流行业智能化的最集中体现。

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。

物流大数据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。

大数据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。

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。

智慧物流大数据发展背景

21世纪以来，物流业增速经历了由快趋缓、逐步企稳的过程。2001-2008年，我国社会物流总额年均增长在20%以上。2008年全球金融危机爆发后，社会物流总额增速出现了较大波动。

2012年-2016年，社会物流总额年均增长8% , 其中2015年、2016年增速回落至3%和5%。与此同时，随着电子商务的快速兴起，快递市场规模迅速增长，呈现出连续跨越式增长态势。

据邮政局统计，继2014年、2015年我国快递年业务量先后突破100亿件和200亿件后，2016年再上新台阶，超过300亿件。全年快递企业业务量达312.8亿件，同比增长51.4%；业务收入累计完成3974.4亿元，同比增长43.5%。

传统商业模式下，物流主要指以大批货物为主的运输和仓储；电子商务兴起后，小包装、多频次的包裹快递需求持续扩大，物流碎片化特征开始显现。国家统计局公布的数据显示，2016年网络零售额达到5.2万亿元，同比增长26%，快递包裹量增长超过50%以上。

快递业务增长率高于网络零售增长率的原因主要有两个：

一是包裹对应货值进一步降低，包裹数量进一步碎片化；

二是移动社交网络蓬勃发展，大量基于移动社交网络的商品交易尚未纳入现有电商统计范畴。

传统经济条件下，流通业的发展依赖于所在的地域。根据国家统计局统计，全国交易额在1亿元以上（含1亿元）的商品批发市场超过5000个，摊位超过350万个，营业面积约3亿平方米。这些专业市场作为传统流通业的重要分销渠道，是商品交易和信息中心，也是物流集散中心。

而电子商务平台兴起后，由于其天然具有统一大市场、大流通的属性，使得任何人在任何地方、任何时间均可达成交易意向，地理位置不再重要。

2016年社会物流需求稳中有升，全年社会物流总额达到230万亿元，同比增长6%左右；社会物流总费用约11.1万亿元，同比增长3%左右，增速与上年基本持平。

与整个物流行业相比，以智慧物流理念为指导的电商物流表现优异，年度增速超过50%，从业人数超过200万人，服务质量、物流时效和效率水平居于领先位置。

物流大数据政策措施

过去5年来，国家高度关注流通业改革，政策给予了大力支持，快递业连续多年以超过50%的速度增长，成为国民经济的一匹黑马。全国的快递业务量从2012年的56.9亿件飙升七倍至2017年的400.8亿件，意味着平均每秒有超过1270个快递被发出。

国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策包括：《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。

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。

2017年7月，国务院常务会议部署推进“互联网+”高效物流，以现代信息技术为标志的智慧物流已成为物流业供给侧结构性改革的先行军。特别是电商物流的迅猛发展，不断刷新物流业的历史纪录，解决了一个又一个世界级的物流难题，催生出各种新的商业模式和业态，智慧物流从此进入了快速发展的新阶段。

物流大数据行业的生命周期比较长，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5年有望快速发展，率先实现大数据增值。

物流大数据发展现状

2016年全国城配市场规模有10000亿，是快递行业的2到3倍。同城货运司机1300万人，是出租车司机的7倍，城市配送市场未来发展前景广阔。

城市配送属于专业的物流配送服务。不同于全国联网专业物流公司的物流服务，城市配送仅提供一个城市从A点到B点之间的短距离物流配送，通常满足“多种产品、单方收货”，或者“单一产品，多方收货”两种不同的需求，配送物品主要以数量大、体积大的货物为主。

大数据成为物流企业的强力助手。作为一种新兴的技术，它给物流企业带来了机遇，合理地运用大数据技术，将对物流企业的管理与决策、客户关系维护、资源配置等方面起到积极的作用。2014年，中国物流大数据应用市场应用规模为2.92亿元，预计到2020年将达到188.23亿元。

目前，中国物流大数据行业刚刚起步，其中初具规模的当属电商物流大数据。近年来，中国网络购物规模日益扩大，与此同时，带动着快递物流行业发展迅速。2008-2014年，中国快递量从15.13亿件激增到135.59亿件，年复合增长率达36.79%。

智慧物流数据分析

物流大数据总体可以划分为三类：

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。

物流大数据应用价值

物流企业运营决策

物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。

以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。

车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率，从而降低物流成本，提高经济效益，而且可加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度等。

配送线路优化

显然在物流行业里面，路径优化是最基本的一项技术。如何设计一个路线满足定制的需求，实现成本最小化，最短时间内拿到派单，还有车辆调度问题等等。

在实际场景中，这些问题会变得非常复杂，因为有非常多的因素要考虑。比如说首先有多个需求，多个送货员，多个出发点。

第二，实时需求，有的是时间窗口，有的是取货，有的是送货，会有不同的限制。

另外因为国内承重限制，这会有很多路程上的不确定性，时间上的不确定性，以及每单的不确定性，这样情况下如何制定一个路线可以更好的服务消费者，也是一个非常重要的问题。这需要很多运筹学优化技术以及机器学习的技术。预测更准确的时间，也是在物流中一个非常重要的应用的场景。

当然最后路径优化除了路上的优化，还有仓库内的摆放，取货送货，这些实际上也是一个优化问题，同样需要机器学习的方法去预测每个货物出货次数以及需求，然后用运筹优化方法设计摆放方案，路径方案，这也是可以将机器学习和运筹学优化结合到一起的场景。

客户关系挖掘

针对已有海量客户与商品数据，应用数据挖掘技术对其关联关系、内在规律进行解析，进而为物流企业发展提供正确的决策依据，是大数据背景下智慧物流的核心。

面对数量巨大的客户信息，物流提供商在设法留住老客户的同时，还要尽可能挖掘潜在的新客户，现在的信息系统对客户管理陈旧，并不能很好的吸引和调动客户积极性，因此用传统的方法并不能满足需求。

但是，拥有处理海量数据能力及自我学习能力的数据挖掘技术与物流信息系统相结合，能够为物流企业提供强有力的支持。

商品关联分析

商品的合理储位对于仓容利用率、储存搬运分拣效率的提高具有重要的意义。

在大数据环境下，对于商品量大、出货频率快的物流中心来讲，商品储位就意味着工作效率和效益，利用数据挖掘技术对海量货品信息间的联系进行关联分析，进而合理安排货架，能够有效提高分拣效率，同时有助于企业制定营销策略。

市场信息聚类分析

产品在进入市场后，并不会永远保持最高销量。一般来讲，随着时间的推移，产品会遵守销量变化的模式，经历四个阶段，即导入期、增长期、成熟期和衰退期，而在各个阶段，产品的生产要求和实物分拨策略不同。

在大数据环境下，针对庞大且瞬息万变的物流市场，利用数据挖掘技术对物流市场数据进行聚类分析，能够有效帮助物流企业规避风险、做出合理决策。

物流大数据案例分析

中铁快运股份有限公司数据仓库系统与各业务系统的分析模块并存，企业下辖18个分公司，每个分公司下辖若干个营业部，每个营业部下辖若干窗口。数据仓库只整合了个别的应用业务系统数据，导致呈现给决策层的报表展示等是分立的，决策层拿到这些报表展示还要综合分析。

多源异构数据缺乏统一管理：

结构多样，关系复杂的数据未有统一管理；

大量实时数据被沉淀下来成为历史数据；

包括语音、车辆追踪的视频的数据应用实时性高、增长快，数据规模大，传统数据存储和处理方案遇到瓶颈；

数据存储和处理技术瓶颈：

主要采用小型机成本高、扩容难；

关系型数据库一般仅支持TB级，且不能通过增加服务器节点来扩展容量；

数据仓库不支持实时计算；

关系数据模型难以管理多种复杂的数据格式；

未实现跨业务的企业级大数据应用：

非结构化数据基本没有被分析应用；

专项分析分散在不同系统中，数据交互成网状结构，投资重复；

企业经营管理数据与调度运行数据相对孤立，有待深化融合，开展创新应用；

中铁快运大数据中心总体业务蓝图

微构科技通过建立大数据中心对行包管理系统、高铁快递E3系统、营业部收支利核算平台中近3年20多亿条存量数据进行汇聚，并整合每日新增的几十万条实时数据，呈现给决策层是统一合并的报表。

微构大数据实现了企业内外部数据横向纵向全面贯通，实现了企业数据全视角、全时程、全粒度的统一视图；

开展大数据技术支撑平台统一建设，满足了企业总体运行及专业领域的规律分析和挖掘，促进了精益化管理；

微构大数据实现了企业内外部全面实施监测，提升企业经营现状洞察力，及时调整企业战略方向，促进企业科学发展。

新一代物流智慧化大势所趋

就目前来看，国内物流运作水平和效率大概仅相当于发达国家90年代的水平。但如果能抓住智慧物流重要的黄金机遇期，中国物流行业的整体运作水平和效率的提升完全有可能实现弯道超车，甚至成为全球物流业科技发展的引领力量。

尤其是随着消费升级的到来，消费趋势有了全新变化，物流行业的重要性被提升至一个新高度。其不仅仅是为了满足电商平台的流通诉求，更是支撑国民经济和社会发展的基础性、战略性产业。

尤其是在新技术、新模式、新业态轮番初现的当下，物流不再只是扮演“中间联结者”的角色，而是成为企业和消费者、虚拟经济和实体经济之间的不可或缺的重要节点。

近年来物流行业发展动能加速转换，以人工智能、大数据、云计算等为代表的技术创新，在物流领域得以规模化应用，现代供应链正在成为新的增长点和发展新动能。

而在进入无界零售时代后，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，随着第四次零售革命的不断深化，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，共建价值网络。

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。

大数据助力智慧物流，新一代物流产业数据价值分析相关推荐

大数据助力智慧城市建设
在大数据时代,政府治理能力的提升越来越离不开云计算.大数据等技术创造的智慧,而这些"技术智慧"的诞生更离不开城市管理者发掘大数据应用的人类智慧.管理部门不仅要对技术有热情,更要有准 ...
青岛智能院助力智慧城市打造智能产业“黄埔军校”
作为青岛市的主干道之一,山东路的拥堵状况一直让人头疼.近日,因为一种交通组织优化方案的实施,山东路和延吉路的通行率提高了近50%.而研发这种智能管控系统的正是位于青岛高新区的青岛智能产业技术研究院.截 ...
大数据在智慧消防领域的应用
张宇然安科瑞电气股份有限公司上海嘉定 201801 摘要:随着城市建设进程的加快,完善消防救援机制已成当务之急,大数据为此提供了重要的技术支持,使之在建设智慧消防体系方面发挥出重要作用.大数据技术 ...
大数据时代智慧健康养老发展趋势
随着大数据分析和挖掘技术的不断成熟,大数据分析和挖掘技术使许多行业的信息技术得到了飞速发展.根据我国第六次人口普查的结果,到2010年,我国老龄化人口约占总人口的8.87%,我国已进入人口老龄化时代. ...
大数据在智慧城市中的应用及其发展
作者 | 网络大数据来源 | raincent_com 城市大数据是指在城市运行过程中产生或获取的数据,是其与信息收集.处理.利用和通信能力相关的活动要素组成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战 ...
大数据在智慧城市的应用与挑战
为了保证城市运营的安全性和效率,智能城市建设需要收集.整合.存储和分析海量的数据资源,并利用智能感知.分布式存储.数据挖掘.实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置,因此,城市大数据是实现城市智慧 ...
大数据在智慧城市的应用在哪方面
为了保证城市运营的安全性和效率,智能城市建设需要收集.整合.存储和分析海量的数据资源,并利用智能感知.分布式存储.数据挖掘.实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置,因此,城市大数据是实现城市智慧 ...
时空大数据与智慧城市
时空大数据是什么时空大数据是指通过采集.记录和处理不同时间.不同空间下的海量数据,从中得出有关时间.地点和活动的有价值信息和知识. 这些数据一般来自于交通.气象.人口.地理.经济.社会等多个领域,包 ...
大华管理平台用户名_大华HOC智慧物流可视化联网追溯解决方案，助力物流行业更高效...
点击上方蓝字关注"大华行业" 随着电商产业的高速发展,物流已经成为人们生活中必不可少的一环.同时,作为国民经济的重要组成部分,物流行业所涉及到的领域也越来越广. 问题凸显对监管部 ...

大数据助力智慧物流，新一代物流产业数据价值分析