導(dǎo)語(yǔ)：大數(shù)據(jù)物流行業(yè)降本增效探析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)物流降本增效促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議》，強(qiáng)調(diào)了物流業(yè)發(fā)展對(duì)于第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的重要性，要從設(shè)施建設(shè)、信息化等方面來促進(jìn)物流的降本增效，同時(shí)大力鼓勵(lì)智能化物流發(fā)展。2018年國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)又對(duì)物流降本增效作出了部署，提出了三項(xiàng)舉措。國(guó)家層面的重視，反映了我國(guó)物流行業(yè)“高成本低效率”問題依然嚴(yán)峻，也是國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要部分。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作為促進(jìn)物流行業(yè)的有效手段之一進(jìn)入到研究視野。

一、物流行業(yè)大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)

web2.0技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算的快速發(fā)展衍生了大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不斷掀起了各行各業(yè)的全新技術(shù)風(fēng)潮，甚至顛覆了科技信息領(lǐng)域的發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘和研究的價(jià)值也逐漸凸顯，給各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域帶來巨大沖擊的同時(shí)也帶來了發(fā)展機(jī)遇。大數(shù)據(jù)時(shí)代已至，各國(guó)紛紛將大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略發(fā)展上升到國(guó)家層面。黨的報(bào)告提出，“要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合”。這充分說明我國(guó)前瞻性地將大數(shù)據(jù)發(fā)展納入國(guó)家戰(zhàn)略謀劃之中。隨著物流市場(chǎng)中自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、集成化及數(shù)字化程度的逐漸增強(qiáng)，數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性日益凸顯，日漸復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中的價(jià)值亟待挖掘。這個(gè)巨大物流信息平臺(tái)中的數(shù)據(jù)，已然具備了大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)。1.Volume（海量）根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，在過去的十年里，物流市場(chǎng)規(guī)模高位運(yùn)行連續(xù)五年位居世界第一，快遞業(yè)務(wù)總量飆速上升，從2009年的18.6億件上升到2018年的507.1億件。與此深度關(guān)聯(lián)的市場(chǎng)貨量數(shù)據(jù)、交通網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)、定價(jià)成本數(shù)據(jù)及相關(guān)車輛網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等爆發(fā)性增長(zhǎng)，甚至超過了PB、EB級(jí)別。這不斷要求物流行業(yè)從中挖掘高價(jià)值信息，分析和預(yù)測(cè)如此大規(guī)模數(shù)據(jù)。2.Variety（多樣）物流新業(yè)態(tài)下的數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，可分為3類:①結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如物流企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)等；②半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等；③非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如各類物流清單報(bào)表等。3.Velocity（高速）根據(jù)《2018年中國(guó)快發(fā)展指數(shù)報(bào)告》顯示，中國(guó)快遞發(fā)展指數(shù)為814.5，同比提高23.6%。在物流行業(yè)中，數(shù)據(jù)也在高速和實(shí)時(shí)流動(dòng)。利用Hadoop等開源技術(shù)持續(xù)實(shí)時(shí)地處理數(shù)據(jù)流，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)反哺時(shí)不我待。4.Value（價(jià)值）大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用為物流領(lǐng)域開啟無限可能。貨主是物流企業(yè)核心服務(wù)對(duì)象，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析與深層次預(yù)測(cè)，把握市場(chǎng)變化，更好地滿足用戶的需求，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)、路由規(guī)劃、物流定價(jià)、車輛管理等傳統(tǒng)物流業(yè)相關(guān)方面將插上數(shù)字化翅膀，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化與配置。

二、大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)在物流行業(yè)中的運(yùn)用過程，首先，可從運(yùn)輸環(huán)節(jié)、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)、包裝加工環(huán)節(jié)等物流環(huán)節(jié)中有效地收集、處理海量數(shù)據(jù)和巨量信息，建立數(shù)學(xué)模型挖掘高質(zhì)信息并進(jìn)行數(shù)學(xué)分析；其次，將數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)踐中，以此實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，提高運(yùn)輸配送效率和時(shí)效，降低物流成本，快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)反哺，幫助物流企業(yè)規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、做出合理滿意的決策來實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。圖1顯示了物流行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的一般流程。1.智慧商物預(yù)測(cè)（對(duì)貨物進(jìn)行分析——路由規(guī)劃）。物流市場(chǎng)存在高度的動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，可以從中挖掘出市場(chǎng)的實(shí)時(shí)供需關(guān)系、不同產(chǎn)品品類的流量及流向等信息，以實(shí)現(xiàn)合理調(diào)整資源配置、優(yōu)化物流路由路徑和運(yùn)輸，快速響應(yīng)供需市場(chǎng)。截止目前，很多物流企業(yè)只關(guān)注快速高效地將貨品從起點(diǎn)運(yùn)送到終點(diǎn)，而非關(guān)注貨物本身。實(shí)際上，物流企業(yè)可以通過自身數(shù)據(jù)的挖掘，出售市場(chǎng)信息給關(guān)聯(lián)服務(wù)對(duì)象企業(yè)，拓展業(yè)務(wù)板塊，以此擴(kuò)大收入來源。比如，一家物流企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析了解到，在武漢市武昌區(qū)30%的用戶每個(gè)月都會(huì)購(gòu)買線上生鮮產(chǎn)品，其中某街道每個(gè)月都購(gòu)置生鮮產(chǎn)品的用戶占到了60%。分析這一消費(fèi)現(xiàn)象，往往暴露出商機(jī)。物流運(yùn)營(yíng)商在不泄露信息來源和保護(hù)消費(fèi)者隱私的基礎(chǔ)上，仔細(xì)收集和挖掘這些有價(jià)值的信息，報(bào)告給有這些信息需求的企業(yè)。除此之外，物流企業(yè)還可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有效地規(guī)劃配送路線，預(yù)測(cè)交通狀況和事故，平衡物流鏈負(fù)載。2.物流定價(jià)。貨物的運(yùn)輸方式有公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸及海洋運(yùn)輸。僅以公路運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)市場(chǎng)為例，論述采納大數(shù)據(jù)分析技術(shù)支撐物流定價(jià)的應(yīng)用。由于貨運(yùn)市場(chǎng)具有信息化程度低、零散化、非標(biāo)準(zhǔn)化等特點(diǎn)，物流價(jià)格波動(dòng)大的同時(shí)，物流企業(yè)之間的價(jià)格戰(zhàn)也愈演愈烈，嚴(yán)重影響物流市場(chǎng)穩(wěn)定。物流價(jià)格基于成本計(jì)算，要考慮各種各樣的因素，如貨物類型、運(yùn)力成本、地域因素、交通網(wǎng)絡(luò)路況，等等。目前，物流市場(chǎng)上的貨運(yùn)定價(jià)，僅僅依據(jù)簡(jiǎn)單線性分析貨運(yùn)物品的派送里程、質(zhì)量、體積、過路費(fèi)、車輛保修及油價(jià)來確定，缺少基于大數(shù)據(jù)分析的解決方案?；诖髷?shù)據(jù)的物流定價(jià)方法如下：第一步，收集影響物流定價(jià)的成本信息數(shù)據(jù)，建立物流貨運(yùn)數(shù)據(jù)庫(kù)，成本信息數(shù)據(jù)包括貨物類型、運(yùn)力成本、地域因素、交通網(wǎng)絡(luò)路況等等；通過數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程處理，包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)重構(gòu)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合。第二步，建立數(shù)據(jù)模型，借助運(yùn)算模塊和大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎進(jìn)行多準(zhǔn)則決策運(yùn)算，得出最優(yōu)物流價(jià)格。第三步，物流企業(yè)的高層管理者對(duì)大數(shù)據(jù)支持下的不同地區(qū)的指導(dǎo)價(jià)格進(jìn)行參考，做出合理滿意的決策。3.智慧末端配送（樞紐網(wǎng)點(diǎn)布局+智能快遞柜）?！白詈笠还铩弊鳛槲锪餍袠I(yè)的末端配送難題而一直廣受關(guān)注。艾瑞咨詢的研究顯示，城市用戶和快遞配送員之間的“痛點(diǎn)”，源于各自時(shí)間的錯(cuò)配。末端樞紐網(wǎng)點(diǎn)和智能快遞柜的出現(xiàn)，為消費(fèi)者提供了更高效的服務(wù)。然而，網(wǎng)點(diǎn)和智能快遞柜的選址難以決策。大數(shù)據(jù)一方面可以收集大量與決策相關(guān)的地塊租金、交通網(wǎng)絡(luò)、輻射區(qū)域、市場(chǎng)需求量及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手布點(diǎn)等信息數(shù)據(jù)，借助大數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)做出最優(yōu)決策。另一方面，市面上大多數(shù)智能快遞柜的隔間布局都是統(tǒng)一的，但實(shí)際上配送到不同地域的包裹大小不一,具有不同的特性。例如，中央CBD寫字樓及高校的包裹以信件和文件偏多，工業(yè)區(qū)的包裹以零件機(jī)器偏多，居民生活區(qū)的包裹以生活產(chǎn)品偏多。物流企業(yè)可以依托大數(shù)據(jù)技術(shù)支持，在不同需求的區(qū)域設(shè)置不同的快遞柜隔間布局，以此節(jié)約成本、提高客戶體驗(yàn)、升級(jí)效率。4.用戶滿意度分析。在物流客戶管理中，大數(shù)據(jù)可以對(duì)海量客戶數(shù)據(jù)及商品數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律進(jìn)行分析，為企業(yè)發(fā)展提供正確決策依據(jù)。物流客戶管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要體現(xiàn)在物流服務(wù)的客戶滿意度分析、老客戶忠誠(chéng)度分析、客戶需求分析、潛在客戶分析、客戶評(píng)價(jià)和反饋分析等方面。通過對(duì)用戶信息和用戶行為進(jìn)行分析，運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際問題，在立足于企業(yè)實(shí)際的基礎(chǔ)上，提高用戶滿意度，設(shè)法挽留老客戶的同時(shí)，盡可能地挖掘潛在客戶，調(diào)動(dòng)客戶積極性，提高用戶體驗(yàn)，擴(kuò)展市場(chǎng)份額，贏得口碑。大數(shù)據(jù)分析在實(shí)踐中的應(yīng)用多種多樣，在給予重視的同時(shí)，要不斷實(shí)踐，通過數(shù)據(jù)挖掘，驅(qū)動(dòng)效率，助企業(yè)降本增效一臂之力，為物流企業(yè)提供強(qiáng)有力的支持。

三、完善物流行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的建議

1.保護(hù)用戶隱私。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，用戶個(gè)人信息穿插在物流的各個(gè)環(huán)節(jié)，個(gè)人隱私被侵犯的問題層出不窮。如果用戶個(gè)人信息在物流中轉(zhuǎn)過程中被泄露，物流企業(yè)的形象也會(huì)大打折扣。因此，對(duì)于目前物流平臺(tái)的海量用戶隱私泄露問題，國(guó)家應(yīng)該制定相應(yīng)的政策和法規(guī)，明確企業(yè)的權(quán)責(zé)。同時(shí)，企業(yè)管理者也要采用有效的安全技術(shù)手段和數(shù)據(jù)加密手段，在企業(yè)進(jìn)行信息資源采集、信息整合作業(yè)時(shí)，保障物流中轉(zhuǎn)過程中的用戶個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全性，提高物流數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全防御能力。2.人才培養(yǎng)。大數(shù)據(jù)人才熟知多種商業(yè)技能，具備多種交叉學(xué)科的思維能力，能將數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)化為企業(yè)的價(jià)值，為企業(yè)開拓新的市場(chǎng)業(yè)務(wù)帶來凈利潤(rùn)增長(zhǎng)。因此，物流企業(yè)要提高對(duì)大數(shù)據(jù)人才在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用及發(fā)展中主體地位的認(rèn)識(shí)，在招聘人才時(shí)，積極引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)I(yè)的開發(fā)研發(fā)技術(shù)人員。同時(shí)，建立大數(shù)據(jù)開發(fā)及應(yīng)用的專業(yè)部門。該部門的工作人員需要具備一定的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)能力，能夠熟練地使用數(shù)據(jù)分析軟件、數(shù)據(jù)管理計(jì)劃軟件，具備一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展的進(jìn)程中，制定相應(yīng)的物流企業(yè)人才戰(zhàn)略規(guī)劃，制定符合發(fā)展需求和員工工作滿意度的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，并通過有針對(duì)性的培訓(xùn)，提高企業(yè)的服務(wù)能力和水平是非常必要的。3.建全綠色智慧骨干網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。艾瑞咨詢《2017年中國(guó)物流科技行業(yè)研究報(bào)告》中提出，物流運(yùn)輸中將廣泛應(yīng)用新能源電動(dòng)車。新能源電動(dòng)車的運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本比傳統(tǒng)燃油車要低很多，此外，其還具有清潔能源、減少碳排放的特點(diǎn)。物流企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)的同時(shí)，還需要兼顧綠色轉(zhuǎn)型，將“綠色”與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，建設(shè)移動(dòng)智能綠色骨干網(wǎng)絡(luò)。大數(shù)據(jù)分析能為物流企業(yè)及快遞員提供動(dòng)態(tài)規(guī)劃數(shù)據(jù)、智能分單功能，再將新能源汽車投入運(yùn)營(yíng)使用中，“由點(diǎn)成線再成面”打造一張綠色生態(tài)的智慧物流網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)綠色與智能的共贏，實(shí)現(xiàn)車企和物流企業(yè)的共贏。

作者:趙喜洋 劉卿瑜 單位:1.湖北省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院股份有限公司 2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院