物流与大数据
大数据对物流的影响
大数据对物流的影响一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围广泛，物流行业也不例外。
本文将探讨大数据对物流行业的影响，包括效率提升、成本降低、服务质量改善等方面。
二、大数据在物流行业的应用1. 数据采集与分析物流行业涉及海量数据的采集和处理，包括定单信息、货物追踪、仓库库存等。
通过大数据技术，可以实时采集和分析这些数据，匡助企业更好地了解市场需求和运营状况。
2. 运输路径优化大数据可以通过分析历史运输数据、交通流量、天气状况等因素，为物流企业提供最佳的运输路径规划。
这不仅可以缩短运输时间，还可以降低运输成本，提高客户满意度。
3. 预测需求通过分析大数据，物流企业可以准确预测客户的需求，提前调配资源，避免库存过剩或者不足的问题。
这有助于提高供应链的效率，减少物流成本。
4. 货物追踪与安全大数据技术可以实时监控货物的位置和状态，提供货物追踪和安全保障。
物流企业可以通过大数据分析，及时发现异常情况并采取相应措施，确保货物的安全运输。
5. 仓储优化通过大数据分析，物流企业可以优化仓储管理，提高仓库的利用率和货物的周转率。
通过实时监控库存情况，可以及时调整仓储策略，减少库存积压和滞销现象。
三、大数据对物流行业的影响1. 提高运营效率大数据技术可以匡助物流企业实现运营过程的自动化和智能化，提高运营效率。
通过自动化的数据采集和分析，可以减少人工干预，降低错误率，提高工作效率。
2. 降低运输成本大数据分析可以匡助物流企业优化运输路径，减少里程和燃料消耗，降低运输成本。
同时，通过准确预测需求，可以避免库存过剩和滞销，减少仓储成本。
3. 提升服务质量大数据分析可以匡助物流企业更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
通过实时监控货物状态和提供货物追踪服务，可以提高客户满意度，增强客户忠诚度。
4. 优化供应链管理大数据技术可以实现供应链的可视化和协同管理，匡助物流企业更好地管理供应链各环节。
大数据分析在物流行业中的应用
大数据分析在物流行业中的应用近年来，随着人工智能及信息技术的不断发展，大数据分析已经成为了当今最热门的话题之一。
在各行各业中，大数据分析的应用越来越广泛，而在物流行业中，其应用更是发挥出了极大的作用，改变了传统的物流模式，极大地提高了物流效率。
一、大数据分析在物流中的应用大数据分析在物流中的应用主要分为两个方面。
一个是在物流信息系统上的应用，另一个是在物流业务管理中的应用。
一方面，通过在物流信息系统上应用大数据分析技术，物流企业可以对物流运作进行全面监控，包括运输进度、运输路线、车辆、货物等信息。
通过这些信息的全面监控，可以提前发现物流运作中存在的问题，及时进行处理，从而保证物流运作的顺畅进行。
另一方面，大数据分析在物流业务管理中也具有广泛的应用。
例如，在货物分拣和配送方面，物流企业可以根据不同用户需求和货物特性，进行精细化的管理，从而提高仓储效率、配送效率和服务质量。
此外，在货运报价方面，运用大数据分析技术，可以很大程度上降低人工成本，同时也能提高物流企业的竞争力。
二、大数据分析在物流行业中的优势大数据分析在物流行业中的优势主要体现在以下三个方面。
第一、提高了物流效率。
通过大数据分析技术，物流企业可以对物流运作进行全面监控，从而获得更加精细化的物流运作管理，提高运作效率，降低时效成本，让整个物流过程变得更加高效。
第二、优化了物流运输路线。
通过对大数据的分析，物流企业可以根据实时交通情况和物流运输需求，优化物流运输路线，提高运输效率，同时降低运输成本。
第三、提高了物流服务质量。
物流行业作为服务行业，其服务品质始终是重中之重。
而大数据分析技术可以实时监测物流运作情况，精细化管理物流运作，从而提高服务质量。
三、大数据分析在物流行业中的未来发展目前，随着物流行业的快速发展，大数据分析技术的应用也在不断地完善和发展。
未来，大数据分析技术将会在物流行业中发挥更加重要的作用。
首先，大数据分析技术可以实现更为细致和精准的物流运作监控。
大数据在物流行业中的应用与发展
大数据在物流行业中的应用与发展随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为推动现代社会发展的重要力量。
在物流行业中，大数据具有广阔的应用前景和巨大的潜力，为物流企业提供了更高效、更智能的运营和管理方式。
本文将从大数据在物流行业中的应用、挑战和发展趋势等方面展开论述。
一、大数据在物流行业中的应用1. 运输规划优化大数据技术可以对物流需求进行精准预测，帮助物流企业合理规划运输路线和资源分配，从而降低运输成本，提高运输效率。
通过分析历史数据和实时数据，物流企业可以做出更加准确和智能的运输决策，有效解决运输过程中的瓶颈问题。
2. 库存管理优化大数据技术可以通过对库存数据和订单数据的分析，实时监控物流环节的库存情况，并根据需求变化动态调整库存水平，避免货物积压或库存不足的情况发生。
同时，大数据还可以通过对供应链数据和需求数据的分析，提供准确的销售预测和需求预测，帮助物流企业减少库存占用成本。
3. 路况监控与优化大数据技术可以通过监控交通流量、实时路况等数据，提供准确的道路信息和交通情报，帮助物流企业避开拥堵路段，选择最佳的运输路线，减少运输时间和成本。
同时，大数据还可以通过对司机驾驶行为数据的分析，提供准确的驾驶风险评估，提醒司机注意安全驾驶。
4. 物流服务升级大数据技术可以对物流服务过程中的各个环节进行实时监控和分析，及时发现问题并采取相应的解决方案。
通过分析客户反馈数据和物流过程数据，可以提供个性化的物流解决方案，提升物流服务的质量和效率，增强客户满意度。
二、大数据在物流行业中面临的挑战1. 数据安全与隐私保护在大数据应用过程中，物流企业需要处理海量的数据，同时也面临着数据泄露和隐私泄露的风险。
因此，物流企业需要加强对数据的保护，采取相应的安全措施，确保数据的安全性和隐私性。
2. 数据质量与准确性大数据应用的效果和价值很大程度上取决于数据的质量和准确性。
物流企业需要确保数据的真实性和完整性，避免因为数据错误而导致的决策错误。
大数据对物流行业的影响与应用
大数据对物流行业的影响与应用随着信息技术的飞速发展，大数据正逐渐成为各个行业的核心驱动力。
在物流行业中，大数据不仅仅是一种技术手段，更是一种战略资源。
本文将探讨大数据对物流行业的影响与应用，并分析其带来的机遇和挑战。
一、大数据对物流行业的影响1. 提升运输效率通过大数据的分析和挖掘，物流企业可以获得更准确的运输需求预测和路线规划。
这可以帮助企业实现优化车辆调度和货物配送，最大程度上减少空车和滞留，提高运输效率并降低成本。
2. 改善供应链管理大数据技术可以帮助物流企业实时监控供应链各个环节的运行情况，从而帮助企业及时调整计划、预测需求、优化库存管理和供应商选择等。
这样可以提高整个供应链的效率与灵活性，降低库存压力，减少资金占用和损失。
3. 提升客户服务通过大数据分析客户的需求和行为数据，物流企业可以更好地了解客户需求、个性化定制服务，并主动推荐相关产品。
同时，物流企业还可以通过大数据技术提供准确的货物跟踪与信息查询服务，提高客户满意度，并增加客户粘性和忠诚度。
4. 降低风险预测与控制大数据技术可以帮助物流企业通过对海量数据的分析，准确预测和评估各种风险，如交通堵塞、天气变化、设备故障等，从而及时采取应对措施。
通过降低风险，物流企业可以提高运输的安全性和可靠性，保障货物的安全和顺利运输。
二、大数据在物流行业的应用1. 路线优化物流企业可以通过大数据分析历史运输数据、交通流量数据以及天气数据等，来寻找最佳运输路线。
通过避开高峰期和拥堵路段，优化车辆调度和行驶路线，物流企业可以节省时间和燃料成本，提高送货效率。
2. 库存管理大数据可以帮助物流企业分析历史销售数据、供应链信息和市场需求等，做出准确的货物需求预测。
基于预测结果，物流企业可以合理调整库存水平，避免积压或断货的情况发生，同时降低资金占用和处理过期产品的成本。
3. 货物跟踪与安全管理通过大数据技术，物流企业可以实现对货物的全程跟踪，并及时获取货物的实时位置和状态信息。
大数据与物流的课程设计
大数据与物流的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据的概念，掌握大数据在物流行业中的应用。
2. 使学生掌握物流数据分析的基本方法，学会利用数据优化物流流程。
3. 帮助学生了解物流行业的现状和发展趋势，认识到大数据在物流领域的重要性。
技能目标：1. 培养学生运用大数据分析工具进行物流数据挖掘和分析的能力。
2. 提高学生利用数据分析结果解决实际物流问题的能力。
3. 培养学生团队协作、沟通表达和创新能力，为未来从事物流行业工作打下基础。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对物流行业的兴趣，激发他们投身物流行业的热情。
2. 引导学生树立正确的数据观念，认识到数据在物流行业中的价值。
3. 培养学生具备严谨的科学态度和良好的职业道德，为我国物流行业的发展贡献力量。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重培养学生的实际操作能力和创新思维。
通过本课程的学习，使学生能够运用大数据技术为物流行业提供有力支持，为我国物流行业的持续发展贡献力量。
同时，课程目标具体、可衡量，便于教学设计和评估，有助于提高教学质量。
二、教学内容1. 大数据基础知识：介绍大数据概念、特点、发展历程，以及大数据技术在物流行业的应用。
教材章节：第一章 大数据概述2. 物流数据分析方法：讲解物流数据分析的基本方法，如统计分析、预测模型、聚类分析等。
教材章节：第二章 物流数据分析方法3. 物流大数据技术：介绍大数据技术在物流领域的应用，如物联网、云计算、人工智能等。
教材章节：第三章 物流大数据技术4. 数据挖掘与优化：讲解如何利用数据挖掘技术优化物流流程，提高物流效率。
教材章节：第四章 数据挖掘与优化5. 物流行业现状与发展趋势：分析我国物流行业的发展现状，展望未来发展趋势。
教材章节：第五章 物流行业现状与发展趋势6. 实践操作与案例分析：组织学生进行物流数据分析实践操作，结合实际案例进行分析讨论。
教材章节：第六章 实践操作与案例分析教学内容安排和进度：1. 大数据基础知识与物流数据分析方法（2课时）2. 物流大数据技术与应用（2课时）3. 数据挖掘与优化（2课时）4. 物流行业现状与发展趋势（1课时）5. 实践操作与案例分析（3课时）教学内容注重科学性和系统性，结合教材章节，循序渐进地组织教学，使学生全面掌握大数据与物流相关的知识和技能。
大物流和大数据基本概念
大物流和大数据基本概念物流是指在生产和消费过程中，通过对原材料、半成品、成品和信息的全过程管理，实现产品和信息的有序流动，并最终将产品供应给消费者的过程。
而大数据则是指通过海量数据的采集、存储、处理和分析，从中提取出有价值信息的技术和方法。
大物流和大数据的结合，可以为物流行业带来巨大的变革和发展机遇。
在传统的物流模式中，信息的流通速度相对较慢，信息采集和处理存在滞后性，导致物流效率低下。
而利用大数据技术，可以实现对物流过程的实时监控和动态优化，加快信息的流动速度，提高物流运作效率。
首先，大数据可以对物流环节进行精准分析和预测。
通过对物流过程中产生的大量数据进行采集和分析，可以发现物流环节中的瓶颈和问题，并进行有效的优化。
例如，通过分析历史订单数据，可以准确预测某一时期的物流需求量，提前调配资源，避免过量或不足的情况发生。
另外，大数据还可以帮助企业对供应链进行全面管理，提高供应链的透明度和响应速度。
其次，大数据可以实现物流过程的实时监控和管理。
在传统物流模式中，往往需要人工对物流环节进行跟踪和管理，这容易出现信息滞后和人工错误的问题。
而利用大数据技术，可以通过物流传感器、RFID等技术实时监测物流车辆和货物的位置、温度、湿度等信息，并将其实时上传到云端进行数据分析和管理。
这样，物流企业可以随时了解物流环节的运作情况，及时发现问题并进行处理。
此外，大数据还可以实现物流运输路线的优化和智能调度。
通过分析历史运输数据和交通情况等因素，可以找到物流运输的最优路径，并根据车辆的实时位置和交通情况进行智能调度。
这样不仅可以节约物流成本，提高物流效率，还可以减少对环境的影响。
然而，大数据在物流行业应用中也面临着一些挑战和难题。
首先是数据安全和隐私问题。
物流过程中涉及到大量的敏感数据，包括订单信息、货物信息、客户信息等，如何保护这些数据的安全和隐私成为了一项重要的任务。
其次是数据质量问题。
大数据的分析结果和决策建议往往依赖于数据的准确性和完整性，因此必须确保数据的质量和可靠性。
大数据对物流的影响
大数据对物流的影响一、引言随着信息技术的快速发展，大数据正逐渐成为各个行业的关键驱动力。
物流行业作为支撑全球经济发展的重要领域之一，也受益于大数据的应用。
本文将探讨大数据对物流行业的影响，包括提高运输效率、降低成本、优化供应链管理等方面的具体表现。
二、提高运输效率1. 路线优化：通过收集和分析大量数据，物流企业可以实时监测交通状况、天气情况等因素，并根据这些数据调整运输路线，选择最佳路径，从而减少运输时间和成本。
2. 车辆调度：利用大数据分析，物流企业可以实时监控车辆的位置、状态和运输量，合理安排车辆的调度，提高运输效率和资源利用率。
3. 货物跟踪：通过大数据技术，物流企业可以实时追踪货物的位置和状态，提供准确的物流信息给客户，提高物流服务的可靠性和透明度。
三、降低成本1. 库存管理：大数据分析可以帮助物流企业更准确地预测市场需求，合理安排库存，减少库存积压和资金占用，降低库存成本。
2. 运输成本：通过大数据的应用，物流企业可以实时监测油价、交通情况等因素，及时调整运输策略，降低运输成本。
3. 人力资源管理：利用大数据分析，物流企业可以更好地管理人力资源，合理安排员工的工作时间和任务分配，提高工作效率，降低人力成本。
四、优化供应链管理1. 预测需求：通过大数据分析市场趋势、客户需求等因素，物流企业可以更准确地预测市场需求，及时调整生产计划和供应链策略，提高供应链的灵活性和响应能力。
2. 供应商管理：利用大数据分析供应商的绩效和信誉等因素，物流企业可以更好地选择和管理供应商，优化供应链的整体效率和质量。
3. 客户关系管理：通过大数据分析客户的购买行为、偏好等信息，物流企业可以提供个性化的物流服务，增强客户满意度和忠诚度，提高市场竞争力。
五、挑战与展望1. 数据安全与隐私保护：大数据的应用也带来了数据安全和隐私保护的挑战，物流企业需要加强数据保护措施，确保客户和企业的数据安全。
2. 数据整合与共享：物流行业涉及多个环节和参与方，需要建立起数据整合和共享的平台，以便更好地实现数据的流动和应用。
大数据对物流的影响
大数据对物流的影响一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据的应用已经渗透到各个行业，其中物流行业也不例外。
本文将详细探讨大数据对物流行业的影响，包括提高物流效率、优化供应链管理、降低成本和改善客户体验等方面。
二、提高物流效率1. 实时监控与调度：通过大数据技术，物流企业可以实时监控车辆、货物和人员的位置和状态，及时调度资源，提高物流运作的效率和准确性。
2. 路线优化：基于大数据分析，物流企业可以预测交通状况、天气情况等因素，优化货物的运输路线，减少运输时间和成本。
3. 货物跟踪：利用大数据技术，物流企业可以实时追踪货物的位置和状态，提供给客户准确的货物到达时间，增强客户信任感。
三、优化供应链管理1. 预测需求：通过大数据分析市场趋势、消费者行为等数据，物流企业可以准确预测产品需求，避免库存积压或缺货的情况，提高供应链的灵活性和反应速度。
2. 供应商管理：利用大数据技术，物流企业可以对供应商进行评估和监控，选择最合适的供应商合作，降低采购成本和风险。
3. 库存管理：通过大数据分析销售数据、库存数据等，物流企业可以实现精细化的库存管理，减少库存积压和滞销产品，提高资金周转效率。
四、降低成本1. 节约能源：通过大数据分析车辆运行数据，物流企业可以优化车辆调度和路线规划，降低能源消耗，减少燃料成本。
2. 减少人力成本：利用大数据技术，物流企业可以自动化和智能化物流流程，减少人工操作，降低人力成本。
3. 优化仓储布局：通过大数据分析货物流动和需求数据，物流企业可以优化仓储布局，减少仓储空间的浪费，降低仓储成本。
五、改善客户体验1. 提供个性化服务：通过大数据分析客户的购买历史、偏好等数据，物流企业可以提供个性化的物流服务，满足客户的特定需求，提高客户满意度。
2. 实时通知和反馈：利用大数据技术，物流企业可以向客户提供实时的物流信息和通知，增加客户对物流过程的可见性，提高客户体验。
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推动大数据发展的两个重要因素
• 人类测量，记录和分析世界的渴望 • 以传感技术、互联网、移动智能终端为代
表的一系列新的信息技术，使得信息的获 取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进 的变化。
（2）从价格竞争转向价值竞争
• 目前我国物流快递行业竞争越来越激烈。要想在竞争中占据大的市 场，获得更大的利益，各大企业必须要从价格竞争转向价值竞争， 提升自己的服务质量。因而物流快递业应该加快引进大数据云计算
等技术。
• （3）推动“大物流”体系的形成——菜鸟网络
• 大数据时代的到来，有效推动“大物流”体系的形成，实现物流行业的巨大变革。 所谓“大物流”是指企业的自有物流（人员、车队、仓库等）和第三方物流企业 的配送信息与资源共享，以实现更大限度的利用各方面的资源，降低物流成 本。社会“大物流”形成之后，企业可以和第三方物流公司合作，物流企业直接 面对市场，它根据市场的需要来组织调控若干生产企业的大管家，既负责“后” 勤，有负责“前”勤。这样物流企业才会充分合理有效地组织利用资源，既保证 自己的经济效益，又保证生产企业的经济效益，从而避免各种问题的产生。 以菜鸟网络——阿里巴巴与多家快递公司成立新公司“中国智能骨干网”为例。 菜鸟网络专注打造中国智
2016年大数据行业增长将成为常态，行 业关注领域将发生变化
• 云计算模式将颠覆软件行业，一切皆服务 • 云计算正在逐步渗透产业互联网各个垂直领域，软件公司在云端“重
生”，具备低成本高速扩张能力。 • 未来5年，大数据与云融合依托云提供大数据服务的公司将大量涌现，
未来的产业图景中，共享经济将从个人扩展到企业，企业将以其最擅 长的能力模块和最稀缺的资源模块参与API经济，从而使API价值最大 化。
中国的大数据—早期发展阶段
• 1、数据的丰富和开放程度不够
• 丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远 低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业 的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准 化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。
大数据—智慧物流
—物流大数据的收集和分析
1.物流大数据的收集 互联网，物联网，车
联网，传感器，移动设 备等无一不是物流大数 据的重要来源。因此， 首先通过多渠道获得数 据，然后通过数据的实 时分析，掌握和利用有 用的信息。
2.物流大数据的分析 A深度学习提高精度，在对大数据分析应 对社交网络，电子商务等产生的大量数据 进行有效的分析，表达，解释和学习。 B 知识计算挖掘深度：在物流配送服务过 程中，对配送路线的路况及最优路线网络 进行分析与计算，可以使得物流成本减少。 C社会计算促进认知：对社交网络的分析可 以从中得出社会新媒体数据的特征：a信息 碎片化严重且内容信息相关性小b虚拟互联 网逐渐转化为现实中人的联网 所以当今我
使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平 和可预见性。
• (4)仓库储位优化
• 合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有 着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心， 储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提 高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关 联模式法分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。
• 同时，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证， 系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利 益所限，数据开放程度较低，以邻为壑、共享难，这给数据利用造成极大障 碍。
• 原因：
• 政策法规不完善大数据挖掘缺乏相应的立法，无法既保证共享又防止滥用， 一方面欠缺推动政府和公共数据的政策，另一方面数据保护和隐私保护方面 的制度不完善抑制了开放的积极性。
大数据定义
• 大数据（big data），指无法在可承受的时 间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合，是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产
引言：一场生活，工作与思维的大变革
• 大数据开启了一次重大的时代转型。就 像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜 让我们能够观测微生物一样，大数据正 在改变我们的生活以及理解世界的方式， 成为新发明和新服务的源泉，而更多的 改变正蓄势待发…..
们要深度挖掘人的联网，从而能使物流数 据变得更加可视化。
大数据—智慧物流
物流大数据的可视化转化
大数据—智慧物流
物流大数据可视化信息系统在物 流配送中的应用。
大数据对物流的影响
• (1)信息对接，掌握企业运作信息
• 过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业 对每一个节点的信息需求，这就需要通过大数据把信息对 接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心 分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整 体运作情况。
• (4)数据“加工”从而实现数据“增值”
• 只有一小部分结构化数据是可以直接分析利用的，绝大部 分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。 这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大 一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的
大数椐在物流企业中的应用
• (1)市场预测
• 在过去，我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来 寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往已 经是过时的了，延迟、错误的调查结果只会让管理者对市 场需求做出错误的信计。而大数据能够帮助企业完全勾勒 出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映 市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出 预测，进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。
• (2)物流中心的选址
• 物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营 特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使配送成本 和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以利用大 数据中分类树方法来解决。
• (3)优化配送线路
• 物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需 求（时间和金钱）等问题，从而用最快的速度对这些影响配送 计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路 等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程 中实时产生的数据，快速地分析出配送路线的交通状况，对事 故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，
• IDC最近发布的报告显示，全球大数据技术及服务市场复合年增长率(CAGR) 将达31.7%，2016年收入将达238亿美元；中国大数据市场规模将从2011年 的7760万美元增加到2016年的6.17亿美元，未来5年的复合增长率达51.4%， 市场规模将增长近7倍。
• 另外，随着国内政策的变化，通信、制造、物流行业政府支持热度有所下降， 通信行业的政策热度降幅较大；政府与金融行业的政策热度将持续高涨。
能物流骨干网将利用先进的物联网技术、云计算等各项互联网技术，建立开 放、透明、共享的数据应用平
台，从而为物流公司、电商企业、仓储企业、第三方物流服务商、供应链服 务商等各类企业提供优质服
。 务，支持物流行业向高附加值领域进一步发展和升级
大数据发展-物流方面的应用例子
• 多效地理定位与ups的最佳行车路径 • Ups快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点
大数据对物流行业发展的意义
• （1）降低物流成本，提高配送效率
• 大数据涵盖了许多高新技术，主要包括大数据存储、管理和大数据 检索使用（包括数据挖掘和智能分析）等技术。这些技术对物流行 业发展的各个环节都有着重要的影响。
• 通过在这些环节中对大数据的充分利用，物流企业可以有效的管理 公司员工，快速制定出高效合理的物流配送方案，确定物流配送的 交通工具、最佳线路，进行实时监控，很大程度上降低物流配送的 成本，大大提高物流配送的效率，给客户提供高效便捷是服务，实 现与用户之间的双赢。
• 90年代中期，现代物流才在中国真正的崛起。1994年广州宝供的出 现，标志着中国本土第一个第三方物流企业的诞生，拉开了现代物流 组织的序幕。
• 2001年中国物流与采购联合会的成立，可以说是中国物流业历史发展 的一次飞跃。
• 2006年的“十一五”规划，在中国历史上第一次把现代物流业写进我们 的五年计划，这么一段文字明确了中国物流在国民经济中的产业地位。
• “样本=总体”
• 02更杂：不是精确性，而是混杂性
• 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于 传统数据库的。如果接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用，只有接收不 精确性；我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。
• 03更好：不是 因果关系，而是相关关系
•
• 物流定义：物流从供应地向接受地的实体 流动中 ，根据实际需要，将运输，储存，
装卸，搬运，包装，流通加工，配送，信 息处理等功能有机结合起来实现客户要求 的过程。
物流的发展历史
• 20世纪70年代末，流通企业开始组建储运公司，从商品经营机构分离 出来。这个时期我们称为储运时代。
• 1979年我国才开始使用物流一词。我国物资工作者代表团赴日本参加 第三届国际物流会议，回国后在考察报告中第一次引用和使用物流这 一述语，并介绍了日本物流的发展情况。
• (2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策
• 传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应 这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反 映市场的需求变化。
• (3)培养客户粘性，避免客户流失
• 需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析， 合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系， 增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免客户流失。