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大数据在物流方面的应用

大数据在物流方面的应用在当今日益竞争激烈的物流行业中,拥有高效、可靠的物流供应链管理模式是每一家物流企业所必须面对的挑战。
而大数据技术的出现,让物流行业拥有了更加先进的管理手段。
今天,我们将来探讨大数据在物流方面的应用。
一、物流大数据的来源物流行业作为现代经济体系中的重要组成部分,其产生的各类数据量十分庞大,其中包括但不限于:订单信息、仓储与物流车辆信息、配送路线信息、仓库信息等。
这些数据均是大数据在物流行业应用的数据源,也是实现物流供应链智能化的基础。
二、大数据技术在物流行业的应用1. 降低物流成本通过大数据技术,能够深入挖掘各类数据之间的关联性,通过对比、分析不同物流策略与方案之间的成本优劣,从而精细化调配物流资源、降低物流成本,提高物流运输效率。
2. 提高物流运输效率物流行业中的“最后一公里”问题一直困扰着企业和消费者。
大数据技术,能够通过路况、气象、交通流量等数据生成最佳快递配送路线,从而缩短配送时间和降低配送成本,提高物流运输效率。
3. 优化供应链管理在物流供应链管理中,大数据技术可以帮助物流企业实现从供应链计划到成本控制的智能化管理。
通过对各个供应节点的数据进行采集、整合与分析,可以实现供应链各个环节的高效运转,由此提高了供应链管理的质量和水平。
三、未来展望可以预见,未来大数据在物流行业的应用将会变得越来越普及和深入,也会更加精准和可靠。
未来,通过对数据分析和挖掘,物流企业可以更好地了解物流市场动态和客户需求。
这样,就可以开发更加科学、智能、高效的物流模式,从而最大程度地提高物流的效益,助力公司走向更高的发展道路。
综上所述,大数据在物流行业的应用是不断创新、进步的未来趋势。
物流企业应该加强自身的技术投入,结合物流行业的需求,继续推动大数据技术在物流行业的迅速发展,实现物流供应链管理模式的升级、升华,打造一个更加高效、智能的物流行业。
物流大数据

物流大数据⒈引言⑴背景⑵目的⑶范围⒉物流大数据的定义根据国际物流与供应链管理协会(Council of Supply Chn Management Professionals ●CSCMP)的定义,物流大数据是指通过收集、分析和应用大量的物流相关数据,以提高物流运作效率、降低成本,并支持有效的决策。
⒊物流大数据的重要性⑴提升物流运作效率⑵优化物流网络规划⑶预测需求和库存管理⑷提供实时可视化的物流监控和跟踪⑸改善客户体验⑹支持决策制定⒋种类和来源⑴运输数据⑵仓储数据⑶订单数据⑷货运数据⑸客户数据⑹天气数据⑺社交媒体数据⒌物流大数据的分析方法⑴数据收集与清洗⑵数据存储与管理⑶数据探索与挖掘⑷数据建模与预测⑸数据可视化与报告⒍物流大数据的应用⑴运输路线优化⑵货物追踪和实时监控⑶需求预测和库存管理⑷运输成本控制⑸客户服务改进⑹风险管理和安全保障⒎物流大数据的挑战和解决方案⑴数据隐私与安全⑵数据质量与一致性⑶技术基础设施⑷数据管理与分析能力⑸人才需求和培训⒏物流大数据的未来发展趋势⑴和机器学习的应用⑵云计算和边缘计算的发展⑶物联网技术的推广⑷区块链技术在物流大数据中的应用⒐附件附件1:物流大数据相关案例分析附件2:物流大数据技术方案示例法律名词及注释:●数据隐私:个人信息保护法案中规定的个人信息只能在获得相关授权的情况下被收集、使用和披露。
●数据质量:数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的要求。
●:一种模拟人类智能的科技,包括机器学习、自然语言处理和专家系统等技术。
●云计算:利用互联网进行数据存储和处理的一种计算模式。
用户可以随时随地通过网络访问数据和软件。
●物联网:将传感器和设备与互联网连接起来,实现物理世界和数字世界的互联互通。
●区块链:一种去中心化的数字账本技术,可以确保数据的安全性和可信度。
本文档涉及附件:1、附件1:物流大数据相关案例分析2、附件2:物流大数据技术方案示例。
大数据背景下我国智慧物流发展文献综述

周转情况与存货持有周期,S快递的存货周转率维持在300次以上,在2018、2019年居于行业首位,另三年仅次于圆通快递,存货的周转速度较快,在同行业处于相对领先水平,存货管理水平较高,耗用较快,存货的资金周转快,占用少。
应收账款周转率反映应收账款的周转情况,S快递的应收账款周转率逐年增高,由14.63次增加到27.93次,其资金的利用效率有一定程度的提高,应收账款的变现能力还算不错,但与其他三家企业相比,其资金回笼效果亟待提高。
总资产周转率是衡量公司净资产流动状况的指标,该指标越大说明企业资产利用效率高,经营水平高,营运能力强。
物流行业总资产周转率的行业均值在1.6-1.7之间,S快递近两年的总资产周转率略低于行业平均值,资产的利用效率有待提高。
总的来说,减少资金、存货、资产占用的成本,更加有利于企业后续整体的运营发展。
表5S快递2017-2021年营运能力指标分析4.3盈利能力盈利能力衡量一个公司的获取利润能力,常用于分析经营业绩与财务风险之间的关系[3]。
近几年快递行业由于价格战原因导致毛利率、净利率持续下滑。
2021年,Z快递分别以21.67%、15.46%的毛利率与净利率居于行业首位,主要归因于“同建共享”机制、规模效应和中转环节自营比例大;与此同时,S快递分别以2.33%、-3.61%的毛利率与净利率居于行业末位,主要原因是加速转运中心直营化、控费能力相对不足,每股收益也从近五年内最高的1.34元降低为-0.60元,出现负数。
S快递近两年净资产收益率远也低于同业,主要原因是:(1)单票收入下降明显,成本管控能力相对不足;(2)转运中心直营化转型;(3)融资使得财务费用上升。
另外,从资产报酬率指标来看,S快递的资产报酬率逐年降低,2021年甚至出现负数。
总体上看,该公司2021年盈利状况欠佳。
表6S快递2017-2021年盈利能力指标分析5.总结从2017-2021年S快递的财务报表中可以看出,S快递财务状况近年来有所下降,有一定的财务风险。
大数据技术在物流行业的应用

大数据技术在物流行业的应用一、引言随着互联网技术的发展,大数据技术已经成为当今社会发展的重要支撑,其应用涵盖了各个行业。
其中,物流行业是一个特别重要的领域,因为物流在现代社会生活中的作用越来越强大,为了更好地应对各种市场变化和顾客需求,物流公司必须依靠大数据技术来提高效率、降低成本和提升服务质量。
本文将从数据收集、数据分析和数据应用三个方面介绍大数据技术在物流行业的应用。
二、数据收集大数据技术在物流行业的应用离不开数据收集,只有充分收集数据才能对物流的各个环节进行分析和优化。
目前,物流公司通过以下途径收集数据:1.物流系统:物流公司的业务流程中大部分都可以通过物流管理信息系统(LMIS)实现自动化管理,在运输和仓储环节积累数据。
2.传感器技术:物流过程如温度、湿度、运输路径和车速等信息可以通过传感器技术进行数据采集和传输,以便于分析和改进。
3.智能设备:智能物流箱,无人机、传统扫描仪等设备都可以采集相关数据,可以帮助物流企业实现自主运营。
4.在线交互:物流公司通过与零售商和消费者的在线交互,收集相关数据,比如交易时间、订单量、物流环节等,为物流优化打下重要基础。
三、数据分析大数据技术的应用中,数据分析才能为企业真正释放数据价值,而物流行业的数据特点很多,因此如何有效地获得运营和服务方面的收益是物流企业面临的一个重要挑战。
目前,物流公司通过以下方式分析数据并应用于物流服务和管理:1.供应链网络优化:物流企业可通过数据分析优化供应链网络,比如物流节点策略调整、仓库库存管理优化等。
2.透明度和可视性增加:物流支持数据分析的方式提高了物流交易可视性和透明度,每辆运输车的停留时间、消费者接口使用情况、更新货物状态等都可以实时跟踪。
3.风险控制:物流企业可以通过数据分析降低物流运输中的风险,关注大量历史数据,分析时间评估、状态控制、航线评估等信息,使货物运输过程安全可控。
四、数据应用大数据技术在物流行业的应用离不开数据应用,因为数据的应用将直接影响到物流企业的决策和运营水平。
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案

物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案第一章:物流信息平台概述 (3)1.1 物流信息平台定义 (3)1.2 物流信息平台类型 (3)1.2.1 通用物流信息平台 (3)1.2.2 专业物流信息平台 (3)1.2.3 区域物流信息平台 (3)1.2.4 国际物流信息平台 (4)1.3 物流信息平台发展趋势 (4)1.3.1 大数据技术融入物流信息平台 (4)1.3.2 人工智能技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.3 云计算技术助力物流信息平台发展 (4)1.3.4 物联网技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.5 跨界融合推动物流信息平台发展 (4)第二章:物流大数据概述 (4)2.1 物流大数据概念 (4)2.2 物流大数据来源 (4)2.2.1 企业内部数据 (4)2.2.2 物流设施设备数据 (5)2.2.3 物流信息系统数据 (5)2.2.4 物流行业外部数据 (5)2.3 物流大数据应用领域 (5)2.3.1 物流运输管理 (5)2.3.2 仓储管理 (5)2.3.3 物流配送优化 (5)2.3.4 客户服务与营销 (5)2.3.5 物流金融 (6)第三章:物流信息平台建设 (6)3.1 物流信息平台架构设计 (6)3.2 物流信息平台关键技术 (6)3.3 物流信息平台实施步骤 (7)第四章:物流大数据采集与处理 (7)4.1 物流大数据采集技术 (7)4.2 物流大数据处理方法 (8)4.3 物流大数据质量保障 (8)第五章:物流信息平台与物流大数据整合 (9)5.1 物流信息平台与物流大数据整合需求 (9)5.2 物流信息平台与物流大数据整合策略 (9)5.3 物流信息平台与物流大数据整合实施 (9)第六章:物流大数据分析与应用 (10)6.1.1 数据挖掘技术 (10)6.1.2 机器学习算法 (10)6.1.3 数据可视化 (10)6.2 物流大数据应用场景 (10)6.2.1 仓储管理 (10)6.2.2 运输调度 (10)6.2.3 客户服务 (10)6.2.4 质量管理 (11)6.2.5 市场分析 (11)6.3 物流大数据应用价值 (11)6.3.1 提高决策效率 (11)6.3.2 降低运营成本 (11)6.3.3 提升服务质量 (11)6.3.4 促进业务创新 (11)6.3.5 提升行业竞争力 (11)第七章:物流信息平台与物流大数据安全 (11)7.1 物流信息平台安全策略 (11)7.1.1 安全架构设计 (11)7.1.2 用户权限管理 (12)7.1.3 安全审计与监控 (12)7.2 物流大数据安全风险 (12)7.2.1 数据泄露风险 (12)7.2.2 数据篡改风险 (12)7.2.3 数据滥用风险 (12)7.3 物流大数据安全防护技术 (13)7.3.1 数据加密技术 (13)7.3.2 数据脱敏技术 (13)7.3.3 数据访问控制技术 (13)7.3.4 数据完整性校验技术 (13)7.3.5 安全审计与监控技术 (13)第八章:物流信息平台与物流大数据监管 (13)8.1 物流信息平台监管政策 (13)8.2 物流大数据监管体系 (13)8.3 物流大数据监管实践 (14)第九章:物流信息平台与物流大数据发展趋势 (14)9.1 物流信息平台发展趋势 (14)9.1.1 技术创新驱动 (14)9.1.2 平台化发展 (14)9.1.3 跨界融合 (15)9.1.4 安全与隐私保护 (15)9.2 物流大数据发展趋势 (15)9.2.1 数据来源多样化 (15)9.2.2 数据分析技术升级 (15)9.2.4 数据安全与合规 (15)9.3 物流行业未来展望 (15)9.3.1 物流网络化 (15)9.3.2 物流智能化 (15)9.3.3 物流绿色化 (16)9.3.4 物流个性化 (16)9.3.5 物流全球化 (16)第十章:物流信息平台与物流大数据应用案例 (16)10.1 成功案例解析 (16)10.1.1 德邦物流信息平台建设案例 (16)10.1.2 顺丰速运物流大数据应用案例 (16)10.2 应用案例分析 (17)10.2.1 跨境电商物流信息平台应用案例 (17)10.2.2 城市配送物流大数据应用案例 (17)10.3 发展前景与启示 (17)第一章:物流信息平台概述1.1 物流信息平台定义物流信息平台是指通过现代信息技术手段,对物流活动中的各类信息进行采集、处理、存储、传输和共享的系统性平台。
大数据在物流行业的应用

大数据在物流行业的应用随着信息技术的不断发展和普及,大数据技术已经逐渐成为各个行业的重要组成部分,其中物流行业更是受益匪浅。
随着大数据技术的应用,物流企业可以更加高效地管理物流网络,提高服务质量,创造更大的经济价值。
一、物流领域的大数据应用物流行业是与消费者和生产者紧密相连的服务行业,同时也是连接供应链中各环节的主要节点,具有流程复杂、决策集中等特点。
传统的物流管理方式普遍面临着数据分散、信息化程度低、反应速度慢等问题。
而大数据技术的引入可以解决传统物流管理方式存在的种种问题,为物流企业带来更好的效益。
大数据技术可以帮助企业对物流流程进行全面的监测和控制,从而更加高效地协调各个环节。
大数据技术使不同节点之间的信息更加透明、互联,帮助企业更好地了解仓库、运输、物流人员等各环节情况,并进行数据分析、挖掘,进而针对性地优化和改进物流整体流程,提高服务质量。
除此之外,大数据技术还可以帮助企业实现资产、库存、货量、车队、价格等信息的实时管理与分析,精确掌握物流企业的物料流动、资金流动、信息流动和人力资源等各要素的状态情况。
同时,在配送过程中,也可以通过大数据挖掘分析实时调整路线、遥测监控实时信息等,让物流配送更加高效。
二、物流行业大数据应用的实例1. 京东物流——通过大数据提高物流效率在物流行业,京东是一个践行大数据理念的企业。
京东物流部门在2016年推出“大数据引擎系统”,通过对数据采集、清洗、传输、存储、演算、展现等多环节进行优化,提高物流系统运营效率。
同时,京东物流在物流配送模式上也进行了创新,推出“智能配送系统”,通过大数据挖掘出最佳送货路线,实现智能调度,让物流配送更加精准、高效。
2. 圆通速递——大数据驱动的物流智能化圆通速递也是一家运用大数据助力物流智能化的企业。
圆通速递通过运用大数据建立了智能预报、智能分拣、智能路由等一系列智能化系统,将物流过程中的数据进行收集、分析、建模,实现物流系统高效化、智能化。
物流大数据分析与挖掘

技术发展与人才储备问题
总结词
技术发展与人才储备问题是物流大数据面临的重要挑 战之一,需要不断跟进新技术发展并加强人才培养。
详细描述
物流大数据技术的发展日新月异,新的技术和方法不断 涌现。为了跟上技术发展的步伐,需要不断学习和掌握 新技术和方法,将其应用到物流大数据的分析和挖掘中 。同时,应加强人才的培养和管理,建立完善的人才引 进和激励机制,吸引和留住优秀的人才参与到物流大数 据的研究和应用中。只有不断跟进新技术发展并加强人 才培养,才能保持物流大数据领域的领先地位和竞争力 。
需求预测与库存管理
需求预测
基于大数据分析,预测未来一段时间内的市场需求,提前调整库存和生产计划。
库存管理
通过实时监控库存量和销售数据,实现库存的精准控制,降低库存成本。
客户细分与精准营销
客户细分
根据客户的行为和偏好,将客户划分为 不同的细分市场,为不同的客户群体提 供定制化的服务。
VS
精准营销
根据客户细分和市场分析,精准推送个性 化的营销信息,提高客户转化率和满意度 。
06
物流大数据的未来展望
人工智能与机器学习在物流大数据的应用
自动化决策支持
利用机器学习算法对物流大数据进行分析,实现自动化决策,提 高物流运作效率。
预测与优化
通过机器学习模型预测物流需求、运输流量等,优化资源配置,降 低成本。
智能调度与路径规划
利用人工智能技术进行智能调度和路径规划,提高物流运输效率。
个性化服务和实时响应客户需求成为可能 ,提高客户满意度。
促进供应链协同
增强决策支持
实现供应链各环节的信息共享和协同工作 ,提升整体供应链的效率和灵活性。
物流数据分析方案利用大数据分析物流数据优化物流管理

物流数据分析方案利用大数据分析物流数据优化物流管理物流数据分析方案:利用大数据分析优化物流管理物流是指将货物从生产地点发送到消费者手中的过程,是现代经济高效运转的重要环节。
随着互联网和科技的快速发展,物流数据也随之产生了爆炸式增长。
如何充分利用这些数据并进行分析,对物流行业的管理和效率提升具有重要的意义。
本文将介绍利用大数据分析物流数据并优化物流管理的方案。
一、物流数据分析的意义物流数据包括了各种与物流运输相关的信息,如货物数量、货物来源、配送时间、运输路线等等。
通过对这些数据进行收集、整理和分析,可以获得以下几个方面的重要信息:1. 物流网络优化:通过分析数据,确定最佳的物流路径和中转站点,可以大大提高物流的效率和成本控制。
2. 需求预测和库存管理:通过对过去的物流数据进行分析,可以预测未来的需求量,避免库存积压或供应不足的问题。
3. 运输效率提升:通过分析数据,可以找到运输中的瓶颈和问题,进而优化运输计划,提高运输效率。
4. 客户满意度提升:通过分析客户的反馈和投诉数据,可以了解客户的需求和痛点,进而改进物流服务并提高客户满意度。
二、大数据分析在物流中的应用在大数据时代,物流企业应该充分利用各种物流数据来进行分析和决策。
以下是几种常见的大数据分析在物流中的应用:1. 数据可视化:利用大数据分析工具,将复杂的物流数据以可视化的方式展示出来,如地图显示运输路径、统计图表显示各项数据等,使管理者能够直观地了解物流情况。
2. 预测分析:通过对历史数据的分析,构建预测模型,进而预测未来的物流需求和趋势,并根据预测结果进行相应的运营调整。
3. 实时监控:利用大数据技术,实时监控物流运输过程中的各项指标,如货物位置、运输速度、温湿度等,以保障货物的安全与及时性。
4. 风险识别:通过对各个环节的数据进行分析,及时发现潜在的风险点,如交通拥堵、仓库容量不足等,进而采取措施进行优化和应对。
三、优化物流管理的建议基于大数据分析的物流数据优化,可以通过以下几个方面来进行:1. 数据收集和整理:建立全面的物流数据收集体系,将物流过程中产生的数据全面收集起来,并进行整理、分类、标准化等工作,以保证数据的质量和准确性。
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物联网的智能应用。2019年从整体来看,占据中国物联网市 场主要份额的应用领域为智能工业、智能物流、智能交通、智 能电网、智能医疗、智能农业和智能环保。其中智能工业占比 最大为20.0%。
4.政府政策
2009年8月,温家宝“感知中国”的讲话把我国物联网领 域的研究和应用开发推向了高潮,无锡市率先建立了“感知中 国”研究中心,中国科学院、运营商、多所大学在无锡建立了 物联网研究院。自温总理提出“感知中国”以来,物联网被正式 列为国家五大新兴战略性产业之一,写入“政府工作报告”, 物联网在中国受到了全社会极大的关注,其受关注程度是在美 国、欧盟、以及其他各国不可比拟的。
第二层面:大数据的分析处理,如近期被二级市场热捧 的拓尔思。
中国过去一直没有重视“大物流”的概念,每 个企业都有各自一套“大而全”、信息闭塞的物流 系统,往往是旺季忙不过来,淡季又造成大量的人 力和设备闲置。
社会“大物流”形成之后,企业可以根据需要 随时选择购买第三方外包物流服务,将企业自有物 流与第三方物流有机合理地配置起来,将完全能够 避免物流业重复建设、成本过高、管理混乱的现状 。
物联网技 术
大物流思 想
马云“中国 智能骨干网”
三、马云“中国智能骨干网”
2019年5月28日,阿里巴巴集团、银泰集团联 合复星集团、富春集团、顺丰、三通一达(申通、 圆通、中通、韵达),在深圳联合成立“菜鸟网络 科技有限公司”(简称:菜鸟网络),并同时启动 “中国智能骨干网”(简称CSN)的项目建设。阿里 巴巴集团执行主席马云出任董事长,银泰集团董事 长兼总裁沈国军出任首席执行官。“菜鸟网络”将 在马云、沈国军的牵头下,投资构建“中国智能骨 干网”。
2019年12月印发的《物联网“十二五”发展规划》明确 ,将加大财税支持力度,增加物联网发展专项资金规模,加大 产业化专项等对物联网的投入比重,鼓励民资、外资投入物联 网领域。《规划》提出,到2019年初步完成产业体系构建的 目标:形成较为完善的物联网产业链,培育和发展10个产业聚 集区,100家以上骨干企业,一批“专、精、特、新”的中小 企业,建设一批覆盖面广、支撑力强的公共服务平台。其中, 重点领域主要涉及智能工业、智能农业、智能物流、智能交通 、智能电网、智能环保、智能安防、智能医疗和智能家居等。
阿里巴巴集团希望通过8-10年的努力,将CSN 项目建成一张能支撑日均300亿(年度约10万亿) 网络零售额的智能物流骨干网络,让全中国任何一 个地区做到24小时内送货必达。智能物流网是要把 所有的货物流通的数据打通,形成一个巨大的即时 信息平台,并将所有的快递公司整合进来。一件货 物的流通不再是原先的流程,而是会用最迅速和经 济的方式流通。
2.示意图
3.物联网架构
(1)感知层 感知层由各种传感器构成,包括温湿度传感器、二维码标
签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。感知层是 物联网识别物体、采集信息的来源。
(2)网络层 网络层由各种网络,包括互联网、广电网、网络管理系统
和云计算平台等组成,是整个物联网的中枢,负责传递和处理 感知层获取的信息。
大数据
大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨 大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管 理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 由于物联网发展的需要,与处理大数据相关的企业个股都将受 到影响。
围绕大数据展开业务的公司有三个层面:
第一层面:大数据本身的管理维护,主要是一些硬件设 备厂商,如天玑科技、银信科技等。
对于智能物流网的投资规模,马云表示,首期 投资额为1000亿元,二期投资为2000亿元。
投资方向
一是通过自建、合作的方式在全国2000个城市 打造一个物理仓储网络,有些城市规模足够大,也 许会把仓储中心延伸成部分的产业园区,比如C2B 基地,成为带动一些年轻人创业的基地。
二是利用互联网技术建立开放、共享的数据应 用平台。
一、物联网 二、大物流 三、马云“中国智能骨干网”(CSN) 四、相关个股梳理
一、物联网
1.定义
国际电信联盟对物联网的定义,通过二维码识 读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球 定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的 协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换 和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和 管理的一种网络。
股票表现
公司一季报增长33%,每股收益0.04元,公司上半年净利润 预计变动区间在-10%至40%之间,业绩方面似乎没有太突出。 从7月9日后,已经连续8个交易日上涨,年内涨幅更是高达 64%。对于该股后市,有人认为公司估值偏高,建议投资者保 持谨慎。
最新动向
7月18日晚间,公司公告称,拟与深圳市粮食集团有限公司共 同出资1000万元,投资设立深圳市远粮信息技术有限公司, 主要从事RFID技术在粮食行业、农产品安全溯源及大数据交 易平台的建设等行业的开发和应用。公司持有49%股权。 7月18日,市场传闻远望谷将与阿里巴巴旗下的菜鸟网合作。
5.发展规模
2019年物联网在安防、交通、电力和物流领域 的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和 150亿元。2019年中国物联网产业市场规模达到 2600多亿元。在2019年,中国物联网产业市场规 模达到3650亿元,比上年增长38.6%。
二、大物流
“大物流”是指企业的自有物流(车队、仓库 、人员等)和第三方物流企业的配送信息与资源的 共享,以实现更大限度的利用社会各方面的资源, 减少物流总支出、降低运营成本。
四、相关个股梳理
1.感知层 RFID 远望谷(002161)
行业地位
公司是中国物联网产业的代表企业,全球领先的RFID产品和 解决方案供应商。公司是国内唯一一家以RFID业务为主业的 上市公司,专业从事超高频RFID研其他超 高频RFID领域取得初步成功,现拥有5大系列60多种射频识 别产品。