大数据在生产物流中的应用初探

李伟巍 孙雪

摘 要：大数据的时代，数据就是机会的来源，是企业发展的源泉。文章对企业生产物流进行分析，列举了大数据在生产物流主要环节的应用。阐述了在生产制造企业中，如何利用大数据使企业提高运营效率，创造更多的收益。

关键词：大数据；生产物流；生产流程

一、大数据的概述

大数据，也称为巨量资料，指需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力的庞大、高增长和多样化的信息资产。从多种形式的许多来源收集的大型数据集通常是实时的。

“大数据”主要有四大特征。首先是数据体量大，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式变得越来越多，已冲破了以前所限定的数据范畴；接着是处理数据速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理；最后一个特点是指数据真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

二、大数据在生产物流中的应用

生产物流的意思是指在生产工艺中的物流活动，是指企业进购原材料、必要的加工设施投入生产后，经过加工流产线，在不同的加工部门进行加工，组装等一系列环节。下面分别介绍大数据在RFID、设施规划和生产流程中的应用。

（一）RFID中的大数据应用

RFID技术是指无线射频识别技术。通过标签进入磁场后，接收读写器发出的射频信号，凭借感应电流发出芯片中的产品信息。在生产物流应用中，一般应用在进库和出货两个阶段。

早在21世纪初推行了一项类似于“大数据物流”的计划。有很多的生产企业也积极参与其中，以实现从生产仓库为起点到各个零售店的单品管理为终止，将物流业务范围涉及的更广并且使供应链管理更加高效，不仅为客户提供完整的商品数据还提高了库存的管理精度。

有些企业与零售商进行合作，以箱为单位进行RFID标签应用，当货物出货后，就在落货的物流仓库进行数据输入，实现物流终端数据共享，加大产品流向透明度。以便管理者进行决策，及时处理突发的各项问题。

（二）设施规划中的大数据应用

生产物流中的基础设施主要是由负责运输的小车、传送带等，负责加工的金属加工设备、搅拌混合设备、木材加工设备等，还有物流仓储设备这三大类。如今，随着信息技术的高速发展，使得全球数据量高速发展，大数据时代的到来带来了技术革新。大规模的设施布置在充分利用大数据计算后，使得结果更加高效和合理。

天气因素是物流运输的一大难题。在大数据的前提下应用地理信息系统的分析可以快速准确的计算出地理高程数据、径流时间、暴雨强度等数据模拟出一次暴雨后的城市情况，其次将GIS技术与遥感技术、航测技术等多项技术相融合，形成处理突发事物快、应变能力强的系统。同时，节约资源也是每一个生产企业的宗旨。合理的规划好各个部门的位置，对物料流向的特定路线，就是对人力物力的利用最大化。将大数据在生产企业中按照流程逻辑整合到实践中，用来解决实际问题。增强了大数据的实用性、设施规划的精准度和工作的效率。

随着规划工作地位的日益提升，公共政策的属性也开始变得越来越强。让基层员工一起参与规划，保证了规划政策的有效实施，同时也激发了员工的积极性。在大数据的环境下可以依靠大数据的便捷，通过微博、微信等用户大的网络平台，收集大众对于规划的见解，设计出更合理的方法。

（三）生产流程中的大数据应用

随着大数据实时处理与分析能力的提升，为大数据与IT支撑的生产系统实时实地进行数据交换和技术支持。除了之前的传统数据仓库系统数据分析作用，更加突出了分析数据规模和数据种类，提升了数据分析的时效性，与企业生产系统进行对接，融入到企业生产经营环节中，在企业内部实现数据流转。对于基层的一线执行者而言通过大数据分析来帮助员工在生产系统中每一种情况都可以通过之前的数据进行分析总结而采取更准确的行动，大大提升了执行效率和准确性。

三、结语

随着红外、激光、无线、编码、自动识别、数据库、传感器、定位、RFID等技术的应用和推广，物流系统的应用要产生大量的数据。因此高效地应用大数据在生产物流中需要海量的数据，找到有价值的数据以提高生产物流的效率。大数据给予我们不仅是数字的叠加，它为我们提供了一套全新分析事物的方法。随着大数据应用的不断深入，将带动企业进入大数据的时代。未来如果运营商能够将大数据平台打通与IT生产物流的衔接，集中企业的数据资源，可以提高运营效率，创造更多的效益。

参考文献

[1] 焦林，梁王敏.RFID与大数据物流[J].中国储运，2015 （06）：115-117.

[2] 张卉蕾.大数据在市政设施规划中的应用研究——以沈陽市浑南新城为例[A].中国城市规划学会、贵阳市人民政府.新常态：传承与变革——2015中国城市规划年会论文集（04城市规划新技术应用）[C].中国城市规划学会、贵阳市人民政府，2015：10.

[3] 李洋，赵亚慧，马超.基于RFID技术的汽车制造企业生产物流流程优化与仿真[J].森林工程，2014，30（04）：162-166，171.

[4] 荆蕾. 基于大数据应用的商业设施优化方法研究[D].天津大学，2017.

作者简介：李伟巍（1996.10- ），男，汉族，北京人，北京联合大学城市轨道交通与物流学院2015级物流工程专业本科生，研究方向：物流工程。

通讯作者：孙雪（1980.11- ），女，汉族，北京人，研究生，讲师，研究方向：物流系统规划与仿真、大数据计算。