“大数据”在现代物流中的开发与应用探索

任 龙

（联勤保障部队第四储备资产管理局哈尔滨区域管理站，哈尔滨 150080）

大数据是指短时间内无法采用常规手段进行整理的数据信息，其具备数据种类多、数据量大等特点，现已广泛应用于各个行业，成为行业在市场中的核心竞争力。在现代物流中融入大数据，对提高行业经济结构稳定性有着重要的意义。

1 大数据在现代物流中的开发流程

大数据在现代物流中的开发流程可以分为以下几个阶段：第一，物流需求分析。在运用大数据前，需要在明确大数据的应用方向，确定大数据的使用目的后，对大数据信息进行针对性挖掘[1]。第二，数据采集阶段。借助互联网技术对网络平台交易记录、结算结果进行统计，将所有数据进行汇总，构成数据信息库。第三，数据处理。将数据库信息进行分类，在分类过程中，可以借助互联网技术和相关工具对信息进行整理，使其成为富有条理的数据信息。第四，数据挖掘。对整理后的数据信息进行研究，深入挖掘数据信息的潜在价值，在完成数据挖掘后，将信息结果进行输出，为管理层的科学决策提供重要的数据参考。

2 大数据在现代物流中的应用探索

2.1 物流配送

物流配送是现代物流行业中的重要环节[2]。将大数据应用至物流配送中，对提高物流配送效率，降低物流配送成本有着重要的意义。大数据在物流配送中的应用，可以分为车货匹配、配送方案、运力资源和仓储管理四方面内容。在车货匹配中，大数据能够对大量的数据进行解析，结合企业的运载能力、司机的综合素质、企业信用情况等内容，确定最优化车货配置方案，借此加快物流运送速率。在配送方案制定中，大数据可以对仓储货物类型、货物数量、企业可用车数量等内容进行综合分析，制定出最优化的物流配送方案和物流运输线路，有效降低了物流配送车本。在运力资源中，大数据能够对企业运力资源情况进行动态监督，及时发现运行问题，制定相应的运输调整方案，提高运力资源调配的精准度。在仓储管理中，大数据能够针对以往交易记录、仓储情况进行针对性分析，制定合理的仓储管理方案，避免仓库货物的积压。另外，大数据可以对以往货物出入仓、财务收支等信息进行整理，分析企业的仓储规律，进而获得用户的需求变化规律，根据规律制定最优的配送方案，降低仓储管理成本。

2.2 物流成本

物流成本是提高现代物流经济效益的基础保障。将大数据应用到物流成本管控当中，不仅可以提升行业经济利润空间，而且能够推动行业经济的可持续发展。大数据在物流车本中的应用，可以分为物流供应链、基本成本、中转站、市场动态预估和物流指数五方面内容。物流供应链的稳定性直接影响现代物流发展速度。大数据的应用，能够对物流供应链涉及的各个企业数据进行动态分析，明确各供应链环节的运作情况，确定最优化衔接方案，使各环节的运作效率得到提升。基本成本包括物流中心场地成本、设备成本、人力成本等。借助大数据对各部分成本进行统计，结合行业内部的平均成本，寻找降低成本的突破点。现代物流已基本实现全国范围覆盖，对于远距离运输，需要在中转站进行流转，降低运力资源消耗。在对中转站位置进行选择时，可以利用大数据对备选地的交通运输情况、地理位置、地理价格等内容进行权重计算，为中转站位置选择提供科学性依据。在市场动态预估中，企业可以借助大数据对现阶段市场运营情况进行统计，借助互联网技术对下阶段市场动向进行科学预估，为企业下阶段运营政策制定提供数据参考。另外，企业通过大数据平台可以随时获取物流流转信息，借助大数据生成物流指数，可以有效提高行情报告内容的合理性。

2.3 物流管理

物流管理是提升现代物流行业结构可靠性的重要保障。将大数据应用至物流管理中，一方面，能够提高企业内部环境的稳定性；另一方面，可以提升管理决策的科学性。大数据在物流管理中的应用，可分为金融服务管理、物流设备质量和物流运输安全三方面进行。在金融服务管理当中，企业可以利用大数据对某用户商品交易数量、商品交易额、退换记录等数据进行统计，对此类数据进行针对性分析，确定用户的实际购买能力和购买风险，为后续服务内容增项提供数据参考。在物流设备质量管理中，大数据可以对所有设备的运行情况进行实时监管，及时发现设备运营故障，起到经济止损的目的。物流运输安全涉及驾驶时间、驾驶员综合素质、运输路线事故发生率等内容。企业借助大数据对所有数据信息进行综合评定，制定合理行驶路线和驾驶要求，确保物流运输的安全性。

3 结束语

综上所述，在现代物流中大数据虽然具备较高的商业价值，但在实际运用中仍面临着数据质量、技术人员质量、信息安全等方面的挑战。只有认清此类问题，明确未来发展方向，才能顺应市场发展趋势，提升大数据在现代物流中的应用价值。