一、全文概覽

　　智慧物流展了解到，在大數據背景下，物流及相關企業借助“大數據+"構建智慧物流，從而實現及時響應市場，調整市場策略，發現潛在商機，優化倉儲物流。可以說，物流帶來的海量數據與數據信息技術相結合，帶來了物流的革命，文章在查閱了多篇行業研究報告、文獻資料和順豐、菜鳥等企業案例后，從物流發展趨勢、物流大數據采集、物流大數據落地、物流大數據展望四個部分總結了“大數據技術"在物流行業的創新應用與前景。

二、 物流行業發展趨勢：信息化與智能化

　　如果用一個詞概括全球物流產業發展，就是：穩中向好——2019年全球物流領域投資數量穩步上升，而且投資金額巨大，平均單筆投資金額較高 。其中核心大筆投資主要聚焦在印度等發展中國家的基礎物流服務建設方面及荷蘭等發達國家的物流信息化方面。由此可見，在基礎物流服務能力提升后期，物流領域的投資和發展方向均將逐漸轉向信息化等大數據層面。

　　降本增效政策頻頻出臺，鼓勵使用科技手段提升成本優化空間：目前，社會物流費用占GDP比重仍居高不下，近年來持續穩定在14％以上，而發達國家多數維持在8 -9％ 。因此物流行業還有較大的發展和提升空間。因而在政策層面，降本增效效果明顯的物流信息化越來越多被提起。

　　物流業的發展經歷了人工生產、機械化、自動化再到智慧化的歷程。人工生產的比例逐漸降低，物流作業過程中的設備和設施逐步自動化，我國制造2025的提出，強調利用物聯信息系統將生產中的供應、制造、銷售信息數據化、智慧化，最后達到快速、有效、個性化的產品供應。

　　對于物流科技而言，即整合傳統和新興科技，以互聯網、大數據、云計算、物聯網等現代信息技術提升物流智能化程度，增強供應鏈柔性。

三、 物流大數據采集：數據來源

　　要想充分構建智慧物流，首要考慮的是“不在信息的海洋中渴死"，必須獲得可靠的數據來源，那物流大數據方案提供商能從那些方面獲取海量數據呢？

　　智慧物流展以目前在大數據方面做得較好的菜鳥物流數據平臺進行分析，菜鳥物流匯集的數據源除了阿里自身體系之外，還引入包括消費者、商家、物流公司以及其它社會機構相關數據等；其中包括：

　　1）消費者的物流數據。消費者收貨地址、服務選擇、對物流公司的評價數據等。

　　2）商家的物流數據。商家發貨地（通過物流公司攬收網點解析）、商家的發貨速度、商家總體以及每個合作伙伴的時效/評分/投訴等、商家對物流公司的選擇偏好等。

　　3）物流公司數據。全國主要物流公司都向菜鳥實時推送包裹跟蹤數據，菜鳥通過對"包裹跟蹤數據進行分析挖掘,解析出14大物流公司的"路由網絡。

　　4）其它社會數據氣象數據。通過和國家氣象局的合作，采集了全國的天氣預測和實況的數據；交通實況的數據通過和高德地圖的合作，采集了全國交通實況的數據。

　　而其他運用大數據賦能的物流服務商，數據來源也基本如上所述。總之，物流或者電子商務及周邊企業要想充分實現“大數據智慧物流"，必須解決的就是優質數據來源與采集問題。

　　四、 物流大數據落地：商業應用

　　這一節希望能結合可能所學內容以及所查資料，舉出在電子物流領域，商業應用以及當前以及初具雛形、甚至成熟落地的一些物流大數據技術商業應用。指出大數據方案下的智慧物流如何帶來“降低成本，提高績效"。

　　主要有三大版塊：

　　1.智慧配送物流

　　實時快遞監控：提供快遞攬收、在途、派送、簽收全流程狀態，幫助快遞實時跟蹤、監控，及時發現問題快件并處理；

　　個性化預警：支持不同地域的自定義設置快遞服務質量、件量下滑預，用戶關注的問題系統提前預警，方便客戶基于自身情況定制；

　　2.智慧倉儲物流

　　智能工具－智慧云倉同時能做到大數據挖掘與分析：

　　件量預測：結合內外部影響因素，利用數據挖掘方法，批量化精準預測商品SKU的未來訂單走勢，助力商家提前備貨；

　　分倉模擬：模擬分倉運作場景，提供基于時效和成本的*解決方案，指導商家合理分倉，提升時效、降低成本，實現“單未下，貨先行"；

　　庫存健康：幫助商家即時了解當前庫存狀況，缺貨、呆滯SKU各個擊破，進行有效的庫存管理，節約成本。

　　3.智慧商業

　　洞察同行：第一時間掌握市場行情，關注同行動態，輕松應對件量高峰和低谷;了解哪些屬性商品暢銷；

　　關注競爭對手品牌銷售動態及用戶口碑情況，助力商家優化產品運營，調整營銷策略;

　　洞察消費者：融合順豐精準全面的運單數據和外部地址信息，通過挖掘順豐海量的“最后一公里"地址數據，利用大數據技術基于地理位置的商業環境進行分析，結合小區的屬性特征。

　　讓商家更清楚掌握消費者的購買偏好及人群畫像信息，提供完整的商業落地方案，協助商家更好地進行O2O運營、精準營銷，定位目標客戶;

　　洞察供應鏈：供應鏈分析立足于揭開行業“黑匣子"，揭露行業內部交流密度，洞悉供應鏈上游(分銷商、代理商、生產企業、原料供應商)活躍程度與下游市場動態(流行趨勢、購物偏好、商品熱點)。

　　五、物流大數據展望：應用現在與前景

　　1.大數據應用現狀

　　物流大數據研究和應用剛剛起步，尚屬新興的研究領域，發展比較緩慢。從細分市場來看，醫藥物流、冷鏈物流、電商物流等都在嘗試趕乘大數據這輛高速列車，但從實際應用情況來看，目前，電商物流憑借互聯網平臺具有一定的先發優勢，菜鳥網絡的橫空出世更是給電商物流大數據行業帶來了新希望，指明了新方向。國家郵政局監測數據顯示，2020年6月1日~18日，全國快遞業務量完成46.78億件，同比增長48.66%，進入6月以來，我國快遞日均業務量接近2.6億件 。從幾年618購物節產生的數據量看，物流大數據分析非常有用武之地。

　　大數據在物流企業中的應用貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在物流決策、物流企業行政管理、物流客戶管理及物流智能預警等過程中。

　　總之，面對大數據這一機遇，物流企業的高層管理者仍需給予高度的重視和支持，正視企業應用大數據時存在的問題。

　　2.“大數據+物流"前景

　　從現有的技術來看，未來“大數據+物流"方案將會更加成熟：倉庫選址、商家銷量預測、庫存分倉策略、智能調撥方案。其中目前有部分已經在實現，只需要優化。

　　從大數據產品來看，聚焦智慧物流和智慧商業的產品，類似于順豐的“數據燈塔"，將持續為客戶提供物流倉儲、市場推廣、精準營銷、產品運營等方面決策支持。

　　在進入新零售時代后，以大數據技術為核心的智能技術會驅動整個零售系統的資金、商品和信息流動不斷優化。新一代物流來襲的背后，智慧化是大勢所趨。從更長遠的未來看，新一代物流最終將走向無界物流，依托大數據人工智能科技，通過打通供應渠道、物流平臺、服務場景、消費需求等多維度的界限，進行深度融合。

　　3.智慧物流時代

　　從物流行業發展趨勢看，隨著持續的深化供給側結構性改革，新一代物流能夠降低全產業鏈的物流成本，提高物流供給質量。同時，其也能夠提高全要素生產率，逐步釋放行業發展的新動能。最終，展現出全新態勢的物流行業將成為國內經濟強勁的推動力。實施大數據發展行動，加強新一代人工智能研發應用。在大數據人工智能平臺上，各種類型的全自動流水線、自動分撥、倉儲和配送機器人已經大規模運用。智慧算法可以讓每一個包裹都有*路徑，最短時間送達。甚至基于大數據的“未卜先知"，可以做到“單未下，貨先行"，把商品提前分布到消費者身邊。大數據和人工智能已經把物流業從肩扛手提的傳統模式，帶入了科技驅動的新物流時代。