物流大数据如何影响行业？

大数据已不再是一个流行词，而是成为企业改进流程、提升流程透明度的宝贵且强大的工具。物流行业也不例外，2024 年至 2032 年间，物流领域大数据的市场规模预计将以超过 21.5% 的复合年增长率增长。这些数据表明，越来越多的物流企业正认识到大数据的重要性，并积极运用它来提升竞争力、实现可持续发展以及更加以客户为中心。

本文将探讨大数据在物流领域的作用、其实施过程的核心步骤以及该行业中已存在的真实应用案例。

什么是物流领域的大数据？

在深入探讨运输与物流领域大数据的具体内容之前，我们先来回顾一下它的实际含义以及与常规数据的区别。大数据指的是海量的结构化和非结构化信息。这些信息通常来自各种来源，因此格式也多种多样。大数据与常规数据的主要区别在于数据集的规模：对于大数据而言，常规的处理工具已经远远不够。

大数据有几个重要特征：

1. 容量（Volume）：即我们前面讨论过的数据集规模；

2. 多样性（Variety）：既有结构化格式，也有非结构化格式；

3. 速度（Velocity）：意味着信息的实时生成和高速处理；

4. 真实性（Veracity）：需保持相关性和准确性；

5. 价值（Value）：其主要目的是为用户带来有价值的见解。

既然我们已经明确了大数据技术的定义，接下来探讨它在物流领域是如何产生的。最常见的来源包括 RFID 标签、GPS 设备、物联网传感器，显然还有客户的金融交易记录。基本上，在物流中，物品被存储、运输或处理的每一刻都在持续产生数据。如果企业主知道如何正确收集和分析这些数据，就能享受到大数据带来的一系列好处。

商业大数据对物流行业的主要益处

那么，为什么物流企业要关注自身数据并建立专门的收集和处理基础设施呢？以下是主要优势：

1. 提高透明度。借助大数据以及对运输货物和库存的实时监控，企业主可以随时了解资产的状态和位置，并能立即知晓任何问题和紧急情况。这有助于制定更具前瞻性的策略，使企业能够预防诸如运输延误或库存积压等常见问题。

2. 提升效率。对收集到的信息加以利用，有助于改进多种流程，如路线优化、库存管理或风险管理。通过精准的资产分配、任务自动化和预防性维护，大数据的运用能极大地提高物流企业的效率。

3. 需求预测。大数据是预测分析的核心，而预测分析通常由机器学习技术驱动。预测分析的主要目标是对未来潜在需求和客户行为做出准确预测。这得益于对海量历史数据的全面分析。因此，掌握的信息越多，预测就越准确。

4. 优化路线。物流行业最大的挑战之一是优化路线。虽然有些人认为最短的路线就是最好的，但实际上路线的安全性应该优先考虑，尤其是在运输易碎货物时。通过运用大数据，企业可以随时了解道路和车辆的状况，分析哪些路线效率最高，并据此规划物流。

5. 降低成本。物流领域的大数据能通过多种方式帮助企业大幅降低运营成本。首先，企业可以根据需求分配资产。其次，企业能更好地管理库存，避免库存过剩或不足，这也会对成本产生影响。最后，大数据使企业能够更好地规划和组织流程，并选择最合适的解决方案。

如何在物流中实施大数据？

如前所述，大数据在现代物流行业中发挥着重要作用，但仍有一些企业对采用大数据犹豫不决。这种犹豫的主要原因之一是对实施过程复杂性的误解。下面，我们将这一过程分解为清晰的步骤，以便您了解其工作原理以及每个阶段需要做什么：

1. 确定关键目标。引入到业务中的每一个新解决方案都应有特定的用途，大数据也不例外。不能只是开始收集和处理数据，需要清楚地了解这些数据将要解决的具体问题或挑战。例如：

（1）优化路线（2）降低成本（3）缩短交付时间（4）改善客户体验

基于这些目标，将制定大数据策略，并设定用于监控和衡量的关键绩效指标（KPI）。

2. 数据收集与整合。一旦确定了大数据业务目标，就可以开始收集数据以创建丰富的数据集。如前所述，物流行业有多种信息来源：

（1）用于车辆实时跟踪的 GPS 和远程信息处理；

（2）用于监控运输条件的物联网传感器；

（3）仓库管理系统（WMS）和客户关系管理（CRM）系统；

（4）外部来源，如天气预报或交通报告。

请注意，在开始信息收集过程之前，需要准备好数据存储解决方案。我们还建议咨询专业的 IT 服务提供商，他们将帮助您正确设置和配置云解决方案。

3. 选择合适的分析工具。我们已经提到，大数据需要专门的分析工具，因此下一步是选择合适的工具。一些最受欢迎的工具包括 Apache Spark、Hadoop 和 Snowflake。为了让您更好地了解这类工具的功能，我们来介绍一下最著名的 Apache Spark。

正如其官方网站所述，Apache Spark 是一个用于大规模数据分析的统一引擎。这意味着该工具适用于大数据的各种工作，包括数据工程、机器学习、数据科学和分析。这非常方便，因为可以从一个平台管理所有与数据相关的项目。Apache Spark 支持 Python、SQL、Scala、Java 和 R，并提供了一系列库和框架，方便处理大数据。

4. 实施数据驱动的策略和运营。随着大数据的实施，自然需要回顾当前的业务战略和运营。简单来说，将把大数据作为某些流程的基础，如路线优化、动态定价或预测性维护。这将有助于优化现有流程，替换过时或低效的流程，并提高供应链的透明度。

5. 团队培训。随着新流程的引入，还需要为团队提供相应的培训。这包括数据分析和新工具的培训，以及对大数据整体的全面培训。另外需要记住的一点是，要鼓励和倡导数据驱动的决策制定。在实施大数据之前，业务中的许多流程很可能是基于猜测和直觉的，这自然会导致不良结果。因此，改变组织的思维方式，逐步引导员工首先依靠数据是很重要的。

6. 确保安全性和合规性。对于任何处理敏感数据的公司来说，安全性和合规性都应该是重中之重。即使是很小的数据泄露也可能导致巨大的财务损失和客户信任的丧失，因此企业应该格外注意保护信息的方式。最常见的安全措施包括加密、完善的访问控制以及使用防火墙防止外部攻击。

企业还应确保其存储和处理信息的方式符合必要的法规。您可能听说过《通用数据保护条例》（GDPR）或《健康保险流通与责任法案》（HIPAA），它们是关于敏感数据保护及其管理的最著名行业法规之一。遵守这些法规意味着组织认识到数据安全的重要性，并遵循安全最佳实践。如果不知道从何入手，这些法规的官方网站通常包含有关重组流程以实现合规性的信息甚至框架。

7. 监控和优化策略。处理大数据是一个动态过程，因此需要持续监控流程，并在必要时进行优化。根据利益相关者的反馈和之前定义的 KPI 指标，将能够了解新实施的流程的有效性以及可以改进的领域。可能还需要根据算法和系统的性能以及业务需求对其进行调整。

物流领域大数据应用的真实案例

最后，我们来看看物流领域最有趣的大数据应用真实案例，以及它如何使企业受益。

案例1：UPS 的 ORION 系统

物流路线的优化至关重要，因为它可以减少燃油消耗、加快交付时间，甚至提高交付的安全性。全球最大的供应链公司之一联合包裹服务公司（UPS）投入了大量时间和资源开发了 ORION—— 道路综合优化与导航系统。

ORION 是一个路线优化软件。它利用公司的历史数据并实时收集各种信息，从而帮助 UPS 大幅削减运营成本，并通过数据驱动的规划有效组织多司机和多站点路线。

案例2：DHL 的智能化举措

全球领先的物流企业 DHL 多年前就已在其流程中实施大数据，从而涉足预测性维护、智能设施监控和资产跟踪。让我们仔细看看 DHL 如何管理其维护流程。

根据其官方网站的信息，该公司使用噪声传感器对分拣机（用于自动化分拣过程的机器）进行预测性维护。DHL 还使用物联网传感器进行车辆监控，并实时分析信息，从而能够预防大多数与维护相关的问题并降低维护成本。

案例3：亚马逊的库存预测

亚马逊为企业主提供了一种名为库存管理器的创新工具，该工具通过使用历史大数据和先进的分析工具来自动化库存管理过程。借助库存管理器，企业不仅可以预测库存需求，还可以预防库存不足或过剩的风险。通过这种方式，该工具解决了物流行业最大的挑战之一，即合理管理资产并避免库存不足或过剩。

案例4：联邦快递对客户反馈的分析
在竞争激烈的环境中，持续改进服务有助于企业发展和留住客户，联邦快递对此了如指掌。该公司利用大数据分析客户反馈，并据此找出改进服务的方法。

在大数据的应用中，客户体验往往被忽视。虽然企业专注于降低成本和优化流程，但对客户进行彻底详细的研究和分析也很重要。这不仅有助于了解哪些方面做得好以及原因，还能根据预测的客户需求定制未来的服务和产品。另外不要忘记，还可以利用大数据预测大致的交付时间，并在出现延误时通知用户。

案例5：DHL 的物联网监控

企业在物流中使用大数据的另一个例子是对运输货物的实时跟踪。DHL 使用各种物联网设备监控其货物，随时了解货物的状态和位置。这有助于改进运输流程、提高运输安全性并改善客户服务。

结语

物流领域的大数据是一项强大的资产，它能使企业获得显著的竞争优势，并帮助它们了解如何提高现有流程和服务的效率，更加以客户为中心。但是需要记住，为了从大数据的使用中获益，实施专门的分析工具至关重要。