大数据应用物流企业论文

2022-05-08

本论文主题涵盖三篇精品范文,主要包括《大数据应用物流企业论文(精选3篇)》,仅供参考,大家一起来看看吧。摘要:在这个大数据的时代背景下,大量的数据就像一把双刃剑,不仅给物流企业带来了很大的机遇,同时也给物流企业带来了许多的问题。如何从海量的信息中,提取到有利于企业发展和进步的信息,成为所有物流企业的发展难题与机遇。

大数据应用物流企业论文 篇1:

大数据技术在物流企业中的应用

摘要:近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点,而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上,阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势,提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策,最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。

关键词:大数据;物流企业;京东;应用

随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步,许多先进的技术被普遍应用到各行各业,当然物流行业也不例外。近年来,大数据技术与物流行业高度结合,让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变,促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例,论述大数据新技术的应用研究。

1、大数据技术的概述

大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选,使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术川,通常具有四大优点:数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。

物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点,对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用,可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率,满足客户对物流服务的需求,达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。

2、物流企业应用大数据技术的优势

物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时,合理地利用大数据,将其视为一项战略资源,才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后,应在各方面做好全面部署工作,才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。

2.1 信息共享,掌握企业运作信息

目前,中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元,第一个小时的销售额超过去年同期的250%,交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据,基层工作人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里,路程相当漫长,而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知,每一个物流环节的信息爆炸式增长,使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求,这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息,从而促进企业持续稳定发展。

2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策

通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷,这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求,会使企业做出错误的经营决策,错失重大商机。如果根据人们以往生活经验,会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量,在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间,拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长,七夕节前两周,销量比平时增长了4.4倍、1.9倍,同时,数据显示,在拉萨地区,鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品,七夕节前两周,鲜花销量比平时增长了1.6倍,钻石销量比平时增长了2.1倍,腕表銷量比平时增长了48%。此外,七夕节前两周,拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。

而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效,在得到较为精准的业务数据后,分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度,进而调整企业运营方案,集中精力完成高效益的业务,充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。

2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值”

通过对不断增长的数据进行“加工”,可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗,采用规范的模型“加工”数据,使年产值逾400亿,年劳动生产率提高0.5%。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列,借助这些大数据,并对此进行增值处理,就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此,在掌握庞大的数据信息后,提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息,实现数据的“增值”[2],才能体现企业的大数据战略意义。

3、大数据技术在物流领域的应用

随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加,物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋势,而信息处理能力的强弱成为企业之间竞争的关键。

在此背景下,以京东为例调研、认知和研究大数据技术在物流企业中的应用,重点体现在以下几个方面。

3.1 精准的市场预测

京东作为中国最大的自营式B2C电商平台,在“618”年中购物节、“双十一”购物狂欢节等大促销期间流转着千万级的订单数据信息。在大数据技术背景下,京东青龙系统可以根据客户的购物车、浏览时间、评价信息以及收藏夹等所有与销量有关的数据[3),了解客户的想法及需求,通过聚类分析确定客户群,对商品的生命周期进行预测,做好库存和运输工作的安排,科学有效地利用现有资源。大数据技术的实时性能很好地解决了传统问卷调查法延迟性高、效率低下等问题并根据实时的调研结果安排最佳仓储量,避免错过最佳销售时间段。

3.2 仓储中心的选址优化

在物流中心选址过程中,企业需要综合考虑经营环境、基础设施状况、自然环境、其他因素等。企业要达到成本最小化这个目标,传统的方法如重心法大多不切实际,无法采用。这就需要利用大数据分析方法使企业根据不同的需求选择合适的算法,从而获得最高效益。

2017年8月京东物流用大数据在唐山建成国内首个“前店后仓”体验中心。京东大数据显示,三四线城市的日平均单量增速比一、二线增速高出20%,未来三四线城市也将是京东重点布局的方向。截止2018年,京东物流充分利用大数据技术合理规划布局,在全国拥有了7个物流中心、335个大型仓库,自营配送覆盖了全国9%的人口。

3.3 物流线路的优化

配送效率是体现物流企业服务能力强弱的一个关键点,物流企业需要采用路径优化的措施来减低企业运营成本,提高企业的核心竞争力。而利用大数据技术再配合GPS、GIS、PMS等可以抓取到配送地区实时路况,结合智能算法可以规划出最合理的物流线路和方式,缩短配送时间,从而降低车辆空驶率,提升企业的配送效率。

京东致力于解决“旅行商问题”,通过车载导航系统以最快的速度反映出影响配送计划的因素,优化货物的运送路径及配送顺序,提高配送车辆的有效利用率。此外,“618”和“双十一”期间,仓库拣选作业路线的规划至关重要。京东通过大数据分析制定了特定的算法,以便在拣选货物时使单个物品的耗时从22秒降至16秒。同时,京东大数据在搬运小车路径规划方面的应用也极为科学,其运用时空大数据等技术协调规划仓库整体搬运路线使搬运小车有序作业,尽量减少拥堵。

4、物流企业应用大数据存在的问题及对策

尽管大数据在物流企业中发挥了其巨大的优势,使物流经济效益不断提升,但在应用过程中也存在诸多问题,只有解决这些问题才能让大数据为企业创造更多的财富。

4.1 高层管理者对大数据技术缺乏重视和支持

在物流企业中,只有企业高层管理人员关注、认可并支持使用大数据技术,才能使其价值在运营过程中真正挖掘出来。然而,我国大多数物流企业起步较晚,截至目前为止大数据仍处于不成熟阶段,大数据的多样性和复杂性使得数据质量就无法得到有效保障。同时物流企业高层管理人员没有意识到大数据挖掘、分析技术的重要性,对大数据的认识和理解还没有真正提升到企业发展的战略高度,这给大数据技术应用带来了困难。因此,行业管理部门应该加强对高层管理人员的培训,改变其落后的物流观念,注重培养既有企业运营决策能力又重视和支持大数据应用的综合型管理人员,构建自己的专业分析和管理团队,使企业运营效益大大提升。

4.2 数据开放性和用户隐私之间难以平衡

在这个信息时代,用户的各种隐私信息比如爱好、联系方式、个人详细信息等都会被自动记录在物流供应链数据库中[4]。一旦数据库系统存在漏洞或者遭受网络黑客的攻击时出现数据泄露就会对客户造成极大的危害,不仅让企业失信于客户还会对企业未来的发展形成障碍。因此,物流企业在数据全面共享、方便查询的背景下应用大数据时应注意保护用户的个人信息,在不侵犯隐私的情况下对数据加以汇总、整合、分析,健全信息管理的规章制度。与此同时,国家也应该逐步加强隐私立法。

4.3 大数据的准确性和实效性难以把握

大数据给人们带来便利的同时,也带来了一些问题。大数据来源广泛但良莠不齐,一些不完整、不准确、过期的数据信息影响了企业的数据处理和决策分析效果,浪费了许多的人财物等资源,降低企业的经济效益。因此,物流企业应该注意大数据采集的准确性和实效性,并通过建立专门的数据库或设备来保存信息以确保数据质量可靠。此外,相关数据库管理人员根据预先建立的标准来读取和选择利用数据。

5、总结与展望

在这个快速发展的时代,大数据技术作为一种新技术在引领物流企业从传统物流向数据物流和网络物流的转变中带来了机遇和挑战。但是只要合理地将大数据应用到企业管理及运营中,及时了解客户物流服务需求,在保障客户信息安全的同时做出正确的运营决策,就能促进产业升级,为物流企业在大数据时代更好地发展奠定基础。

参考文献:

[1]刘以倩.大数据技术在物流企业仓储系统中的应用[J].物流技術,2016,(12):37-39.

[2]旷,司维鹏,刘莹莹大数据在物流企业中的应用[J].电子商务,2015,(1):36-37.

[3]刘彩芳.大数据技术在现代物流中的应用研究[J].智能计算机与应用,2017,(6):169-170.

[4]慧毅.浅谈大数据在物流企业中的应用|J].物流工程与管理,2016(1):68-69.

作者:许美贤 郑琰

大数据应用物流企业论文 篇2:

大数据在衡水物流企业的应用研究

摘 要:在这个大数据的时代背景下,大量的数据就像一把双刃剑,不仅给物流企业带来了很大的机遇,同时也给物流企业带来了许多的问题。如何从海量的信息中,提取到有利于企业发展和进步的信息,成为所有物流企业的发展难题与机遇。衡水物流企业如何在这个背景下,更好地发展,衡水物流企业应该利用和借鉴大数据技术,通过大数据技术对CRM、IRM、竞争力三个方面进行分析,通过他们的研究现状和存在的问题,利用大数据技术给出解决方法,最终推动衡水物流企业的发展。

关键词:大数据;物流企业;衡水

一、引言

当前时代,人们最为熟知的词就是大数据,然而大数据的概念却众说纷纭。大数据是用来解决大量数据集合的方法,通过对海量的数据进行搜集,分类整理,然后按照企业所需要求将其进行统一处理,最终从大量的数据中提取最为关键的和对企业发展起到至关重要作用的信息。被人们普遍接受的大数据的重要特征包括:信息量大、数据多样、速度快、复杂、价值密度低。

大数据技术的使用对物流企业的发展将起到至关重要的作用。物流企业如果不跟随时代的步伐,将大数据技术应用到物流企业中,那么随着数据的不断暴增,企业将无法寻找到对企业发展有利的信息,在不久的将来就会被市场残忍地抛弃,所以说物流企业的发展离不开大数据技术的使用。

以衡水东明物流为例,处于衡枣路与京衡南大街交汇处,南通106国道,北上高速公路,这使东明物流园可以将货物快速地运送到全国各地。另外,还要依托产业,主要包括蔬菜、果品、陶瓷建材,使商户能够了解大量的客户信息。同时不仅有连通各地京九铁路,石德铁路等等,到2017年将实现高铁的运营,高铁的开通将更加推进衡水经济的发展优势。

衡水市目前拥有各类经销网点已达45个,大量的业务和运输正处于蒸蒸日上的阶段,在市场经济的作用下,产生了这些以民营企业为主准物流企业。市场不断发展,形成了多样化的物流服务形式,在商业配送、多式联运、仓储和运输服务等物流途径中,各类小型私人准物流企业扮演着重要的角色。但是,拥有如此好的天然优势,衡水物流行业的发展却非常的缓慢。

二、衡水物流企业存在的问题

由于衡水物流企业发展较晚,缺乏大数据等先进技术的应用,衡水物流企业还没有构成规模性的市场,仍然处于以前的物流模式之中。同时物流企业的规模较小、信息不畅、使用设施较落后、对客户的办事认识和品质不高等问题,也导致了衡水物流企业不能很好地满足客户的需求和不能很好地发展,大部分只能充当中转站或者仓库的作用。大数据在衡水各行业的分布如下表所示。

衡水物流企业中的信息资源不能在整个企业中被很好地利用,不能做到资源的共享,导致企业不能连成一个完整的信息整体。同时衡水物流企业的信息资源比较单一,只能对已有客户进行分析,不能吸引潜在客户和提高客户的忠诚度。

据研究预测,我国物流企业缺乏大量的专业人才。在未来5年,我国中高级物流管理人才需求将达15万人左右,而衡水由于经济发展落后,导致大量的人才流失,大专以上学历的只占19%,这使衡水物流企业缺乏了必要的竞争力。

三、大数据在衡水物流企业的应用

本部分主要对上述的CRM、IRM、竞争力三个方面进行分析,通过他们的研究现状和存在的问题,利用大数据技术给出解决方法。

1.大数据对衡水物流企业的客户关系管理的影响

客户关系管理的中心是客户关怀,客户价值管理是其核心内容。客户关系管理是企业的一种营销方法,公司通过围绕客户开展一系列的活动,使客户能够长期地为企业的发展做出贡献,对企业产生长期的依赖。同时它的主要目的是使企业与客户形成一种良好的关系,客户通过企业的服务来达到自己的需求,企业通过客户的需要来推进企业的发展,最终使企业不仅能够保留已有的老客户,同时吸引大量的潜在客户,最终逐步提高企业的利润空间。

衡水物流企业应该利用大数据统计与分析技术对海量数据进行搜集、剖析和整理,这样不只能够收集到客户的最新需求信息,而且可以分析出客户的最新需求,这样就可以解决数据不足与客户之间的矛盾问题,提升客户的满意度。

2.大数据对衡水物流企业信息资源方面的影响

信息资源不仅能够重复使用,同时可以信息共享,它是企业最宝贵的财富,无法用金钱来计算。他和其他资源相比最为突出的特点是具有时效性,必须在特定的时期才能發挥最大的作用。但随着信息资源的分散和增加,如何从中提取到当前最需要的信息,是一个企业兴衰的关键。因此,分析当前物流企业在信息资源利用中遇到的问题,并给出具体的信息资源重组方法,对衡水现代物流企业发展具有一定的现实参考意义。

衡水物流企业应借助大数据技术,围绕企业的核心业务展开。但是,目前衡水物流企业多数没有利用大数据技术,只是在各部门需要时进行使用,这导致各系统之前缺乏必要的联系。同时,各系统不能满足最新技术的更新和新业务的扩展。所以,应该建立适合企业发展的资源重组模式,通过新的模式增强企业内部的信息共享机制。

在企业的外部,也应该利用大数据,及时掌握和获取市场和客户的信息,通过科学的方法对收集的信息统一的分析与处理,制定出科学合理的销售计划,通过这些来减少不必要的库存,省略不必要的流通环节,缩减资本,最终使企业更好地盈利。

3.大数据对衡水物流企业的竞争力的影响

随着科技的进步,大数据对物流企业的竞争力越来越重要。物流企业的竞争力主要业务运输能力、市场营销能力、资源整合能力和技术应用能力等。

衡水物流企业应该紧随时代的步伐,主动采用大数据技术来推动企业的进步和发展。企业应该通过大数据技术来推进企业的核心竞争力。

提高业务运输能力,大数据技术包含了当今的许多先进技术,衡水物流企业应该借用大数据技术,改变配送模式,使配送模式更加科学有效,减少配送的成本;衡水物流企业应该通过大数据技术的研究与发展,改变原来的竞争方式,应该转向价值竞争,而不是采用传统的价格竞争;衡水的物流企业应该把大数据的应用放在首要位置,第一,企业领导应该改变原来的思想模式,从自身做起,学习并且使用大数据技术来推动企业的发展;第二,企业的领导应该加大对大数据技术的投资,使整个企业的大数据技术平台不断优化,使其能更好地为企业的发展提供动力和服务;第三,不应该把大数据作为一种支持自己决策的工具,应该把大数据的应用上升到企业的战略管理高度上,通过不断地更新,提高企业的资源整合能力;衡水的物流企业将大数据技术应用到企业的管理和战略制定上,使其成为企业发展的良好工具和有力助手。同时,公司应该设立专门的培训时间和人员,不断培养员工的创新意识,招聘优秀的大数据技术的专业人才,因为企业只有拥有一批创新型的人才,才能不断推进企业的发展。

四、总结

本文通过对大数据技术的使用,分析衡水物流企业的发展状况,虽然衡水处于很好的地理位置和拥有丰富的资源,但是衡水物流的发展并没有想象中的快速,在发展中存在大量的问题和不足。通过大数据的专业知识和成功案例,对衡水物流企业进行改进,主要通过大数据对衡水物流企业的CRM、信息、竞争力三个方面的改进。这一系列的改进不仅能够给衡水物流企业的发展带来机遇,同时衡水物流企业的客户关系有了良好发展和信息不断的被充分利用,最终推动整个衡水物流企业的竞争力和当地经济的发展。通过以上一系列技术的应用和改革,衡水物流企业的未来一定一片光明。

参考文献:

[1]惠毅.浅谈大数据在物流企业中的应用[J].物流工程与管理,2016(01):68-69.

[2]钱志森.浅析大数据的应用及发展前景[J].信息通信,2014,(05):168-174.

[3]张亮.大数据和数据挖掘技术在烟草行业的应用[J].电脑知识与技术,2014,(22):227-228.

[4]叶斌,黄文富,余真翰.大数据在物流企业中的应用研究[J].物流技术,2014(15):22-24.

[5]宿恺,尤翠翠.大数据背景下第三方物流企业的客户关系管理[J].经营与管理,2015(02):10-20.

[6]杨兰.衡水市人文生态资源带动经济发展的路径探究[J].旅游纵览(下半月),2014,(02):227.

作者介绍:李文龙(1994- ),男,汉族,河北石家庄人,北京物资学院信息学院研究生,研究方向:供应链协调与管理

作者:李文龙

大数据应用物流企业论文 篇3:

浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

摘要:伴随信息技术的飞速进步,为电子商务发展创造了良好契机,近年来,人们对物流市场需求逐步攀升,大数据时代,物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状,分析物流管理系统中的物流信息挖掘,对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨,旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词:大数据;物流信息;数据挖掘;应用

大数据时代下,人们对物流需求提出了越来越严苛的要求,如此一来,物流企业应当紧随社会发展脚步,推进企业自身运作流程的优化改良,通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务,以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘,具备一系列优势功能,所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合,为物流企业制定决策提供可靠依据。由此可见,对大数据时代物流信息的挖掘与应用开展研究,有着十分重要的现实意义。1大数据时代下的物流行业发展现状

移动互联、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展,产生了庞大的信息数据。全球权威科学期刊《自然》于2008年推出将大数据作为封面的专刊,着重关注数据所为各个行业领域带来的影响。2012年,联合国发布大数据政务白皮书《大数据下的机遇与挑战》,提出了大数据时代已全面到来,大数据对于各国而言既带来了机遇也带来了挑战。2014年,我国政府工作报告中首次提到了大数据一词,并将大数据界定为一种基础性战略资源,可为预防、调查、决策等事务提供有力依据。

物流行业作为近年来飞速发展起来的一个新兴行业,正是凭借信息技术发展催生的电子商务为物流行业发展创造了有利契机。2015年7月我国商务部发布《关于智慧物流配送体系建设的实施意见》,提出在未来2年,要在全国范围内创建打造多个智慧物流配送示范城市、智慧物流配送示范基地等项目内容,而这一系列目标的达成,必须要开展好大数据物流信息服务平台建设工作。2016年8月,我国邮政局推出《推进快递业绿色包装工作实施方案》,明确提出要在绿色化、减量化、可循环方面收获显著成效,十三五期间,尽可能在重点地区、重点企业的快递业包装绿色发展上取得有效进展。2物流管理系统中的物流信息挖掘

大数据时代下,数据挖掘技术不断推陈出新。现阶段,应用较为广泛的数据挖掘技术包括有人工神经网络、遗传算法、关联规则以及决策树等。数据挖掘技术应用于物流信息系统中的物流信息挖掘,如图1所示。

2.1待挖掘的物流信息

物流企业涉及的客户信息量十分庞大,且分布覆盖面广,物流服务项目市场竞争日趋白热化。业务交易服务数据涵盖了重要客户的核心信息,通过对该部分信息的有效挖掘利用,可对物流企业起到至关重要的作用。因而,分析影响物流客户消费行为决策的重要影响因素,研究关键性联系,优化物流客户服务方案,方可实现对老客户有效维护的同时,招徕更多的新客户。而物流企业要想实现这一目标,务必要开展好数据挖掘关系分析工作。

2.2数据准备

数据准备是数据挖掘中尤为重要的一环,可将其划分成数据集成、数据选择以及数据预处理三各部分。其中,数据集成是指从各个操作性数据库、文件或遗留系统中提炼相关数据,并对它们开展集成处理;数据选择是指基于技术人员指导,采集对应所需分析的数据,去除无价值的信息,进一步改善数据挖掘质量、效率;数据预处理指的是在开展数据挖掘前,对所选数据开展缩减、转化处理。就好比,物流企业配送效率受配送路径选择直接影响。物流企业要想改善物流服务水平、控制货运成本,就务必要处理好物流配送期间车辆路径选择问题,换言之,应当为专门车辆选择专门的配送路径;同时,还应分析车辆的利用能力,控制好物流企业的运输成本;另外,对于车辆运输能力来说,还应分析货物特征、运输收益高低等问题。

2.3数据挖掘技术选择

对数据挖掘目标予以确立后,进一步要开展好数据挖掘技术选择工作,并逐步开展迭代挖掘,提炼数据集中潜在的、新颖的模式。通过构建数据挖掘模型,便可对转换完毕的数据开展挖掘处理,除去要求深入开展挖掘操作外,大致可实现自动处理。挖掘模型构建环节,包括对学习算法的选择、对算法参数的选择等。各式各样挖掘工具、分析方法所具备应用特点、应用范围各不相同。就好比,关联分析可应用于货品仓储位置安排,定性与对比可应用于客户分析,分类与预测可应用于物流中心选择,聚类分析可应用于市场调研研究,演化分析可应用于配送路径优化等。

值得注意的是,构建数据挖掘模型是全面挖掘过程中的重要一环。构建数据挖掘模型过程中,借助数据源中的实体,经由向导开展相应步骤的调节,从而完成建模任务。同时,可经由有序確定数据源、数据挖掘算法及模型表等步骤完成构建。

2.4解释及评价

于此环节,主要是就对应获取的规则可存入知识库与否开展评定,通常由人机交互及专家经验开展完成。其中所采用的分析方法,通常要结合数据挖掘实际操作来进行选择。正是因为挖掘得到的数据并非所有都是有价值的,所以应当结合实际情况,科学地对挖掘数据开展筛选、分析,进而得出尽可能有效的信息。所以于此环节,一方面要对结果进行表达,一方面要对数据开展筛选分析,并对这一环节进行不断重复,一直到得到满意的信息。

2.5知识库

知识库主要涵盖了相关领域的知识及借助数据挖掘等手段获取的知识,可为决策人员提供可靠的依据。数据库中涉及各式各样的形式,诸如图表、规则等,它们主要是为了使知识变得进一步简化,从而为决策人员实现快速理解并开展决策提供切实保障。

3数据挖掘在物流信息系统中的应用

3.1数据挖掘推动物流数据资源的有效运用

物流信息是物流企业的不可多得的财富,面对庞大的物流数据资源,倘若无法对它们开展有效运用,实则是一种极大的浪费。现有物流信息的有效挖掘,是现阶段众多物流企业所一致热点关注的问题,针对原始数据资源,依托反复不断的筛选,最后将它们转化为有价值、能够为物流企业所用的知识,是大数据时代下物流企业对物流信息开展挖掘研究的核心目标。通过对数据挖掘技术的科学合理应用,可有助于物流企业迅速找出问题的关键,极大程度上降低物流企业运营成本,并且还可有效降低风险事故的引发,促进物流企业收获更可观的经济收益。

3.2数据挖掘推动物流企业朝知识化方向发展

伴随信息技术的不断进步,为数据挖掘技术发展创造了有利契机,数据挖掘技术的推广得到了广大物流企业的一致推崇,对庞大物流信息的挖掘与应用可自如下步骤达成:

1)自物流企业实际情况及企业所拥有的基础设施出发,第一步对各式各样零零散散的物流信息开展采集整理,同时利用云技术达成庞大信息数据存储的需求。

2)物流企业经由数据存储构建数据源,结合物流企业现阶段发展状况对数据源开展初步筛选,再利用聚类分析法对各项数据开展预处理。

3)经聚类分析处理后,数据会被划分成不同种类的数据模块分别存储于“云”中,物流企业可结合不同部门的实际需求,再从“云”中筛选出相关部门所需的数据模块用以进一步开展专项研究,最终将数据转化成知识,一方面增强企业今后发展的可预测性,一方面为企业制定决策方针提供有力数据依据。

举例而言,倘若A物流企业的营业部接收到一份加班车数据报表通知,结合报表可知,调度中心在当班次安排了两辆加班车,车型分别为4.5米厢式货车、5.5米厢式货车,同时表中显示存在爆仓25方货,如此一来,物流企业可结合发件扫描记录调出当日加班车对应载货重量、营业部提供的发车时间记录报表等数据,对本次加班车安排合理与否开展有效分析。通过大体计算得出本次两辆加班车总计花费约800元,倘若调度中心改换一辆7.6米厢式货车取代原本的两辆车,便可满足货物载重需求,并且可使运费降低至一半。上述案例即为一个简单的数据挖掘过程,经由对物流企业营业部提供的原始数据开展有效分析,然后得出可能引发不良结果的原因,再借助数据分析开展评定,进一步得出科学的优化方案。

3.3数据挖掘推动信息共享

数据挖掘技术在诸多领域得到广泛推广,在构建物流企业科学健全的信息共享机制方面,同样可起到十分重要的作用。物流企业可对现有信息数据开展分析,得出物流信息的流通规律。就好比,物流企业可结合物流信息流向在何处易发生拥堵,在何处可实现十分畅通,寻找到一个规律,然后对该部分盲点予以逐步完善,使物流企业在信息流通方面实现全面畅通。值得一提的是,物流企业要明确认识到沟通交流在推动企业有序发展中所能起到的有效作用,唯有构建起尽可能透明公开的信息共享机制,企业员工方可第一时间获取有效指令,切實提高工作效率。

4结束语

总而言之,物流行业是国民经济中必不可少的一部分,是推动产业结构调整、提高国民经济竞争力的有力支撑。强化物流信息挖掘与应用,是推动物流产业有序健康发展的重要需求。鉴于此,相关人员务必要不断钻研研究、总结经验,清楚认识大数据时代下的物流行业发展现状,全面分析物流管理系统中的物流信息挖掘,结合物流企业实际情况,充分发挥“数据挖掘推动物流数据资源的有效运用”、“数据挖掘推动物流企业朝知识化方向发展”、“数据挖掘推动信息共享”等有效作用,积极促进物流行业的有序健康发展。

作者:杨曙