大数据对物流业有哪些影响？

物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。

数据作为一种新的资源，数据的拥有者将来会获得越来越大的话语权，整个社会的治理结构与规则将会发生非常深刻的变化，这是每个人都会面临的社会变迁。智慧物流是物流的发展目标，而大数据能够支撑智慧物流的发展，物流行业和企业要利用好大数据，才能够真正从变革中受益。

我国数字经济现状

我国数字经济前景可观、大有可为，现如今“数据是新的石油”的观点已经在全国各地产生了共鸣。近年来数字经济发展正成为我国国民经济高质量增长的动力，数字经济增加值规模由2005年的2.6161万亿元，扩张到2022年的50.2万亿元，同比增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增速，数字经济占GDP比重达41.5%，我国的数字经济发展也正体现了高质量、高增长的双高特点。

由互联网所承载的数据为物流企业运营决策过程提供了全新的价值增值，数据化的知识和信息成为物流企业关键生产要素，凸显巨大的意义。

大数据对物流行业有什么影响

1、提高物流行业的智能化

物流行业可以看出，是一个程序化很强的行业，而大数据则是一种严谨的数据分析技术。两者相结合之下，通过对物流数据的跟踪分析，大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流行业的决策中，大数据还可能会涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等的决策分析，这种情况下大数据也能够很好的应对。

2、能够促进行业的发展

现在的物流行业，整体上的运输、仓储和搬运等都是通过人为来控制和完成的，在效率上都较为落后。而大数据技术能够在整体上完成对物流行业全过程的迭代整理。而且在行业竞争环境的分析中，为了达到品牌利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而来寻找自己品牌在行业中的不足和需要改进的地方。这种方式下，大数据能够很快的完成对行业的促进作用，加速行业的发展。

3、实现物流过程可视化

数据资源集聚可以使物流企业更加方便、快捷地获取、处理和分析物流相关信息，从而提高物流信息化水平。物流企业可以通过数据资源集聚更加精准地掌握货物的运输状态、交通状况、仓储情况等信息，从而更好协调运输过程，提高物流效率。

4、物流业务精细化管理

数据资源集聚可以帮助物流企业更加精准地掌握物流运营的各个环节，实现物流成本的精细化控制，从而降低物流成本，例如运输成本、仓储成本、人力成本等，从而进行成本分析、比较和控制，提高物流效益。

物流大数据应用案例

针对物流行业的特性，大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、供应链协同管理等方面。

1）车货匹配

通过对运力池大数据分析，实现公共运力标准化与专业运力个性化需求的良好匹配，并结合企业信息系统进行全面整合与优化。精准画像货主、司机和任务，实现智能化定价、任务智能推荐与司机指派。大数据应用按任务要求自动计算运力价格并匹配最佳司机，司机则按需提供优质服务。同时，大数据根据司机情况自动匹配合适任务并智能化定价，实现车货高效匹配，减少空驶损耗与污染。

2）运输路线优化

通过运用大数据，物流运输效率将得到大幅提高，大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。美国 UPS 公司使用大数据优化送货路线，配送人员不需要自己思考配送路径是否最优。UPS 采用大数据系统可实时分析 20 万种可能路线，3 秒找出最佳路径。UPS 通过大数据分析，规定卡车不能左转，所以，UPS 的司机会宁愿绕个圈，也不往左转。根据往年的数据显示，因为执行尽量避免左转的政策，UPS 货车在行驶路程减少 2.04 亿的前提下，多送出了 350000 件包裹。

3）库存预测

互联网技术和商业模式变革重塑了生产者到顾客的供应渠道，为物流业在时空维度上创造新价值奠定了基础。大数据技术可优化库存结构，降低存储成本。通过分析商品品类，系统能自动分解促销和引流商品；同时，基于历史销售数据建模分析，判断安全库存并及时预警，不再依赖往年销售预测。总之，大数据技术应用能降低库存，提高资金利用率。

4）供应链协同管理

随着供应链变得越来越复杂，使用大数据技术可以迅速高效地发挥数据的最大价值，集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等，这将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息的交互，将降低由于缺货造成的生产损失。