大數(shù)據(jù)是指來自多個來源的極大數(shù)據(jù)集，這些來源通常是實時可用的，并且無法由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)管理。

業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵因素之一是對過去績效數(shù)據(jù)的有效分析，如消費者數(shù)據(jù)，以改善產(chǎn)品提高客戶滿意度或運營數(shù)據(jù)，以提高效率和降低成本等都是在數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上成功的。然而，在當(dāng)今智能移動設(shè)備激增以及運營和運輸自動化進(jìn)步的互聯(lián)數(shù)字世界里，我們看到向更大，更多樣化的實時數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變正在徹底改變公司管理新時代供應(yīng)的方式連鎖網(wǎng)絡(luò)。

什么是大數(shù)據(jù)?

大數(shù)據(jù)是指來自多個來源的極大數(shù)據(jù)集，這些來源通常是實時可用的，并且無法由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)管理。高級統(tǒng)計程序，機器和深度學(xué)習(xí)算法可以處理這些數(shù)據(jù)并生成模式，趨勢和可實施的業(yè)務(wù)洞察。這使得公司不僅可以立即做出決策來提高效率，還可以通過大數(shù)據(jù)分析提供的持續(xù)反饋和改進(jìn)循環(huán)自動調(diào)整機器人流程。

為什么大數(shù)據(jù)非常適合物流行業(yè)?

大數(shù)據(jù)非常適合物流，因為每天都有數(shù)以百萬計的包裹通過托運人(賣家)，收貨人(買家)，倉庫人員，海關(guān)代理人，運輸商，裝載機等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過多個接觸點，包裝工，運輸和航空承運人。這創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)點和巨大的潛力，可以改善交付時間和成本，并在整個網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)更高的可視性。

大數(shù)據(jù)如何在物流行業(yè)中使用?

1)最佳路由：

隨著傳感器和移動設(shè)備的普及，客戶不僅可以對他們的貨物進(jìn)行超級型跟蹤，而且貨運公司也可以從發(fā)動機性能，燃油消耗，輪胎磨損甚至外部數(shù)據(jù)中收集一系列數(shù)據(jù)如天氣和交通狀況。數(shù)據(jù)可以處理，計算機算法可以自動管理驅(qū)動程序的路徑選擇。車隊運營商將從更好的車隊優(yōu)化中獲益，從而降低成本，同時確保按時交付給客戶。

一個很好的例子就是當(dāng)UPS使用大數(shù)據(jù)分析來實施一項政策，其中司機只有在絕對必要時才會向左轉(zhuǎn)，這樣可以節(jié)省4000萬升燃油，并增加約350,000個訂單的交付量。

同樣，對于國際航運，擁堵，罷工，天氣條件等數(shù)據(jù)使運營商能夠?qū)撛诘难诱`和客戶中斷提供準(zhǔn)確和預(yù)測性的評估，并相應(yīng)地調(diào)整路線和容量。

2)Smart倉儲：

如今，憑借機器人包裝處理，分揀和自動叉車以及其他倉庫設(shè)備，我們即將完成智能倉庫的全面機械化。雖然像亞馬遜這樣的科技公司一路領(lǐng)先，但現(xiàn)在即使是普通的制造公司也開始實現(xiàn)倉庫運營的自動化。倉庫提供豐富的包裹存儲和移動操作指標(biāo)，可以深入了解效率差距。

大數(shù)據(jù)分析和跟蹤傳感器可以改進(jìn)倉庫機器人，可以延長設(shè)備生命周期(通過預(yù)防性維護(hù))，加速產(chǎn)品移動，優(yōu)化庫存管理(通過更好的預(yù)測模型)，還可以提高倉庫安全性。倉庫經(jīng)理使用數(shù)據(jù)分析可以立即做出運營決策，從而實現(xiàn)無縫的資源分配，降低成本并提高倉庫吞吐量。

3)客戶滿意度：

客戶反饋始終通過銷售代表的軼事證據(jù)或物流或大多數(shù)其他B2B行業(yè)的客戶問卷調(diào)查獲得。在社交媒體和公共網(wǎng)站上，用戶提供可以針對事件特定或通用的開放，準(zhǔn)確和最新的反饋。語義分析和文本處理等新技術(shù)可以剖析和分組這些反應(yīng)并分析客戶的處置，最終創(chuàng)建一個瞬時反饋循環(huán)。

DHL的一項研究說明了這一點，并得出結(jié)論："對互聯(lián)網(wǎng)的細(xì)致審查提供了公正的客戶反饋"，從而使產(chǎn)品和客戶服務(wù)經(jīng)理能夠設(shè)計解決方案以保證客戶滿意度和保留率，這在當(dāng)今競爭激烈的環(huán)境中至關(guān)重要。

消費者需求正在迅速變化，企業(yè)無法再使用回顧性數(shù)據(jù)來制定戰(zhàn)略決策以保持相關(guān)性。大數(shù)據(jù)通過顯示模式和趨勢的實時信息來監(jiān)控此調(diào)用，這使得企業(yè)可以做出智能，即時和最顯著的自動化運營決策。

通過傳感器和連接設(shè)備，倉庫中的機器人，交付無人機和自動駕駛車輛，數(shù)百萬個可用數(shù)據(jù)點，我們看到一個全自動智能供應(yīng)鏈，只需要通過大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，這只是時間問題。