大数据在供应链与物流领域的实践研究
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摘要：基于大数据时代，电子商务与物流配送、O2O、供应链系统等各项商务活动呈快速发展趋势，企业在发展过程中可以有效借助大数据进行业务拓展，实现精准优化服务，进一步改善产品质量。所以本文在此背景下分析探索大数据在供应链与物流领域的实践应用，并且提出如何提高企业的大数据应用效率，进一步促进企业科学合理发展。
关键词：大数据;供应链;物流领域
大部分公司的成功创建前提都是稳健高效的供应链与物流管理系统，由于供应链管理负责创建与维护不同实体在同一业务中的联系，所以具体的责任范围由最初的原料采购，发展至最终的客户终端产品交互。物流管理必须要确保各项管理工作落实到位，当前我国商业环境充满竞争，要想实现企业创新发展，必须要实现产品创新才能够赢得客户的信赖和青睐。当前大数据已经有效应用于商业供应链与物流运作决策之中，并且发挥了重要作用，公司必须要深入理解客户的需求与想法，才能够科学合理的应用物流以及供应链管理数据，借助大数据技术高效、捕捉、存储并使用数据，才能够满足不同用途发展需求，我们从以下几方面研讨大数据在供应链与物流领域中的具体应用。
一、最后一英里优化
将大数据技术应用于商业环境之中，有助于提高运营效率，例如供应链中的最后一段通常是最为昂贵的，所以降低产品成本，实现最后一英里优化，能够有需要提高大数据的应用效率。根据相关数据发现，可以借助大数据处理巨大的信息流，能够转化传统配送车队的绩效，有助于优化配送路线，同时应用颠覆性的方法进行数据处理，合理的控制最后一英里配送模式，通过大数据技术能够顶替传统的人工劳动力效果。
例如：旅行商问题是在80年前左右提出来的，同时也定义了最后一英里配送的重要挑战，最后一英里路线优化，主要目的是节约配送时间，借助大数据技术能够快速获得及时的信息处理形式，配送车辆在装货卸货时可以根据传感器的运输货物检测最佳的配送顺序，不需要工作人员进行手动配送，所以借助远程信息處理能够自动的更新交通状况变更路线，有效避免了配送失败情况。
二、预测网络和能力规划
对于物流提供商而言，是否能够科学合理的利用资源，决定着能否占据市场的竞争优势，如果能量过剩会降低利润，如果能量不足，将会严重影响服务质量以及客户满意度，所以物流供应商必须要进行详细的战略部署，科学合理的规划运营资源。基于这两个角度分析，可以应用大数据技术切实提高规划的可行性以及可靠性，并且能够增强实质性效果，能够完美的匹配需求以及可用资源。基于战略水平层面分析，根据未来的需求有针对性的调整分销网络能力，在规划阶段通常是根据数据分析相关的周期，例如配送与配销中心的车辆投资情况。同时通过精准的需求预测，有助于提高效率，并且降低存储以及车队的能力投资风险，和历史数据有效实现网络规划与优化，由于大数据技术会伴随大量的统计系列方法，充分考虑季节性因素以及突发的物流运动趋势，能够精准的预测运输能力。
三、供应链风险管理
要想实现商业运营的全球生产，必须要摒弃传统的直接物资供应干扰因素，如果商品在运输过程中出现丢失或者是延误情况，或者是破损，都会对收入产生严重的影响，所以物流供应商必须要及时控制在供应链中的运营风险。例如大型事件的干扰风险逐步增多，自然灾害以及经济发展等等为了有效预测并且降低难以预测的事件影响，必须要加强业务连续性管理措施。可以对于较高的业务持续性需求让物流供应商实现业务外包有助于拓宽客户范围，增加客户价值，借助大数据技术迅速分析信息流预测，可能会给顾客业务产生的灾难性以及显著的影响事件。同时有效的应对极端情况，提前采取应对措施，有效避免业务风险。所以合同物流商必须要了解供应链的相关信息，能够不停的对信息进行校验，提取其中有关政治和经济、自然环境等众多的发展数据，应用大数据技术进行数据分析和汇总，但是这部分信息流中很多数据是非结构化数据，并且会呈现持续更新状态，应用大数据技术能够有效实现供应链的风险监测，切实提高输入检索动力。复杂事件处理以及语义分析都需要检测不相关联的信息段模式，如果模式出现供应链元素的关键情况，例如转运点出现龙卷风警报时，会及时的通知客户通知，主要包括风险的可能性以及影响报告，有助于提供应对措施，切实降低潜在干扰，根据这一信息顾客可以科学合理的规划运输路线，能够有效增加其他位置的供货量，所以应用大数据技术能够有效应对意外事件有助于提高企业的业务水平。
结束语
结合上述内容，我们能够看出大数据时代大数据技术，可以构建数据中心，挖掘隐藏在数据背后的重要信息内容，为企业发展提供强有力的支持，增强企业的经济效益。结合海量的数据，企业必须要加强对大数据的投入力度，应当将大数据看作信息数据挖掘技术，同时要当做重要的战略资源，有效发挥物流大数据给企业供应链与物流带来的全新发展优势，科学合理的部署战略规划以及商业模式、人力资本等各项方面，才能够提高企业的核心竞争力。
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作者简介：
李娜（1986.7-），女，湖北咸宁人，硕士研究生，讲师，主要研究方向：物流管理。
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