一、大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)主要指的是用來收集、處理、存儲以及分析規(guī)模較為龐大的數(shù)據(jù)集的一系列方法或者是工具,也可以看作是能夠從海量數(shù)據(jù)中高效找到有價值信息的各類技術(shù)措施。近幾年隨著國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)快速發(fā)展進(jìn)步,導(dǎo)致數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出了指數(shù)級增長態(tài)勢,對于規(guī)模如此龐大的數(shù)據(jù)來講,其中蘊含著一系列有價值的數(shù)據(jù)信息,通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行合理運用,能夠?qū)⑦@些有價值的數(shù)據(jù)從巨量的數(shù)據(jù)中提取出來,從而為相關(guān)組織制定更為科學(xué)適宜的決策或者是找到潛在商機(jī)等提供參考和依據(jù)[1]。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流管理中的作用分析

（一）能夠提高物流管理效率

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實時收集以及分析來自運輸、倉庫還有搬運等各方面的數(shù)據(jù)信息,并整理出一份數(shù)據(jù)清單,物理管理人員能夠結(jié)合這份數(shù)據(jù)清單,發(fā)現(xiàn)物流活動存在的問題和不足,然后及時地開展供應(yīng)端控制、調(diào)整倉儲結(jié)構(gòu)、改進(jìn)車輛運輸路線以及相關(guān)人員配置等。除此之外,大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以對需求端的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集和管控,從而幫助物流管理人員掌握客戶的需求以及喜好,進(jìn)而及時改進(jìn)物流方案,可在提高物流效率和質(zhì)量的同時,進(jìn)一步提升客戶的滿意度。

（二）能夠降低物流成本

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以憑借著自身強(qiáng)大的分析計算能力,對物流活動的運輸、存儲以及線路等各類信息進(jìn)行深入分析,然后為物流管理人員提供可以進(jìn)一步節(jié)省成本的方案或者是相關(guān)參考數(shù)據(jù),比如能夠分析出目前倉儲費用、位置還有結(jié)構(gòu)存在的不足,并給出合理化建議,從而降低倉儲成本；能夠分析路線長度以及路況,合理地選定一條最為適宜的路線來有效降低燃料成本等[2]。

（三）能夠增強(qiáng)物流管理決策能力

想要制定一個合理正確的物流管理決策,必須要保證相關(guān)參考數(shù)據(jù)信息有良好的時效性以及準(zhǔn)確性。大數(shù)據(jù)技術(shù)具備著極強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集、存儲以及分析能力,可以對物流活動的全過程數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,能夠減少信息層層傳遞期間出現(xiàn)的失真、不全面等問題,既可以保證數(shù)據(jù)的全面性、及時性以及準(zhǔn)確性,還能夠?qū)⒂杏玫臄?shù)據(jù)提取出來,給出合理化的建議,從而有助于提高物流管理決策的科學(xué)性、適宜性以及有效性。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流管理中的應(yīng)用研究

（一）在貨物跟蹤方面的運用

大數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)中的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及傳感器等設(shè)備,可以有效地對物流貨物進(jìn)行實時有效的跟蹤以及監(jiān)控,從而獲取貨物的實時狀態(tài)信息,包括位置、時間等；再借助AI算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,物流管理人員便能夠?qū)崟r以及高精度地對一系列貨物進(jìn)行追蹤,以此確保貨物可以安全以及高效地送到客戶手中。比如在貨物運輸期間,貨物一般情況下需經(jīng)過若干個轉(zhuǎn)運點,借助上述大數(shù)據(jù)技術(shù),物流管理人員能夠在貨物到達(dá)各個站點時,有效地對貨物的具體位置、發(fā)貨以及運輸時間、目的地等各類信息做出全面收集和分析,從而掌握貨物的實時狀態(tài),達(dá)到高效追蹤貨物的目的[3]。

（二）在風(fēng)險管理方面的運用

物流管理中的風(fēng)險管理一般主要包括兩個方面,一方面是數(shù)據(jù)安全以及隱私保護(hù),另一方面是貨物的實時監(jiān)測以及預(yù)警。大數(shù)據(jù)技術(shù)在這兩方面均可以發(fā)揮出重要作用,具體如下：

首先,數(shù)據(jù)安全以及隱私保護(hù)。物流管理人員可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)有效地對大數(shù)據(jù)開展合理適宜的分類以及標(biāo)記,這樣能夠更為有效地保護(hù)一系列敏感數(shù)據(jù)信息。比如物流管理人員可結(jié)合數(shù)據(jù)信息的敏感程度,將其劃分為若干個不同的風(fēng)險管控等級,然后針對性地設(shè)置數(shù)據(jù)訪問權(quán)限以及管控措施,這樣可以確保只有具備相關(guān)權(quán)限的人員能夠?qū)@些敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行查閱或者是調(diào)整,有助于防止數(shù)據(jù)泄露、遺失等風(fēng)險問題的出現(xiàn)概率。除此之外,物流管理人員還可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)中的加密算法以及身份驗證技術(shù)等,進(jìn)一步加大數(shù)據(jù)信息保護(hù)力度,實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效加密,這樣即便在物流期間相關(guān)數(shù)據(jù)被截取,也很難解讀具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容。另外,大數(shù)據(jù)技術(shù)還能夠借助數(shù)據(jù)脫敏或者是匿名化等多種技術(shù)措施,來進(jìn)一步增強(qiáng)個人隱私數(shù)據(jù)信息的保護(hù)能力。比如數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)能夠讓個人身份難以被相關(guān)人員進(jìn)行直接識別；而借助匿名化數(shù)據(jù)處理技術(shù),能夠保證相關(guān)人員在獲取授權(quán)后,方可對這些個人數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢以及使用[4]。

其次,貨物的實時監(jiān)測以及預(yù)警。通過對傳感器以及物聯(lián)網(wǎng)還有大數(shù)據(jù)分析等多種技術(shù)的運用,物流管理人員可以對貨物的位置、溫度、濕度還有震動等一系列有關(guān)數(shù)據(jù)做出有效收集,同時也能夠?qū)囕v行駛速度還有燃油情況等各類數(shù)據(jù)做出有效采集,然后這些數(shù)據(jù)均可以通過5G網(wǎng)絡(luò)等實時上傳到物流管理中心的信息化平臺開展實時存儲和處理工作。然后信息化平臺當(dāng)中的預(yù)警系統(tǒng)能夠借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等,對這些實時監(jiān)測數(shù)據(jù)開展全面分析工作,從而對存在的風(fēng)險隱患或者是已經(jīng)出現(xiàn)的異常問題做出準(zhǔn)確識別,并自動化開展預(yù)警活動。比如：如果某貨物溫度超過預(yù)定閾值或者是車輛行駛路線與預(yù)設(shè)路線不一致等,預(yù)警系統(tǒng)均可以快速識別出來,并及時進(jìn)行預(yù)警。

（三）在客情分析方面的運用

大數(shù)據(jù)技術(shù)還能夠幫助物流管理人員開展客情分析工作,這一工作主要是對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及數(shù)據(jù)清洗技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)等多種技術(shù)的運用。具體做法包括以下幾個方面：

1. 物流管理人員需要先做好客戶有關(guān)數(shù)據(jù)信息的全面收集工作。比如客戶的往期訂單數(shù)據(jù)、具體的交易金額、交易頻率以及客戶提出的一些建議、反饋等,然后借助數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)那逑匆约邦A(yù)處理工作,包括糾正錯誤數(shù)據(jù),刪除重復(fù)數(shù)據(jù)以及刪掉噪聲數(shù)據(jù)等,以此提升客戶數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量。

2. 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及分析技術(shù),對清洗完畢的客戶數(shù)據(jù)信息實施特征選擇,以獲取到有用的信息,并對客戶的需求、消費行為等進(jìn)行分析。比如：物流管理人員能夠通過上述技術(shù)有效提取出客戶消費偏好、消費能力以及消費頻率等一系列特征數(shù)據(jù)。然后物流管理人員便可借助數(shù)據(jù)挖掘算法打造客情模型,同時對模型開展訓(xùn)練工作。

3. 在通過上述操作獲取到客情分析結(jié)果之后,物流管理人員即可將分析結(jié)果合理地運用到自身的物流服務(wù)活動中去。比如可以用來優(yōu)化運輸路線、為客戶提供一對一服務(wù)、合理地調(diào)整送貨時間等等,從而進(jìn)一步提升客戶滿意度,這對于物流企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量健康發(fā)展大有助益[5]。

（四）在路線管理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流路線管理中可以發(fā)揮重要作用,主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

首先,路線優(yōu)化算法。

以往的物流路線設(shè)計方法,主要對少數(shù)因素進(jìn)行考慮,比如時間以及距離等,對于其它因素考慮較少。而通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行運用,則能夠?qū)Χ喾N因素的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行運用,考慮的更為全面,有助于提高路線優(yōu)化水平。其中比較關(guān)鍵的技術(shù)便是路線優(yōu)化算法,此種算法一般包括圖論以及遺傳算法等等。通過對這些算法進(jìn)行合理運用,能夠借助分析以及挖掘海量的歷史數(shù)據(jù)還有當(dāng)下的實時數(shù)據(jù),并融合利用GIS技術(shù)等,開展全要素分析工作,包括距離、時間、擁堵情況、天氣狀況、區(qū)域內(nèi)的交通規(guī)則等等。通過對這些因素進(jìn)行全面考慮和分析,可以幫助物流管理人員獲取到一個最為合理、最優(yōu)的運輸路線,從而達(dá)到減少運輸時間、成本及減輕污染等目的。

其次,運輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行合理運用,物流管理人員能夠開展運輸網(wǎng)絡(luò)建模,以此實現(xiàn)運輸網(wǎng)絡(luò)的高效優(yōu)化。在實際操作中需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)完成各類運輸數(shù)據(jù)還有區(qū)域地理數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞纫幌盗袛?shù)據(jù)的處理工作,然后將倉庫、配送中心還有客戶點等涉及到的一系列路線開展等邊建模工作,以此構(gòu)建出運輸網(wǎng)絡(luò)圖。在此基礎(chǔ)上還應(yīng)該對運輸需求開展合理建模,主要涉及需求量、時間要求還有服務(wù)級別等一系列內(nèi)容,從而更為可靠地表達(dá)不同節(jié)點的相應(yīng)運輸需要。在實際開展運輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作時,主要借助路徑規(guī)劃以及資源分配等措施完成優(yōu)化工作,以此提高運輸效率、降低運輸成本。對于路徑規(guī)劃,主要借助最短路徑算法等技術(shù)措施來開展,可以有效明確起始節(jié)點以及目標(biāo)節(jié)點兩者之間的最佳路線,實際計算過程中綜合考慮交通情況、時間還有運距等一系列因素。

最后,路況監(jiān)控也是路線管理的一個重點內(nèi)容。

物流管理人員可借助大數(shù)據(jù)技術(shù)有效地對貨物運輸所在地的交通數(shù)據(jù)開展收集、處理工作,包括攝像頭數(shù)據(jù)、GPS定位數(shù)據(jù)以及各類交通信號燈的相關(guān)數(shù)據(jù)等,這樣能夠幫助物流管理人員高效地掌握貨物運輸所在地道路狀況,比如交通流量現(xiàn)狀?是否出現(xiàn)交通事故等。根據(jù)這些實時路況信息,相關(guān)物流管理人員能夠?qū)崟r地制定相關(guān)調(diào)整決策,以此確保運輸資源能夠和運輸需求以及實際路況相適宜,達(dá)到最優(yōu)運輸?shù)哪康?盡可能地降低擁堵或者是延誤等問題出現(xiàn)的概率。

四、結(jié)語

綜上所述,在大數(shù)據(jù)時代,物流管理工作人員應(yīng)積極主動利用大數(shù)據(jù)技術(shù),借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的一系列優(yōu)勢和功能,促進(jìn)物流管理活動實現(xiàn)自動化、數(shù)字化以及智能化發(fā)展,從而不斷提高物流管理成效。本文針對大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流管理中的作用進(jìn)行了深入探究,以此為物流行業(yè)進(jìn)一步增強(qiáng)物流管理能力提供參考,推動相關(guān)物流企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量健康發(fā)展。