大數據時代下的物流配送教學的內容革新*

□ 李雙艷，張得志，黃向宇，楊格格

(1.中南林業科技大學 交通運輸工程與物流學院，湖南 長沙 410004；2.中南大學 交通運輸工程學院，湖南 長沙 410075)

1 引言

傳統教學教授的物流方案設計中數據獲取和處理分析方法較為簡單,需要實地調研,而大數據技術獲取數據更為多維、便捷,數據的可靠性和實時性也更好，可以應用到數據源獲取和處理中去,用以挖掘潛在動態的關聯,優化物流方案,實現數據價值。鄭玉斌[1]運用大數據系統對物流系統上下游節點信息進行收集、整理和分析，產出可供用戶分析、決策使用的可視化結果。已有不少教學者提出應將大數據相關知識融入到專業教學中，如劉長石等[2]分析了智慧物流時代物流管理人才的需求，包括能采用信息技術精準對接供應商、分銷商、合作商、配送車輛、配送網點、配送客戶等各環節信息，應用深度感知實現智能倉儲管理。而物流配送是實現完整物流供應鏈流通的最終執行環節，是客戶和物流企業關聯的紐帶，目的是及時準確低成本將訂單產品運送到客戶，其方案設計的科學性是物流水平的直接體現。將大數據技術應用到物流配送中，可以全面及時的收集各類相關數據，進行篩選分析，以支持配送優化。

2 大數據在物流配送中的應用

干彬等[3]指出傳統的配送方案考慮的是企業經濟因素，而建立大數據下可視化物流配送優化選址模型時，應該在考慮企業經濟因素的同時將自然環境因素和交通因素以及人文環境等其它影響因素都包含在內。陸琳，何倩文[4]利用大數據對物流配送信息進行處理為決策者提供更加可靠的決策依據成為城市智慧物流配送發展的新方向。王智泓[5]云物流是依托云計算所建立的現代物流商業模式，成為大數據技術在物流行業中的實現載體。用以更好地整合資源、共享資源，優化物流路徑，減少非必要物流環節。

對配送企業而言,每日生成的消費者訂單成千上萬,轉換以PT為單位的結構數據，通過大數據平臺和工具,如Hadoop,spark,Hivemall等進行處理和分析，解析出客戶集群，物流量和物流信息，據此決策每日配送的車輛安排、配送頻次、配送路線；另一方面，消費者可以隨時查詢訂單動態，配送在途中的具體情況。即大數據技術可提供差異化和個性化的物流配送服務，為消費者提供更好的物流配送體驗。同時，也實現了配送的精準性，更好地滿足大數據時代消費者的物流末端配送體驗需求。以下三方面是大數據在配送的具體應用。

2.1 提前配貨策略

企業通過對消費者的行為數據包括客戶歷史訂單、商品瀏覽記錄、添加購物車的商品類進行分析，提前預測消費者的購買意向。在客戶下單之前提前備好商品，提前配貨很大程度縮短了配送的時間，提高了配送效率，降低客戶等待時間。還可進一步利用消費者購買產品的具體時間和次數，產品數量和種類等，應用相關性分析建立客戶的消費行為與時間段之間的具體聯系，消費者和產品間的關聯，在消費旺季或者是消費高峰時間段到來之前，按照一定的比率把產品配置到最近的配送點，用最短的時間來滿足消費高峰時的產品需求。避免出現產品供應不足，缺貨現象的發生，在保障配送質量的同時給消費者良好的服務體驗。這種方法對于具有消費時間規律的產品配送尤為有效。

圖1 大數據技術實現提前配貨的流程圖

2.2 配送過程管理

通過大數據平臺對配送相關歷史數據，如配送車輛到達的平均等待時間、在目的地的裝卸貨時間、與客戶的交接時間等的分析，明確配送過程的瓶頸，保障配送產品過程的安全。并在車輛到達前進行預測，提前通知客戶收貨，避免車輛等待客戶或客戶等車的現象，節省雙方的時間成本。結合氣象部門提供的氣候信息和交通部門的交通事故等意外情況，及時更新產品配送到貨的具體時間。

2.3 配送路徑的優化

無論從產品配送成本的角度來講，還是從保障產品質量的角度講，以最短的時間把產品配送客戶手中是最重要的。這就要求配送企業合理的規劃配送車輛的配送路徑來縮短配送的時間。在大數據時代，配送企業可以借助數據云提供的基礎設施數據來對配送路徑進行合理的規劃，如天氣、交通情況和路況等基本情況。通過公共數據云提供的基礎數據來細分城市交通每一段路徑的具體情況，如分析一天之中路段的車輛通過時間和通過率、道路的擁堵情況和發生交通事故的概率等基礎交通信息，基于車輛配送動態模型和隨機車輛路徑規劃的理論，充分考慮各配送任務時間窗的約束，快速生成合理的配送路徑。

在配送的途中，大數據平臺可以接收運輸車輛實時反饋的運輸車輛的運行狀態，公共數據云接收到車輛反饋過來交通信息，使用大數據平臺在線的動態車輛路徑優化模型，做出在途實時的路徑調整安排，大數據平臺會根據獲取的數據，找出實時配送狀態下最優的配送路徑，縮短配送時間。

圖2 大數據技術在配送路徑決策中的應用

可見，大數據優化配送時需要用到多維數據，包括地理數據、市場環境數據、客戶訂單數據等。這些數據收集可通過各類傳感器數據、RFID射頻數據、社交網絡數據、電子商務交易平臺獲取。

3 結語

大數據技術能夠提供真實、及時、準確的信息，且信息更新頻率快，很大限度的避免了信息的過時。配送決策者通過對實時信息的收集、整合、分析研究，得到全面、較為準確的數據資源，從而進行相對傳統物流配送更加正確全面的決策。在物流相關專業的教學中，將大數據知識結與物流配送結合起來，讓學生理解物流大數據的內涵，掌握大數據的基本存儲、分析和挖掘等關鍵性技術，體會大數據技術的高時效性、實用性、可信度、低成本、多維度的優勢。讓學生符合新工科背景下的專業要求，適應大數據時代下的物流行業的發展趨勢。