面向大數據技術在智慧物流領域的應用探索

摘 要：在大數據時代，智慧物流領域得到廣泛的發展。本文首先介紹了在智慧物流領域應用大數據技術的意義，接著結合物流的實際發展情況，總結分析在智慧物流領域應用大數據技術的四項策略，即建立平臺、運用PDCA、預測發展、提高職業素養。

關鍵詞：大數據技術;智慧物流;應用模式

引言：

目前我國的信息化高速發展，并逐漸滲透到其他的領域。大數據技術擁有龐大的信息庫，可以對現有信息進行充分整合，為各行各業的發展提供技術支持。智慧物流領域應該加強對這項技術的應用能力，優化產業鏈，提高自身的市場競爭力。

一、在智慧物流領域應用大數據技術的意義

智慧物流領域由物流大數據、物流云、物流模式和物力技術這四方面組成。早在2016年，中國智慧物流領域市場的交易額已接近3000億元，同比增長20%左右。近幾年更是突飛猛進，預計到2025年左右就可以達到1萬億元。大數據技術可以使智慧物流領域的體系更加的合理化規范化。第一，采用大數據技術可以提升智慧物流的工作效率。第二，可以提高智慧物流數據分析流程的效率。第三，采用大數據技術可以對智慧物流的數據進行高效挖掘與清洗。第四，可以提高智慧物流數據分析的能力。第五，增強智慧物流工作人員的專業技能。

二、在智慧物流領域應用大數據技術的策略

2.1建立信息化的智慧物流數據平臺

物流信息平臺的主要功能是支持和提供商品的物流信息。智慧物流領域正處于高速發展的狀態，而智慧物流數據平臺可以協調物流活動的各個環節，所以它可以充分利用大數據技術的優勢把各部分的物流信息進行優化處理，調整物流產業鏈的內部結構和規模布局，對物流運行的各項業務以及配套的服務進行監督管理，平衡好消費者、資金、商品三者間的資源配置，提高物流資源的利用水平與效率。智慧物流信息化數據平臺就如同倉庫一樣，擁有存儲的功能。同時相關的物流企業或者公司業務中涉及物流的企業都可以入駐這個平臺，對本公司的數據信息進行存儲工作，提高公司運行的效率[1]。智慧物流信息平臺還具有信息分類和溝通的作用，能夠促進各位物流企業間的數據分享，提高數據的利用率。目前，百度云盤、微博云盤、阿里云等都可以建立線上云儲蓄庫進行數據的儲存工作，但是部分項目還不夠完善。應該充滿吸收大數據技術的優勢，完善運行的結構與模式，為更多的企業提供數據服務，實現智慧物流信息平臺的價值。當企業要尋找某一組數據時，可以使用抓取裝置就可以快速獲取了。

2.2運用PDCA循環技術優化數據

大數據技術可以對智慧物流的數據進行高效挖掘與清洗。使用PDCA循環技術可以對數據進行有效的優化，它為物流的質量管理提供了指導思想和方法對策。對PDCA技術進行解析，其中P指的是計劃，學要設計“5W1H”方案，即進行核算數據分析的意義，進行智慧物流數據分析的根本原因、進行數據分析的地點、智慧物流數據分析是由誰主導的、如何進行數據的高校挖掘與清洗工作。可以采用網絡信息結構、云存儲、可視化結構的模式進行數據的挖掘。D指的是結合設計的方案與具體的規劃，進行數據規劃，最后達成目標的過程。C指的是核查數據的任務，看是否存在遺漏或者不清楚的情況，并在檢查中發現有價值的信息。A具有處理的功能，即清除不干凈的數據，查缺補漏。在運行中可以多次使用PDCA循環技術，提高數據的清潔度，挖掘出更多具有經濟效益的數據。

2.3提高智慧物流發展的分析能力

在智慧物流領域的核心是數據分析技術。廣泛應用大數據技術，加強物流智能化體系的構建，對物流的數據進行深度挖掘，提高物流數據分析的廣度。可以采用維度數據分析的方式，對物流的運行模式進行判斷與預測，提高運作的智能性與合理性;對數據進行對角度的挖掘，判斷物流運行管理的模式，保障運行的科學性。企業應該結合自身發展情況制定適宜的數據分析模式，提高實際的分析能力，保障對企業下階段工作的合理預測，精準的把握行業內的商機，增加自身的市場競爭力。例如，某化妝品電商應用大數據技術，預測行業內的潮流走向，領先于其他店鋪推出更能夠抓住年輕消費者心理的產品，在市場中把握了先機，獲得充足的經濟收益。

2.4加強智慧物流人員的職業素養

首先從智慧物流的角度出發，系統運行的主體是“人”，所以應該加強對運行工作者的管理，提高他們的專業能力。第一，應該結合智慧物流的運行模式，引進新鮮的血液。與人力管理部門合作，改革原有的招聘制度，選擇具有充足物流經驗與管理意識的人才，提升運用大數據技術的意識，為智慧物流領域增加活力。政府-企業-學校構建良好的合作關系，做到政、產、研、學一體化。第二，企業提供系統化的崗后計算機培訓，按照員工的大數據運用水平循序漸進的提高他們的操作能力。邀請專業的物流與計算機的講師進行案例分析，提高員工解決物流管理問題的能力。企業內部定期為員工提供海外進修的機會，讓其接觸更多物流管理的知識[2]。從物流人員自己的角度出發，應該養成學習的意識，在實踐中不斷掌握大數據的相關知識，同時要不斷拓寬自己的知識面，掌握與本職工作相關的技能，進一步提高在智慧物流領域的工作能力。例如，Word的各種辦公軟件、python、電商及物流的專業知識。

結論：

綜上所述，大數據技術為智慧物流的發展提供保障。所以，應該充分利用大數據技術對信息收集整理預測的優勢，改革智慧物流的運行模式，提高它的信息化程度，推動整個行業高速發展。

參考文獻：

[1]楊佩蓉.大數據時代下智慧物流系統體系構建研究[J].經濟研究導刊，2020（06）：55-57.

[2]雷耀旭.基于大數據的智慧物流信息化平臺的構建[J].電子元器件與信息技術，2020，4（01）：85-86.

[3]李芳，曹冉，曹佳琪.大數據時代下智慧物流的發展[J].納稅，2019，13（20）：227.

[4]楊曙.大數據時代智慧物流的優化策略[J].電子技術與軟件工程，2019（04）：154-155.

[5]祝旭.大數據技術下的智慧物流信息平臺構建研究[J].信息記錄材料，2019，20（01）：105-106.

[6]丁陽.基于大數據下陜西省智慧物流體系建設研究[J].中國商論，2018（17）：12-13.

作者簡介：姓名：梁雄開（1985.09-）;性別：男，籍貫：廣西省南寧市，學歷：專科，畢業于廣西職業技術學院;現有職稱：-;研究方向：軟件開發、軟件工程、大數據、智慧物流。