計算機之大數據對智慧物流的影響探討

白明霞

摘 要：大數據技術將使得智慧物流實現在“智”上的再造和升級，是未來物流行業發展所倚重的一種重要技術。本文從計算機之大數據對智慧物流的影響這一視角出發，就智慧物流的大數據收集和分析進行了深入的分析，并基于大數據技術的發展趨勢，對構建以大數據為支點的智慧物流產業鏈條的策略予以了前瞻。智慧物流的發展進程中，應通過在搭建智慧物流信息平臺、拓展物流外接數據平臺等方面的發力，推動物流產業的數據化、定制化發展。

關鍵詞：智慧物流;大數據;系統

技術的不斷發展催生了產業業態的不斷變革。物流作為國民經濟發展的重要支點，其產業化的發展進行中迎來了智慧化的發展時代。在信息技術及人工智能等技術的推動下，我國智慧物流初見雛形，成為物流產業發展的重要方向^[1]。智慧物流與傳統物流相比，能夠在協作運營層面及資源優化方面顯現出更大的價值，提高物流的效率和效益。近幾年，大數據技術的應用開展了向各行業的迅速滲透，其也必然會給智慧物流帶來新的動力和新的契機。相關的從業者需緊跟時代發展的脈搏，前瞻性地對計算機之大數據技術給智慧物流所帶來的利好與挑戰進行全面地分析，以“大數據技術之力”再次推動行業的快速而穩定的發展。本研究將從大數據對智慧物流的影響這一視角，對智慧物流體系的大數據技術的開發予以前瞻。

1智慧物流的大數據收集和分析

1.1數據收集

智慧物流框架下物流數據的來源將被進一步的拓展，互聯網、物聯網等平臺及傳感器、移動設備等終端所上傳和采集的物流數據都將作為物流大數據處理的樣本。當前，在數據收集過程中所采用的方式主要有三種，即日志數據收集、WEB數據收集及傳感器數據收集等^[2]。其中，就日志數據收集而言是針對互聯網各交易品中所產生的數據日志信息進行收集，如消費者在購物意向達成前所瀏覽的網頁、顧客對某產品評價所瀏覽的次數等，這些有著顯著消費傾向的網絡行為將被收集起來。其次就WEB數據收集而言，是通過對基于WEB而產生的系列數據進行清洗和歸納，從而在其中找到有價值的數據。再次就傳感器數據收集而言，主要是對商品上的電子標簽信息或物流的GPS等信息進行全面的收集，為后續分析提供充足的數據樣本。

1.2數據分析

待對物流數據進行收集及存儲處理之后，就進入到對于數據的分析階段。智慧物流與大數據技術的疊合，將通過大數據分析技術、深度學習技術，實現對源于日志、WEB及傳感器的數據進行智能化的分析與解釋。這一技術相對于數據的淺層分析及對于數據的低模型配置分析有較大的不同。大數據分析技術與深度學習技術的融合，能夠對不同層次的數據展開全面地分析，當前所使用的方式主要是以分布式數據庫系統模式來進行，這使得數據處理的總量和效能獲得了量級上的提升。同時，這兩大技術的融合，也使得在物流數據的挖掘能力得到了顯著的提高。在實踐中發現，信息碎片化是橫亙在物流產業信息數據處理發展道路上的一大絆腳石。大數據分析技術與深入學習技術的介入，通過對數據的可透視化分析及預測性分析將有效地實現在物流數據價值的二次提升，進而為物流產業的各模塊提供精準的數據服務^[3]。

2構建以大數據為支點的智慧物流產業鏈條的策略

2.1搭建智慧物流信息平臺

智慧物流的信息化平臺是一個基于互聯網技術的體系化信息品臺，其將與物流相關的物聯網、車聯網及各種信息終端納入收據收集的單元，進而實現對海量、動態的物流數據的收集。同時基于各渠道所采集到的數據，實現對物流數據的多模態分析，將分析后的數據將被推送到個物流信息平臺。平臺上的受眾將通過對所需數據的訪問，來實現對商品的追蹤、交易狀態查詢等服務。與此同時，智慧物流信息平臺也將為用戶的物流服務需求提供個性化及定制化的服務推介如：可為用戶提供區域裝備租賃、物流服務的可視化分析報告，并對物流服務的整個信息流程進行預估。當客戶的物流服務意向達成后，將通過智慧物流系統為用戶實現在線路規劃、貨源資源配置等方面的專業化、可視化分析，由用戶根據自身需要，確定服務的內容和方式。這一平臺的搭建將使得智慧服務的服務價值得到最大化的體現，同時在體系的協同下物流的成本將得到顯著的下降^[4]。

2.2拓展物流外接數據平臺

物流產業的發展離不開終端市場的支撐。一段時間以來，智慧物流的發展主要是對物流服務模式在智能化服務層面上的信息化改革，從某種程度上而言仍屬于對終端產業鏈條的內部開發。在大數據服務技術的介入下，有望實現智慧物流在服務鏈條上的前置，實現在平臺交易預測前提下的物流業的提前介入。這一服務樣式的出現，將使得智慧物流的服務能力大大增強。通過對各平臺數據的預測和消費需求的預測實現由“車等貨”到“貨等車”上的轉變。就物流發展的實踐而言，這不僅能夠實現效率上的提升，更能為商務經濟體及運輸實體帶來更大的收益。因此，在智慧物流平臺的外部行業平臺的對接過程中，應實現與電商數據平臺、生產企業平臺及金融和港口平臺的對接，并通過大數據手段的介入，全面實現對物流的精準預測，進而為物流產業的服務再造提供多種可能。

3結語

信息時代背景下，物流業的服務核心在數據。大數據在智慧物流行業的應用，將使得數據信息的價值得以升級。經計算機大數據技術處理之后的多模態數數據不僅有利于智慧物流各構成板塊的精準應用，更有助于提升智慧物流服務的精度和準度，這對智慧物流的發展有著的意義。在未來的發展中，物流產業的從業者應在智慧物流的技術之上，實現對大數據技術的合理開發，以搭建智慧物流信息平臺、拓展物流外接數據平臺為策略實現物流產業發展在數據化、定制化層面上的不斷突破，借技術之力在實現物流產業服務模式創生的同時，實現物流產業的新發展。

參考文獻

[1] 陳鑫，高靜萍，閆宏磊，等.京南物流基地智慧園區規劃研究[J].管理科學與工程，2019，8（04）：297-303.

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[3] 呂波，凡新凱，韓健."智慧物流"與企業相融合的新型運營模式研究[J].商業經濟研究，2020，（9）：108-111.

[4] 韋映梅.共享經濟時代智慧物流產業發展研究[J].技術經濟與管理研究，2020，（2）：108-112.