大數據與物聯網驅動的快遞信息系統精準配送模式研究

摘要：通過概述大數據與物聯網技術的基礎及融合應用，分析大數據在配送路徑優化、客戶需求預測與個性化服務、配送效率與資源利用率提升方面的具體應用，以及物聯網在實時定位與追蹤、智能倉儲與貨物管理、配送過程監控與安全保障中的關鍵作用。基于這些分析，提出增強配送路徑智能化與靈活性、提升物聯網設備集成度與穩定性、加強數據安全與隱私保護機制、推動配送模式創新與普及的發展策略。

關鍵詞：大數據；物聯網；快遞信息系統；精準配送；路徑優化

一、前言

隨著電子商務的蓬勃發展，快遞行業作為連接商家與消費者的橋梁，其重要性日益凸顯。傳統快遞配送模式存在配送效率低下、資源浪費、客戶滿意度不高等問題。快遞行業開始積極探索大數據與物聯網技術的應用[1]。大數據技術能夠提供強大的數據支撐，實現配送路徑的優化、客戶需求的預測與個性化服務的提供。物聯網技術則能夠實現快遞包裹的實時定位與追蹤、智能倉儲與貨物管理以及配送過程的監控與安全保障。

二、大數據與物聯網技術概述

（一）大數據技術基礎

大數據技術作為信息時代的核心驅動力之一，為快遞行業的精準配送提供強大的數據支撐[2]。數據采集是大數據技術的首要環節，通過各類傳感器、掃碼設備、移動終端等，實時、準確地收集快遞物流過程中的各類數據，如包裹信息、運輸軌跡、客戶偏好等。這些數據量大、類型多樣，包括結構化數據和非結構化數據，構成快遞信息系統的數據基礎。

數據存儲是大數據技術的關鍵環節，要求高效、可靠地保存海量數據。在快遞行業中，通常采用分布式存儲系統，如Hadoop HDFS等，以確保數據的安全性和可擴展性。這些存儲系統能夠處理PB級甚至EB級的數據量，滿足快遞行業日益增長的數據存儲需求。

數據處理與分析是大數據技術的核心。通過數據挖掘、機器學習、統計分析等方法，對采集到的數據進行深度加工和處理，提取有價值的信息和知識[3]。在快遞配送中，數據處理技術可以用于預測客戶需求、優化配送路徑、監控運輸狀態等，為精準配送提供決策支持。例如，通過數據分析可以預測某區域的快遞需求量，從而合理調配運力資源，避免資源浪費和配送延遲。

（二）物聯網技術核心

物聯網技術作為連接物理世界和數字世界的橋梁，為快遞行業的智能化、自動化提供了可能。物聯網技術主要包括感知層、網絡層和應用層三個層次。感知層是物聯網技術的基礎，通過各種傳感器、RFID標簽、攝像頭等設備，實時感知物理世界的信息。在快遞配送中，感知層設備可以用于追蹤包裹的位置、狀態等信息，確保包裹在運輸過程中的安全性和可追溯性[4]。例如，通過RFID技術可以實現對包裹的實時追蹤和定位，提高配送的準確性和時效性。

網絡層是物聯網技術的傳輸通道，負責將感知層收集到的數據傳輸到應用層。在快遞行業中，網絡層通常采用無線網絡技術，如4G/5G、WiFi等，實現數據的實時傳輸和共享，具有覆蓋廣、傳輸速度快、可靠性高等特點，能夠滿足快遞行業對數據傳輸的實時性和可靠性要求。

應用層是物聯網技術的最終體現，通過各種應用軟件和平臺，將感知層和網絡層的數據轉化為有價值的信息和服務。在快遞配送中，可以用于實現智能調度、路徑優化、客戶服務等功能。例如，通過智能調度系統可以根據實時路況和運力資源情況，動態調整配送方案，提高配送效率和客戶滿意度。

（三）大數據與物聯網的融合

大數據與物聯網技術的融合，為快遞行業的精準配送提供了全新的解決方案。大數據技術為物聯網提供強大的數據處理和分析能力，使得物聯網設備收集到的海量數據能夠得到充分利用。物聯網技術為大數據提供了豐富的數據來源和實時性保障，使得大數據分析更加準確和及時。大數據與物聯網技術的融合可以實現快遞配送的智能化和自動化。例如，通過物聯網設備實時收集包裹的位置、狀態等信息，將這些信息傳輸到大數據平臺進行處理和分析。大數據平臺可以根據這些信息預測客戶需求、優化配送路徑、監控運輸狀態等，為精準配送提供決策支持。大數據平臺還可以將處理結果反饋給物聯網設備，實現智能調度和自動控制。

三、大數據在快遞信息系統精準配送中的應用

（一）數據驅動的配送路徑優化

在快遞信息系統的精準配送中，數據驅動的配送路徑優化是大數據技術的重要應用之一[5]。通過算法模型和實時路況分析，可以實現對配送路徑的智能優化，提高配送效率和準確性。算法模型是配送路徑優化的核心，基于歷史配送數據和實時交通信息，可以構建出高效的路徑優化算法模型。這些模型能夠綜合考慮多種因素，如路程距離、交通擁堵情況、配送時間窗口等，從而生成最優的配送路徑。例如，通過迪杰斯特拉算法，可以在復雜的路網中快速找到最短路徑或最優路徑。結合機器學習技術，可以對算法模型進行不斷訓練和優化，提高模型適應性和準確性。

實時路況分析是配送路徑優化的重要依據。通過GPS定位系統、交通監控攝像頭等設備，可以實時獲取道路擁堵、交通事故等路況信息。獲取的信息被及時傳輸到快遞信息系統，并與算法模型相結合，實現對配送路徑的動態調整。

（二）客戶需求預測與個性化服務

大數據技術在快遞信息系統中還可以用于客戶需求預測與個性化服務。數據挖掘是客戶需求預測的關鍵技術，通過對歷史訂單數據、客戶瀏覽記錄、社交媒體信息等數據進行挖掘和分析，可以揭示出客戶的消費規律和需求趨勢。用戶畫像是個性化服務的基礎，通過整合客戶的基本信息、消費記錄、興趣愛好等多維度數據，可以構建出完整的用戶畫像。這些畫像能夠反映客戶的個性化特征和需求偏好，為快遞企業提供定制化的服務方案。

（三）配送效率與資源利用率提升

大數據技術還可以用于提升快遞配送的效率和資源利用率。通過數據分析和智能調度，可以實現對配送資源的優化配置和高效利用。數據分析是配送效率提升的重要手段。通過對配送過程中的各類數據進行實時分析和監控，可以及時發現配送過程中的瓶頸和問題，采取相應的措施進行改進。例如，通過分析配送員的配送時間、配送距離等數據，可以評估配送員的工作效率，為配送員提供針對性的培訓和支持。通過對配送車輛的運行狀態、油耗等數據進行分析，可以優化車輛的調度和使用，降低運營成本。

智能調度是資源利用率提升的關鍵技術。基于大數據分析和預測模型，可以實現對配送任務的智能調度和分配。例如，根據實時路況、配送員位置、客戶需求等信息，系統可以自動調整配送任務的分配方案，確保配送任務的及時完成和資源的合理利用。通過智能調度系統還可以實現對配送過程的實時監控和管理，提高配送的可視化和可控性。

四、物聯網在快遞信息系統精準配送中的作用

（一）實時定位與追蹤技術

在快遞信息系統的精準配送領域，物聯網技術通過融合全球定位系統（GPS）、無線射頻識別（RFID）及多種傳感器，達成對快遞包裹從始至終的可視化監控與高效率管理。GPS技術憑借接收至少4顆衛星發出的信號，運用三邊測量原理，精確計算出接收器的三維坐標（經度、緯度、高度）以及時間信息。定位常規定位精度保持在5至10米范圍內，而在差分GPS（DGPS）或實時動態定位（RTK）技術的加持下，定位精度能躍升至厘米級別。在快遞配送的實際應用中，GPS數據為實時路徑優化提供了有力支持。設想配送路徑由n個節點構成，每個節點都擁有特定的坐標（xi，yi），那么路徑優化問題便可轉化為旅行商問題（TSP）的一種變形，通過綜合考慮各節點間的距離，尋求最優配送路徑。結合實時交通狀況數據，如擁堵程度和事故信息，系統能夠靈活調整配送路線，確保配送時間最短。

此外，RFID技術利用無線電波進行非接觸式的數據傳輸，其核心部件涵蓋標簽、讀取器和天線。RFID標簽分為被動式（無需電源）和主動式（自帶電源）兩種，前者讀取距離一般為1至10米，后者則能達到100米以上。在快遞配送場景中，RFID標簽被粘貼在包裹表面，當包裹途經讀取器時，標簽的唯一標識信息（UID）即刻被自動捕捉并上傳至信息系統。通過精心規劃讀取器的安裝位置和天線方向，能夠大幅提升系統的處理效率和讀取準確性。

（二）智能倉儲與貨物管理

物聯網技術在快遞信息系統中的另一個重要應用是智能倉儲與貨物管理。通過集成物聯網設備和自動化系統，快遞企業能夠實現倉庫的智能化管理和貨物的自動化處理。物聯網設備，如RFID讀取器、智能貨架、自動化分揀系統等，能夠實時采集貨物的位置、數量、狀態等信息。這些數據被上傳到物聯網平臺，通過數據分析和優化算法，實現對貨物的高效管理和精準控制。例如，智能貨架能夠自動識別貨物的存放位置和數量，當貨物被取出或放入時，系統會自動更新庫存信息，確保庫存數據的準確性。

（三）配送過程中的監控與安全保障

在快遞配送過程中，物聯網技術還提供了全面的監控和安全保障。通過物聯網監控系統和異常預警機制，快遞企業能夠實時掌握配送過程中的各種情況，及時應對可能出現的問題。物聯網監控系統能夠實時監測配送車輛或快遞員的位置、速度、行駛路線等信息。將這些數據與預設的配送計劃和規則進行對比，一旦發現偏差或異常情況，系統會立即發出預警信號，通知相關人員進行處理。例如，當配送車輛偏離預定路線或速度異常時，系統會及時發出預警，防止包裹丟失或損壞。

異常預警機制則是基于物聯網數據分析和機器學習技術構建的。通過對歷史配送數據的分析和學習，系統能夠識別出可能的異常情況，如配送延遲、包裹破損等，并提前發出預警信號，使得快遞企業能夠提前采取措施，減少損失和風險。

五、大數據與物聯網驅動快遞信息系統精準配送模式的發展策略

（一）增強配送路徑的智能化與靈活性

在大數據與物聯網技術的驅動下，快遞信息系統的精準配送模式正不斷向智能化與靈活化方向發展。為提升配送路徑的智能化水平，快遞企業需積極引入先進的路徑優化算法，能夠綜合考慮多種因素，如路程距離、交通狀況、配送時間窗口、客戶優先級等，以生成最優的配送路徑。例如，可以采用遺傳算法、蟻群算法或粒子群優化算法等智能優化方法，在解決復雜路徑優化問題方面表現出色。快遞企業可以建立配送路徑優化模型，將歷史配送數據、實時交通信息以及客戶需求等作為輸入，通過算法運算得出最優配送方案。隨著配送過程的進行，算法還應能夠實時調整路徑，以適應路況變化、客戶需求變更等實際情況。

為實現配送路徑的靈活性，快遞企業需要建立實時路況監測系統，以實時采集和分析道路擁堵、交通事故、天氣變化等路況信息，并將這些信息及時傳輸到快遞信息系統。基于實時路況信息，快遞信息系統可以動態調整配送方案。例如，當某條道路發生嚴重擁堵時，系統可以自動將配送路徑繞開擁堵路段，選擇更順暢的道路進行配送。系統還可以根據天氣變化，如雨雪天氣，調整配送速度和時間窗口，以確保包裹的安全和準時送達。

（二）提升物聯網設備的集成度與穩定性

在快遞信息系統的精準配送模式中，物聯網設備的集成度與穩定性是確保配送過程高效、準確運行的關鍵因素。物聯網設備的多樣性和差異性往往導致設備間的互操作性不佳，影響系統的整體效率和穩定性。推動設備標準化成為提升集成度的首要任務，快遞企業應積極參與物聯網設備標準的制定和推廣，促進不同廠商、不同型號的設備遵循統一的技術規范和接口標準，確保設備間實現無縫連接和通信，提高了系統的集成度和互操作性。

物聯網設備在快遞配送過程中往往面臨著復雜多變的環境，如極端天氣、惡劣路況等。加強設備測試，提高其在復雜環境中的穩定性至關重要。快遞企業應建立完善的設備測試體系，對設備進行全面的性能測試、環境適應性測試和可靠性測試。通過測試，可以及時發現設備存在的問題和不足，并進行針對性的改進和優化。

（三）加強數據安全與隱私保護機制

在快遞信息系統的精準配送模式中，數據安全與隱私保護是至關重要的環節。數據加密是保護數據在傳輸過程中不被竊取或篡改的有效手段。在快遞信息系統中，所有涉及客戶敏感信息的傳輸都應進行加密處理。可以采用先進的加密算法，如AES（高級加密標準）或RSA（非對稱加密算法），對客戶信息進行加密。這些算法具有高度的安全性和可靠性，能夠有效防止數據在傳輸過程中被破解。

除了技術手段外，建立完善的隱私政策也是保障客戶信息合規的重要措施。快遞企業應明確告知客戶個人信息的收集、使用、存儲和共享方式，并征得客戶的明確同意。隱私政策應詳細闡述快遞企業對客戶信息的保護義務和責任，包括采取必要的技術和管理措施防止信息泄露、濫用或丟失。還應明確客戶對個人信息的權利，如查詢、更正、刪除等。例如，快遞企業可以在其官方網站或App上發布隱私政策聲明，明確告知客戶個人信息的收集目的、使用范圍、存儲期限以及共享對象等。快遞企業還應提供便捷的查詢和更正渠道，方便客戶隨時了解個人信息狀況并進行必要的更正。

（四）推動配送模式的創新與普及

在快遞行業日益激烈的競爭環境中，推動配送模式的創新與普及成為提升服務質量和效率的關鍵。技術創新是推動配送模式革新的核心動力。快遞企業應加大研發投入，積極探索和應用新技術，以提升配送的智能化、自動化水平。企業可以投入資金研發智能配送機器人、無人機配送等前沿技術。例如，智能配送機器人能夠通過自主導航和避障技術，在復雜環境中完成快遞的精準送達。無人機配送則能夠利用空中航道，快速將快遞送達偏遠或交通不便的地區。這些新技術的應用不僅能夠提高配送效率，還能降低人力成本，提升服務質量。

新技術的應用離不開從業人員的支持和配合。快遞企業應積極開展從業人員培訓，提升員工對新技術的接受度和應用能力。培訓內容包括新技術的基本原理、操作方法、注意事項等。例如，對于智能配送機器人的使用，可以培訓快遞員如何設置配送任務、監控機器人運行狀態、處理異常情況等。通過培訓，使從業人員能夠熟練掌握新技術，提高工作效率和準確性。此外，快遞企業還應鼓勵從業人員積極參與技術創新和實踐，為其提供必要的支持和資源。通過實踐，從業人員可以更好地理解和應用新技術，推動配送模式的創新和普及。

用戶是配送服務的最終受益者，快遞企業需建立完善的用戶反饋機制，及時收集和處理用戶的意見和建議。企業可以通過電話、短信、App等多種渠道收集用戶反饋。例如，在App中設置用戶評價功能，鼓勵用戶對配送服務進行評價和提建議。企業還應建立專門的反饋處理團隊，負責及時回應用戶反饋，解決問題并改進服務。通過用戶反饋機制，快遞企業可以及時了解用戶需求和期望，發現配送服務中存在的問題和不足。企業可以制定相應的改進措施和優化方案，持續提升配送服務的質量和效率。

六、結語

通過大數據技術的運用，快遞企業能夠實現配送路徑的優化、客戶需求的精準預測與個性化服務的提供，顯著提升配送效率與資源利用率。物聯網技術的應用則為快遞包裹的實時定位與追蹤、智能倉儲與貨物管理，以及配送過程的監控與安全保障提供了有力支持。為了進一步提升快遞行業的服務質量和效率，提出增強配送路徑智能化與靈活性、提升物聯網設備集成度與穩定性、加強數據安全與隱私保護機制、推動配送模式創新與普及的發展策略。

參考文獻

[1]林曉鳳.基于大數據的電商快遞企業末端配送模式決策優化分析[J].中國物流與采購，2023（09）：65-67.

[2]陳宇.大數據背景下快遞物流企業成本控制研究[J].物流科技，2022，45（20）：45-47+51.

[3]馬瑞良.大數據應用對快遞企業競爭力的影響[J].中國儲運，2022（04）：166-168.

[4]王可心，何雪菲，彭藝璇.區塊鏈賦能快遞包裝綠色追溯系統構建研究[J].價值工程，2023，42（30）：63-66.

[5]王健，李志剛，竇威.基于樹莓派的智能快遞自取系統[J].電子元器件與信息技術，2021，5（05）：180-181.

作者單位：浙江菜鳥供應鏈管理有限公司

責任編輯：王穎振 鄭凱津