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    2. 歡迎訪問 中國智慧物流網,
      • 主管單位:住建部中國城市科學研究會
      • 組長單位:中物協(北京)物流工程設計院
      智慧技術 Products
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      發布時間: 2019 - 12 - 24
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      發布時間: 2018 - 11 - 12
      近年來互聯網的高速發展引領人類進入了一個信息量爆炸性增長的時代。每個人的生活中都充滿了結構化和非結構化的數據。隨著人類生活全面向互聯網轉移,大數據時代將會不可避免的到來!作為全球互聯網的前沿概念,大數據主要包括兩方面特征:一方面整個社會的信息量急劇增長,另一方面個人可獲取的信息也呈指數增長。從科技發展的角度來看,“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物!并且隨著這一趨勢的不斷深入,在不遠的將來我們將身處于一個“一切都被記錄,一切都被數字化”的時代。 在這種背景下,對大數據的有效存儲以及良好地分析利用變的越來越急迫。而數據分析能力的高低決定了大數據中價值發現過程的好壞與成敗。本文以大數據時代的數據分析為主題,簡明的闡述了國內大數據分析的發展現狀、大數據的分析模式以及主要的分析技術、大數據時代數據分析的幾個核心概念等相關問題。1.國內大數據分析的發展現狀數據分析是數據處理流程的核心,因為數據中所蘊藏的價值就產生于分析的過程。所謂“大數據分析”,其和以往數據分析的最重要的差別在于數據量急劇增長。由于數據量的增長,使得對于數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看,“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式,尋找導致現實情況的根源因素,通過建立模型與預測來進行優化,以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及,但“大數據分析”在國內的發展卻仍處于初期階段。從行業實踐的角度看,只有少數幾個行業的部分企業,能夠對大數據進行基本分析和運用,并在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險,電信與電商等領域。以銀行業為例,目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析,但深度尚可,廣度不夠,尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處于起步階段。對于支撐起...
      發布時間: 2018 - 11 - 06
      作者:Jens Riedl, Andreas Jentzsch, Nils Christian Melcher, Jan Gildemeister, Daniel Schellong, Christopher Höfer, and Peter Wiedenhoff翻譯:任曉萌“ 公路貨運傳統企業可能不愿意進行數字化,但數字化轉型的趨勢迫在眉睫。在改變了零售、娛樂和旅游等以消費者為導向的行業之后,數字初創企業開始進軍商業導向型行業。公路貨運是由人工流程主導的高度分散的行業,被數字初創企業視為早該改變的對象。與此同時,新的數字貨運商受益于投入資金的顯著增長。從2012年1月到2017年9月,風險投資基金對數字化的航運和物流初創企業的投資超過33億美元。而這些資金的很大一部分被用于公路貨運初創企業,其中包括Convoy(美國在線貨運平臺)、Freightex(最近被UPS收購的英國虛擬物流提供商)和EasyPost(谷歌支持的在線物流提供商)等企業。對于傳統企業來說,公路貨運一直是一個競爭激烈,利潤率低的行業。傳統企業現在必須采取行動,抓住數字機遇,否則就會面臨利潤下滑和銷量下滑的風險。數字初創企業可以通過引入新的商業模式和解決長期低效率的問題來穩固企業?!?傳統公路貨運存在的四大問題數字初創企業正瞄準公路貨運行業。傳統公路貨運存在著問題,尤其在西歐市場上的問題表現得最為明顯,這為數字初創企業提供了轉變市場的機會(參見圖1)。圖 1 傳統公路貨運存在的問題(1)市場高度分化,信息透明度低。在西歐,公路貨運行業擁有超過30萬家規模從數十億歐元到小型自駕車運營的公路貨運企業。而規模最大的公路貨運企業DBSchenker(德鐵信可,別名“全球國際貨運”)的市場價值份額僅為2.1%(參見圖2)。這種嚴重的市場分化常常促使競爭對手攜手合作,以獲得規模經濟并為客戶提供...
      發布時間: 2018 - 10 - 17
      大數據平臺,是關于所有想要創造一個大數據戰略,并與他們所掌握的數據相匹配的企業的。企業必須了解如何在一個企業內部使用大數據。為此,我們將在本文中為大家介紹企業大數據使用的八大典型案例。當然,如果您的企業有更多、更好的案例,也歡迎通過文章的評論與我們交流與溝通。真正實時的了解您的客戶在過去,我們總是傾向于通過采用小組和調查問卷的方式找出我們的客戶在哪里。而當調查結果總結出來時,結果往往已經是過時的了。而利用大數據,這種狀況將不再發生。大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的DNA。充分了解客戶是有效的與客戶達成生意合作的關鍵。當然,在這一過程中,如果不能很好的保護好客戶的隱私,也是很容易走向極端的。但如果企業能夠確??蛻舻碾[私不受威脅,大數據可以為企業提供針對個體客戶的十分個性化的見解。使用互連的社交媒體數據、移動數據、網絡分析和其他數據分析,企業可以充分了解每一位客戶,實時的知道他們想要什么,以及何時想要。真正了解您的客戶,意味著您可以結合客戶的個性化特點,給出有針對性的建議或顯示廣告。亞馬遜已然將這一點做到了極致,他們為客戶推薦的產品絕不是一個巧合。亞馬遜的推薦引擎完全是基于客戶在過去一段時間的購買行為所做的:客戶的購物車中所收藏的商品、客戶喜歡的商品、其它用戶瀏覽或購買的商品。亞馬遜使用的該算法,為每位客戶定制了專屬的個人主頁。利用該策略是:該公司在其第三財政季度期間銷售增長27%,達到了131.8億美元,而去年同期的銷售額則為96億美元。企業共同創建、實時改進和創新產品在過去,我們要與客戶會面,與他們一起討論他們想要什么,向他們展示我們的最終完成的產品。如果客戶不喜歡它,您便會有麻煩了。而利用大數據,這一切變成為過去的歷史了。大數據分析可以幫助企業更好地了解客戶所想要的產品。通過從社會媒體和博客上收集人們如何評價某款產品,能夠為企業提供比傳統的問卷調查更多的信息。特別是當...
      發布時間: 2018 - 09 - 19
      編 者 按:近年來,在制造業智能化和全球化發展及電子商務迅速崛起的多重推動下,中國物流行業正在從傳統物流向現代物流迅速轉型,智慧物流產業迎來發展機遇期。中國倉儲與配送協會副會長、國家郵政局發展研究中心學術委員會委員、智慧物流首席特邀專家王繼祥是智慧物流概念的提出者和倡導者,本文中他認為物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的不斷發展,為智慧物流創新發展創造了條件。但我國物流行業發展多層次、多樣化的發展現狀,要求智慧物流的發展不能搞“一刀切”,要根據經濟和社會需求,從信息化和標準化做起,因地制宜、實事求是地推動智慧物流的發展。物聯網技術,智慧物流發展的重要基礎物流是物質資料從供應者到需求者的物理運動,是運輸、保管、包裝、裝卸、流通加工、配送以及信息等多項基本活動的統一整體。對于物流的概念,王繼祥表示:“把物質連接起來的系統是物流,物流的核心是物質資料流動過程中的計劃、運籌、控制,因此物流是系統思維的產物,由于物流的連接特點,使得‘信息的連接’成為了推動物流發展變革的核心動力。正是基于此,物聯網的發展實現了物流過程中的作業對象、設備等信息的連接,奠定了智慧物流的發展基礎?!弊?009年,在國家大力倡導下,中國物聯網技術呈現發展熱潮,在物流領域,物聯網技術逐步得到普及應用?;谖锫摼W技術在物流業應用,王繼祥在2009年首次提出了“智慧物流”概念,開始大力倡導“智慧物流”。對于智慧物流概念,王繼祥認為:智慧物流,指的是基于物聯網技術應用,實現互聯網向物理世界延伸,互聯網與物流實體網絡融合創新,實現物流系統的狀態感知、實時分析、精準執行,進一步達到自主決策和學習提升,擁有一定智慧能力的現代物流體系。根據智慧物流定義與技術架構,王繼祥提出了智慧物流的三大組成體系:智慧思維系統、信息傳輸系統和智慧執行系統。智慧思維系統是物流大腦,是智慧物流最核心的系統。大數據是智慧思考的資源,云計算是智...
      發布時間: 2018 - 09 - 05
      1998年,“大數據”概念首次出現在美國《科學》雜志中。近20年來,大數據浪潮一波波向世人撲面而來。有人形容,大數據就像一片無邊無際的大海,海面一浪高過一浪,而浪潮之下深不見底。大數據的核心口號是量化世界,量化世界為創構世界奠定了基礎。在大數據的基礎上,物數據化和數據物化構成循環。這是因為,物數據化事實上就是物信息化,數據物化實質上就是信息物化。隨著現代信息技術的發展,創構活動及其產物與人的存在方式越來越密切地聯系在一起。這里涉及一個新的重要概念:信息。在控制論創始人維納看來,“信息就是信息,既不是物質也不是能量”。這個定義看上去像是同義反復,卻富有深意。比如,物能復制成本呈正比增加,而信息復制的邊際成本遞減;物能越分享越少,而信息越共享越多。信息的這些重要性質,在作為樣本數據的小數據時,顯示不出重要性;而在大數據基礎上,則變得非同尋常。在大數據的基礎上,信息會對人類的文明發展產生極為重要的影響。面對大數據打開的這扇大門,我們不能不深入思考:這將是怎樣的一扇門,又會把我們帶進一個怎樣的新世界 ■面對一張拍好的平面照片,再要換個角度去觀察已不太可能。大數據則幾乎保留了全緯度。面對大數據,我們可以從不同的角度進行考察。作為樣本數據,小數據是“殘缺”的。就像尼采說抽象的概念是“干枯的標本”,樣本數據和抽象概念的共同特點都是已經“失活”了。而大數據意味著活數據(動態數據)、全數據?!鰧τ诖髷祿碚f,信息是活的,是隨著時間而流動的。高速的數據流更能在時間上與現實過程同步,因而跟人類的生存密切聯系在一起。不僅如此,只有高速流動的數據,才能提供無限的可能性。以往受速率限制,人們獲得的數據和所要反映的內容往往脫節,而數據流的高速率使我們把握對象的手段越來越完善?!鲇腥颂岢?,大數據的價值密度低,數據挖掘相當于“沙里淘金”。其實,對于同一個結構開放的大數據,一些人可能視其為一堆垃圾,...
      發布時間: 2018 - 07 - 05
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      發布時間: 2018 - 05 - 15
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      大數據時代怎么才能利用數據進行有效物流決策?

      發布時間: 2018-07-05
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      大數據已經滲透到物流領域的各個環節之中,其作為一種新興技術,它給物流的發展帶來了更多的機遇。對物流企業而言,合理地運用大數據技術,對企業的管理、客戶關系維護、資源配置等方面都將起到積極的作用,使物流決決策更加高效與準確。

      大數據時代怎么才能利用數據進行有效物流決策?

      隨著信息時代數據量的劇增,深化物流管理最為有效的方法是引入數據分析技術,對物流數據進行分析和預測,取代經驗論,幫助決策者做出快速、準確的決策。

      大數據時代怎么才能利用數據進行有效物流決策?

      1、物流領域常用數據分析場景

      梳理我們整個物流環節,數據分析的應用可以分為兩個方向,規劃和預測。

      其中規劃方向的應用往往是以成本和時間為優化目標,或者是兩者綜合的多目標優化,在分析過程中我們往往是通過成本構成或者時間構成的角度去尋找他的影響因素,在分析這些影響因素的基礎之上,找到合理的變量取值,使得成本最優,時間最少。常用的應用場景包括倉儲選址規劃、運輸路徑規劃、倉儲布局規劃。

      預測方向的應用場景主要包括市場銷售預測、采購需求預測、供貨周期預測,預測不會直接產生經濟效益,它的意義主要體現在在了解未來發展方向和發展量的基礎上采取合理的預防措施,比如說市場銷售預測是為了合理安排生產和庫存,進而獲得供應鏈總體成本的最優。

      在大數據時代,我們獲得數據越來越多,不管是數量上還是維度上,常用數據分析方法也都有可以進一步的拓展,使結果更加的合理準確。

      2、倉儲選址規劃常用數據分析方法

      倉庫選址是指在一個具有若干供應點及若干需求點的經濟區域內,選一個地址建立倉庫的規劃過程。合理的選址方案應該使商品通過倉庫的匯集、中轉、分發,達到需求點的全過程的效益最好。倉儲選址步驟如下圖所示。

      常用的倉儲選址數據分析方法包括精確重心法、加權評分法、P-中值法、鮑摩-瓦爾夫模型、多級多設施選址模型等等。

      (1)精確重心法

      (2)加權評分法

      (3)P-中值法

      (4)鮑摩-瓦爾夫模型

      (5)多級—多設施選址模型

      3、倉儲選址常用方法對比分析

      由于不同的企業在建設物流配送中心時,對配送中心未來用途、構成的需求有所不同,因此在對物流配送中心進行規劃時要充分考慮這些因素,選取適當的選址方法。

      4、大數據時代倉儲選址方法應用拓展

      那么在大數據環境下,我們應該如何更加有效的選址呢?

      應用大數據進行選址可以實時獲取海量數據資源,使得準確性大大提高,隨著信息獲取方法的智能化以及多樣化,人們也不一定非要到實地去勘測調研,大大節省人力物力。

      大數據時代,針對倉儲選址場景,除了運用綜合的模型和智能的算法,分析獲得的有效數據,提取隱含其中的信息,得出最優的倉儲選址結果之外??梢韵蚯巴卣箶祿@取方式,通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡數據、移動互聯網數據等方式獲得各種類型海量數據。向后延伸數據可視化方法,借助計算機圖形學和圖像處理技術,將選址結果轉化為圖形,清晰有效地傳達于受用者。

      歸根結底,倉儲中心選址的決定因素主要還是中心供需量、物流運輸成本和中心建設運營成本三個方面,大數據對倉儲中心的選址的影響歸根到底還是對于這三個方面因素的作用。

      大數據時代,通過RFID射頻技術、傳感器、GIS、GPS、社交網絡、移動互聯網等方式可以獲得各種類型海量數據?;跀祿杉夹g獲取有效基礎數據,通過適用的數據分析方法,得出最優的倉儲選址結果,選用數據可視化工具直觀和明顯地展示選址后系統流量流向地圖。

      大數據已經滲透到物流領域的各個環節之中,其作為一種新興技術,它給物流的發展帶來了更多的機遇。對物流企業而言,合理地運用大數據技術,對企業的管理、客戶關系維護、資源配置等方面都將起到積極的作用,使物流決策更加高效與準確。

      來源:海航云商

      地址:北京市東城區東長安街6號
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