基于大数据技术的智慧物流业务体系的构建与运营.pdf

1 3 2 2 0 2 4年2期2 0 2 4年第4 6卷第2期基于大数据技术的智慧物流业务体系的构建与运营唐 骏作者简介:唐骏(1 9 7 8-),本科,工程师,研究方向为信息化系统集成与应用。(中国电信股份有限公司湖州分公司 浙江 湖州3 1 3 0 0 0)摘 要 文中探讨了智慧物流业务体系的重要性和现实意义,并分析了大数据与智慧物流的关联性。在大数据背景下,智慧物流业务体系的构建包括基础设施层、数据采集层、数据处理层和应用服务层4个层次。为实现智慧物流业务体系的运营,需要采取一系列策略,如深化大数据技术的应用、数据资产化与业务数字化、优化物流业务流程、强化供应链协同、强化风险管理、创新商业模式等。关键词:智慧物流;大数据;风险管理;商业模式中图分类号 T P 3 1 1C o n s t r u c t i o na n dO p e r a t i o no fS m a r tL o g i s t i c sB u s i n e s sS y s t e mB a s e do nB i gD a t aT e c h n o l o g yT AN GJ u n(C h i n aT e l e c o mC o r p o r a t i o nH u z h o uB r a n c h,H u z h o u,Z h e j i a n g3 1 3 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t T h i sp a p e rd i s c u s s e s t h e i m p o r t a n c ea n dp r a c t i c a l s i g n i f i c a n c eo f s m a r t l o g i s t i c sb u s i n e s s s y s t e m,a n da n a l y z e st h e c o r r e l a t i o nb e t w e e nb i gd a t a a n ds m a r t l o g i s t i c s.I n t h e c o n t e x t o f b i gd a t a,t h e c o n s t r u c t i o no f s m a r t l o g i s t i c sb u s i n e s ss y s t e mi n c l u d e sf o u rl e v e l s:i n f r a s t r u c t u r el a y e r,d a t ac o l l e c t i o nl a y e r,d a t ap r o c e s s i n gl a y e ra n da p p l i c a t i o ns e r v i c el a y e r.I no r d e r t o r e a l i z e t h e o p e r a t i o no f s m a r t l o g i s t i c sb u s i n e s s s y s t e m,a s e r i e s o f s t r a t e g i e sn e e d t ob e a d o p t e d,s u c ha sd e e p e n i n gt h ea p p l i c a t i o no fb i gd a t at e c h n o l o g y,d a t aa s s e t sa n db u s i n e s sd i g i t i z a t i o n,o p t i m i z i n gl o g i s t i c sb u s i n e s sp r o c e s s e s,s t r e n g t h e n i n gs u p p l yc h a i nc o o r d i n a t i o n,s t r e n g t h e n i n gr i s km a n a g e m e n t,a n d i n n o v a t i n gb u s i n e s sm o d e l s.K e y w o r d s S m a r t l o g i s t i c s,B i gd a t a,R i s km a n a g e m e n t,B u s i n e s sm o d e l0 引言随着经济的快速发展和科技的不断进步,物流行业正面临着前所未有的挑战和机遇。为了提高物流行业的效率,降低运营成本,智慧物流业务体系的构建与运营成了行业发展的必然趋势1。本文分析了智慧物流业务体系构建与运营的重要性和现实意义,探讨了大数据与智慧物流的关联性,提出了大数据背景下智慧物流业务体系构建模式及运营策略,以期为物流行业的可持续发展提供参考。1 智慧物流业务体系构建与运营的重要性和现实意义 智慧物流业务体系的构建与运营对物流行业的重要性体现在以下几个方面。(1)智慧物流通过应用大数据、物联网、云计算等技术,实现了物流流程的自动化、信息化和智能化,能大幅提高物流效率,降低物流成本。(2)智慧物流能实时监测货物的位置和状态,提供更加准确和及时的信息,帮助企业优化物流流程,提升客户体验。(3)智慧物流能实现资源的合理配置和利用,减少不必要的浪费,降低能源消耗。同时,智慧物流能实时监测货物的位置和状态,提高供应链的透明度和安全性,加强与客户和合作伙伴的联系,促进共赢合作。(4)智慧物流的发展需要依赖新兴技术的支持,推动相关产业的技术升级和创新,促进产业结构优化和转型升级。同时,智慧物流的发展将加速全球物流网络的整合和优化,提高国际贸易的畅通性和便利性,促进国际经济合作。综上,智慧物流业务体系的构建与运营对提高物流行业的效率和服务质量、降低成本、减少环境污染和能源消耗、增强供应链的透明度和安全性、推动产业升级和国际贸易等,都具有重要的现实意义。2 大数据与智慧物流的关联性大数据和智慧物流密不可分2。一方面,大数据是智慧物流的基础。智慧物流需要依靠大数据来进行决策和优化,没有大数据的支持,智慧物流就失去了智慧的来源。大数据可以为智慧物流提供各种信息,包括但不限于货物的来源、运输方式、运输时间、运输成本等,这些信息能帮助企业更好地了解市场需求和运输情况,从而优化物流过程,提2 0 2 4年2期1 3 3 高效率。另一方面,智慧物流也是大数据应用的重要领域。智慧物流通过应用大数据技术对物流过程进行实时监控、预测和调整,提高运输效率、降低成本、优化资源配置。同时,智慧物流也将进一步推动大数据的发展,为大数据提供更加丰富、真实的数据源,从而更好地发挥大数据的价值。总之,大数据和智慧物流的关联表现在相互促进、相互依存的关系中。大数据为智慧物流提供了基础和支持,而智慧物流则进一步拓展了大数据的应用领域,为大数据提供了更加丰富、真实的数据源。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,大数据和智慧物流的关联将更加紧密,为人们的生活带来更多便利。3 大数据背景下的智慧物流业务体系构建模式智慧物流业务体系架构指将物联网、大数据、人工智能等技术应用于物流业务中,实现物流运营的智能化、高效化和可视化。智慧物流业务体系架构主要包括基础设施层、数据采集层、数据处理层、应用服务层4个方面。3.1 基础设施层基础设施层是智慧物流业务体系的基础,其主要应用了物联网技术、云计算平台和智能化设备。(1)物联网技术通过射频识别、红外感应器、全球定位系统等信息传感设备,实现对物品的智能化识别、定位和管理。这些设备可以收集物品的信息,如数量、位置等,并将这些信息传输到数据处理层进行处理。(2)云计算平台可以提供强大的计算和存储能力,实现数据的集中管理和处理。该平台还可以处理物联网设备收集的数据,对其进行清洗、分析和存储,为上层应用提供支持。(3)智能化设备,即各种具有智能功能的物流设备和车辆,如智能叉车、自动化仓库等。这些设备可以自动化地完成物流运营中的各种任务,如装卸货、运输等,提高物流运营的效率和准确性。基础设施层是智慧物流业务体系的重要组成部分,需要从可靠性、稳定性、可扩展性、安全性等方面进行全面规划和建设,以确保整个智慧物流业务体系的正常运行。3.2 数据采集层数据采集层建设是智慧物流业务体系中的重要环节,它负责收集和整理物流运营中产生的各种数据。(1)数据采集方式。其包括R F I D、传感器、G P S等,这些方式可以针对不同的物流运营场景进行选择和配置。例如,在仓库管理系统中,可以使用R F I D技术对货物进行识别和跟踪;在运输系统中,可以使用G P S技术对车辆进行定位和跟踪。(2)数据格式标准化。由于不同的数据采集方式可能具有不同的数据格式,因此需要对数据进行格式标准化,以便后续的数据处理和分析。标准化的数据格式可以包括时间、地点、货物信息、数量等。(3)数据传输。数据采集层还需要考虑数据的传输问题,包括数据的传输速度、传输质量、传输安全性等。可以通过各种传输协议和通信技术来实现数据的传输,如串口通信、网络通信等。(4)在数据采集层建设中,还需要注重数据的实时性和准确性,同时考虑数据的多样性和复杂性。因此,需要对数据采集系统进行全面的设计和优化,确保其满足智慧物流业务的需求。3.3 数据处理层数据处理层是智慧物流业务体系的核心部分,负责对收集到的数据进行处理和分析。(1)数据处理层需要考虑数据存储问题,包括数据的存储方式、存储位置和存储安全性。由于物流运营中产生的数据量较大,需要选择高效的存储方式,如分布式文件系统、数据库等。(2)数据处理层需要对收集到的数据进行清洗和预处理,去除无效和错误的数据,提高数据的质量和准确性。数据清洗可以通过各种算法和技术来实现,如正则表达式、自然语言处理等。(3)数据处理层需要对数据进行深入的分析和挖掘,提取出有价值的信息和知识。例如,可以通过数据挖掘技术对客户的购买行为进行分析,以便更好地规划物流运营。(4)数据可视化。将分析结果以图形或表格的形式呈现出来,以便用户理解和使用。在数据处理层建设中,需注重数据的处理效率和准确性,同时考虑数据处理的可扩展性和灵活性。因此,需要对数据处理系统进行全面的设计和优化,确保其满足智慧物流业务的需求3。3.4 应用服务层应用服务层是智慧物流业务体系中的最上层,它负责将处理后的数据应用于实际业务,包括智能调度、智能监控、智能预测等。(1)通过对车辆和人员的优化调度,提高物流运营的效率和质量。智能调度可以根据实时的交通情况、订单需求等,对车辆和人员进行合理的安排和调度,确保货物被及时、准确地送到客户手中。(2)通过对物流运营过程的实时监控和管理,及时发现和处理问题。智能监控可以通过各种传感器、摄像头等对物流运营过程进行实时的监控和管理,从而及时发现和处理问题,确保物流运营的稳定性和安全性。(3)通过对未来的物流需求进行预测和分析,更好地规划物流运营。智能预测可以通过对历史数据的分析、市场趋势的预测等,对未来的物流需求进行预测和分析,以便更好地规划物流运营,提高物流效率和质量。(4)将处理后的数据应用于实际业务,通过数据分析和可视化技术呈现分析结果,以便用户的理解和使用。数据分析与可视化可以提供各种数据指标和分析结果,帮助企业更好地了解物流运营情况、市场需求等,为决策提供支持。4 大数据背景下的智慧物流业务体系运营策略4.1 深化大数据技术的应用大数据技术在智慧物流业务体系中的应用,能提高企业的物流管理效率和决策能力。通过采集、存储、处理物流数据,应用人工智能和大数据分析技术,可以对物流业务数移动信息1 3 4 2 0 2 4年2期据进行深入的挖掘和分析,进而发现其中的规律和趋势,为企业的决策提供有力支持。同时,通过建立全渠道数据模型,可以实现企业跨渠道、跨地域的数据洞察与分析,更好地了解客户需求和市场趋势,为产品研发、市场营销等提供支持。例如,通过分析客户购买行为和喜好,企业可以更好地选择产品种类和促销方式,提高销售额和客户满意度。此外,大数据技术还可以促进企业与供应链上下游企业之间的信息共享和业务协同。通过实现数据共享和开放,企业可以更好地了解供应商、制造商、分销商等的情况,及时调整计划和策略,提高整个供应链的运转效率和客户满意度。总之,深化大数据技术的应用是构建智慧物流业务体系的重要一环,能有效提高企业的物流管理效率和竞争力,促进企业的发展。4.2 数据资产化与业务数字化数据资产化和业务数字化的结合,可以使企业更好地利用大数据技术来提升物流业务的效率和竞争力。(1)通过内部业务系统与外部物流平台的结合,企业可以对物流业务流程进行数字化处理和智能化优化。例如,利用物联网技术和传感器,对运输车辆、仓储设施等进行实时监测和数据采集,进而通过大数据技术和人工智能算法对数据进行分析、挖掘,实现运输路线的优化、库存水平的合理设置等目标。(2)通过数据资产化来整合和利用数据,企业可以更好地挖掘数据中的价值。例如,通过数据资产化对客户数据进行整合和分析,可以了解客户需求和市场趋势,为产品研发、市场营销等提供支持;通过数据资产化整合和分析供应商、制造商等的数据,可以更好地了解供应链的情况,为采购、生产等提供支持。(3)通过业务数字化对物流业务流程进行优化,可以提高企业的运行效率和客户满意度。例如,通过数字化技术对订单处理、库存管理、配送等环节进行优化,可以缩短物流时间、提高配送效率;通过数字化技术对客户服务进行优化,可以更好地满足客户需求、提高客户满意度。4.3 优化物流业务流程通过大数据技术,企业可以实时监控和分析物流业务流程,发现存在的问题和瓶颈,进而采取相应的优化措施,提高物流效率。例如,利用大数据分析技术对运输路线进行优化,可以实现更短的运输路线或更少的转运次数,从而提高运输效率、降低运输成本。再如,利用大数据分析技术对仓储管理进行优化,可以合理设置库存水平、提高库存周转率,从而减少库存积压和资金占用。此外,大数据技术还可以对物流业务流程进行实时监测和预警。例如,通过物联网技术、传感器等对运输车辆、仓储设施等进行实时监测和数据采集,当出现异常情况时及时发出预警信息,以便企业及时采取措施进行防范和应对。4.4 强化供应链协同通过大数据技术和智慧物流系统,企业可以实现与供应商、制造商、分销商等之间的信息共享和业务协同,提高整个供应链的运行效率和客户满意度。(1)通过信息共享,企业可以更好地了解供应商、制造商等的情况,及时掌握生产进度、库存信息等,从而更好地调整计划和策略。同时,供应商和制造商也可以了解企业的需求和市场趋势,更好地选择产品种类和生产方式。(2)通过业务协同,企业可以与供应商、制造商、分销商等实现更紧密的合作。例如,通过智慧物流系统实现订单处理、库存管理、配送等环节的协同,可以缩短物流时间、提高配送效率;通过智慧物流系统实现与供应商、制造商之间的生产调度协同,可以更好地满足客户需求、提高客户满意度。(3)大数据技术还可以对供应链进行实时监测和预警。例如,通过物联网技术、传感器等,可以对运输车辆、仓储设施等进行实时监测和数据采集,及时发现、应对异常情况;通过大数据分析技术对供应链中的销售、库存、订单等数据进行挖掘和分析,可以更好地掌握市场趋势和客户需求变化,为企业制定更加合理的生产和销售策略提供支持。总之,强化供应链协同是构建智慧物流业务体系的重要一环,能有效提高整个供应链的运行效率和客户满意度,促进企业的发展。4.5 强化风险管理通过大数据技术和智慧物流系统,企业可以实时监控和分析物流过程中的风险,及时发现潜在的风险点和瓶颈,并采取措施进行防范和控制。例如,利用大数据技术对运输安全进行监控和管理,通过对运输车辆、驾驶员等的分析,及时发现安全隐患并采取防范措施;利用大数据技术对仓储安全进行监控和管理,通过对仓库设施、库存货物等的分析,及时发现安全隐患。此外,大数据技术还可以对物流过程中的风险进行预测和预警。例如,通过大数据分析技术对历史安全事故数据进行挖掘和分析,预测未来一段时间内安全事故发生的概率和趋势,及时发出预警信息并采取相应措施。总之,通过大数据技术和智慧物流系统强化风险管理,可以保障企业的资产安全和员工的生命安全,减少不必要的损失。4.6 创新商业模式企业可以探索和创新商业模式,以更好地满足客户需求,顺应市场趋势。例如,利用大数据分析技术对市场趋势和客户需求进行预测和分析,开发出更符合市场需求的产品和服务,从而实现商业模式的创新。同时,通过智慧物流系统实现线上线下融合,拓展新的销售渠道,提高企业的销售额和客户满意度。此外,通过大数据技术和智慧物流系统实现个性化定制、按需生产等创新模式,更好地满足客户的个性化需求,提高产品的附加值和市场竞争力。例如,通过智慧物流系统实现生产与销售的紧密衔接,根据市场需求灵活调整生产计划和库存,实现按需生产;通过大数据技术和智慧物流系统实现个性化定制服务,根据客户需求进行(下转第1 3 9页)移动信息2 0 2 4年2期1 3 9 分神经网络内部仍属于黑箱,有概率输出较为复杂的结果,这种情况或许暗指数据中一些非显性的特征,有待进一步研究和论证。参考文献1张多纳,赵宏佳,鲁远耀,等.电磁信号调制方式识别:现状、方法和展望J.信息与控制,2 0 2 3,5 2(1):5 9-7 4.2HEK,Z HAN G X,R E NS,e ta l.I d e n t i t ym a p p i n g si nd e e pr e s i d u a ln e t w o r k sCB e r l i n,S p r i n g e rI n t e r n a t i o n a lP u b-l i s h i n g,2 0 1 6.3Z HANG Z,L IH a n dCHE N L.D e e pR e s i d u a lS h r i n k a g eN e t w o r k sw i t hS e l f-A d a p t i v eS l o p eT h r e s h o l d i n gf o rF a u l tD i a g n o s i sC I E E E.N e wY o r k,2 0 2 1.4OS HE A TJ,R OY T,C L AN C Y T C.O v e r-t h e-a i rd e e pl e a r n i n gb a s e dr a d i os i g n a l c l a s s i f i c a t i o nJ.I E E EJ o u r n a lo fS e l e c t e dT o p i c s i nS i g n a lP r o c e s s i n g,2 0 1 8,1 2(1):1 6 8-1 7 9.5L I U Y,L I UY,YANGC.M o d u l a t i o nr e c o g n i t i o nw i t hg r a p hc o n v o l u t i o n a ln e t w o r kJ.I E E E W i r e l e s sC o mm u n i c a t i o n sL e t t e r s,2 0 2 0,9(5):6 2 4-6 2 7.6HAM I D I-R A DS,J A I N S.M c f o r m e r:At r a n s f o r m e rb a s e dd e e pn e u r a ln e t w o r kf o ra u t o m a t i cm o d u l a t i o nc l a s s i f i c a t i o nC I E E E.N e wY o r k,2 0 2 1.7C HA K R A V A R T Y N,D U A M,D UAS.A u t o m a t i cM o d u l a t i o nC l a s s i f i c a t i o nu s i n ga m a l g a m C N N-L S TMCI E E E.N e wY o r k,2 0 2 3.8L I UF,Z HAN GZ,Z HOUR.A u t o m a t i cm o d u l a t i o nr e c o g n i-t i o nb a s e do n C NN a n d G RUJ.T s i n g h u aS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,2 0 2 1,2 7(2):4 2 2-4 3 1.9A LHA ZM I H,A LMA RHA B I A,S AMA R KAN D I A,e ta l.M o d u l a t i o nC l a s s i f i c a t i o no fQAM S i g n a l sw i t hD i f f e r e n tP h a s eN o i s eL e v e l sU s i n gD e e pL e a r n i n gCI E E E.N e wY o r k,2 0 2 2.1 0A LMA RHA B IA,A LHA ZM I H,S AMA R KAN D IA,e ta l.M o d u l a t i o nC l a s s i f i c a t i o nB a s e do nE y eD i a g r a m sa n dD e e pL e a r n i n gC I E E E.N e wY o r k,2 0 2 2.(上接第1 3 4页)定制化生产和销售,提高客户满意度和市场占有率。总之,通过大数据技术和智慧物流系统探索和创新商业模式,可以提高企业的市场竞争力,满足客户需求和市场趋势,促进企业的发展。其可以带来商业模式的变革和创新,为整个行业和社会的发展做出贡献。5 结语在大数据背景下,智慧物流业务体系对提高物流效率和降低成本具有重要意义。通过大数据技术的应用,智慧物流能实现更加精准的预测、优化资源配置、提升运营效率和服务质量4。在构建智慧物流业务体系时,需要从基础设施层、数据采集层、数据处理层、应用服务层等层面入手。在运营过程中,需要深化大数据技术的应用、实现数据资产化与业务数字化、优化物流业务流程、强化供应链协同、加强风险管理、创新商业模式等。只有这样,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地,为物流行业的发展注入新的动力。参考文献1杨志华.大数据背景下智慧物流的运营分析J.中国储运,2 0 2 2(5):9 3-9 4.2陈增发.大数据时代背景下的智慧物流产业发展研究J.中小企业管理与科技(上旬刊),2 0 2 0(1 2):3 3-3 4.3唐义.大数据背景下智慧物流的优化对策J.现代工业经济和信息化,2 0 2 1(3):8 2-8 3.4杨龙.大数据时代智慧物流发展研究J.河北企 业,2 0 1 7(1 0):8 2-8 3.移动信息