大数据在物流行业的应用
物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流
环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送
效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。
1. 物流大数据的作用
物流大数据应用对于物流企业来讲具有以下 3 个方面的重要作用。
1）提高物流的智能化水平
通过对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决
策和建议。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物
流资源优化与配置等。
在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行
为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。
在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而
进行合理的配送管理。在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等。物
流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前
的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理
利用。
2）降低物流成本
由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节对信息的交互和共享要求比
较高，因此可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，
从而大大降低物流成本，提高物流效率。
3）提高用户服务水平
随着网购人群的急剧膨胀，客户越来越重视物流服务的体验。通过对数据的挖掘和分析，
以及合理地运用这些分析成果，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作
过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户
的黏性，避免客户流失。
2. 物流大数据应用案例
针对物流行业的特性，大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、设备
修理预测、供应链协同管理等方面。
1）车货匹配
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