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大数据在物流方面的应用
大数据在物流方面的应用在当今日益竞争激烈的物流行业中,拥有高效、可靠的物流供应链管理模式是每一家物流企业所必须面对的挑战。
而大数据技术的出现,让物流行业拥有了更加先进的管理手段。
今天,我们将来探讨大数据在物流方面的应用。
一、物流大数据的来源物流行业作为现代经济体系中的重要组成部分,其产生的各类数据量十分庞大,其中包括但不限于:订单信息、仓储与物流车辆信息、配送路线信息、仓库信息等。
这些数据均是大数据在物流行业应用的数据源,也是实现物流供应链智能化的基础。
二、大数据技术在物流行业的应用1. 降低物流成本通过大数据技术,能够深入挖掘各类数据之间的关联性,通过对比、分析不同物流策略与方案之间的成本优劣,从而精细化调配物流资源、降低物流成本,提高物流运输效率。
2. 提高物流运输效率物流行业中的“最后一公里”问题一直困扰着企业和消费者。
大数据技术,能够通过路况、气象、交通流量等数据生成最佳快递配送路线,从而缩短配送时间和降低配送成本,提高物流运输效率。
3. 优化供应链管理在物流供应链管理中,大数据技术可以帮助物流企业实现从供应链计划到成本控制的智能化管理。
通过对各个供应节点的数据进行采集、整合与分析,可以实现供应链各个环节的高效运转,由此提高了供应链管理的质量和水平。
三、未来展望可以预见,未来大数据在物流行业的应用将会变得越来越普及和深入,也会更加精准和可靠。
未来,通过对数据分析和挖掘,物流企业可以更好地了解物流市场动态和客户需求。
这样,就可以开发更加科学、智能、高效的物流模式,从而最大程度地提高物流的效益,助力公司走向更高的发展道路。
综上所述,大数据在物流行业的应用是不断创新、进步的未来趋势。
物流企业应该加强自身的技术投入,结合物流行业的需求,继续推动大数据技术在物流行业的迅速发展,实现物流供应链管理模式的升级、升华,打造一个更加高效、智能的物流行业。
物流大数据
物流大数据⒈引言⑴背景⑵目的⑶范围⒉物流大数据的定义根据国际物流与供应链管理协会(Council of Supply Chn Management Professionals ●CSCMP)的定义,物流大数据是指通过收集、分析和应用大量的物流相关数据,以提高物流运作效率、降低成本,并支持有效的决策。
⒊物流大数据的重要性⑴提升物流运作效率⑵优化物流网络规划⑶预测需求和库存管理⑷提供实时可视化的物流监控和跟踪⑸改善客户体验⑹支持决策制定⒋种类和来源⑴运输数据⑵仓储数据⑶订单数据⑷货运数据⑸客户数据⑹天气数据⑺社交媒体数据⒌物流大数据的分析方法⑴数据收集与清洗⑵数据存储与管理⑶数据探索与挖掘⑷数据建模与预测⑸数据可视化与报告⒍物流大数据的应用⑴运输路线优化⑵货物追踪和实时监控⑶需求预测和库存管理⑷运输成本控制⑸客户服务改进⑹风险管理和安全保障⒎物流大数据的挑战和解决方案⑴数据隐私与安全⑵数据质量与一致性⑶技术基础设施⑷数据管理与分析能力⑸人才需求和培训⒏物流大数据的未来发展趋势⑴和机器学习的应用⑵云计算和边缘计算的发展⑶物联网技术的推广⑷区块链技术在物流大数据中的应用⒐附件附件1:物流大数据相关案例分析附件2:物流大数据技术方案示例法律名词及注释:●数据隐私:个人信息保护法案中规定的个人信息只能在获得相关授权的情况下被收集、使用和披露。
●数据质量:数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的要求。
●:一种模拟人类智能的科技,包括机器学习、自然语言处理和专家系统等技术。
●云计算:利用互联网进行数据存储和处理的一种计算模式。
用户可以随时随地通过网络访问数据和软件。
●物联网:将传感器和设备与互联网连接起来,实现物理世界和数字世界的互联互通。
●区块链:一种去中心化的数字账本技术,可以确保数据的安全性和可信度。
本文档涉及附件:1、附件1:物流大数据相关案例分析2、附件2:物流大数据技术方案示例。
大数据背景下我国智慧物流发展文献综述
周转情况与存货持有周期,S快递的存货周转率维持在300次以上,在2018、2019年居于行业首位,另三年仅次于圆通快递,存货的周转速度较快,在同行业处于相对领先水平,存货管理水平较高,耗用较快,存货的资金周转快,占用少。
应收账款周转率反映应收账款的周转情况,S快递的应收账款周转率逐年增高,由14.63次增加到27.93次,其资金的利用效率有一定程度的提高,应收账款的变现能力还算不错,但与其他三家企业相比,其资金回笼效果亟待提高。
总资产周转率是衡量公司净资产流动状况的指标,该指标越大说明企业资产利用效率高,经营水平高,营运能力强。
物流行业总资产周转率的行业均值在1.6-1.7之间,S快递近两年的总资产周转率略低于行业平均值,资产的利用效率有待提高。
总的来说,减少资金、存货、资产占用的成本,更加有利于企业后续整体的运营发展。
表5S快递2017-2021年营运能力指标分析4.3盈利能力盈利能力衡量一个公司的获取利润能力,常用于分析经营业绩与财务风险之间的关系[3]。
近几年快递行业由于价格战原因导致毛利率、净利率持续下滑。
2021年,Z快递分别以21.67%、15.46%的毛利率与净利率居于行业首位,主要归因于“同建共享”机制、规模效应和中转环节自营比例大;与此同时,S快递分别以2.33%、-3.61%的毛利率与净利率居于行业末位,主要原因是加速转运中心直营化、控费能力相对不足,每股收益也从近五年内最高的1.34元降低为-0.60元,出现负数。
S快递近两年净资产收益率远也低于同业,主要原因是:(1)单票收入下降明显,成本管控能力相对不足;(2)转运中心直营化转型;(3)融资使得财务费用上升。
另外,从资产报酬率指标来看,S快递的资产报酬率逐年降低,2021年甚至出现负数。
总体上看,该公司2021年盈利状况欠佳。
表6S快递2017-2021年盈利能力指标分析5.总结从2017-2021年S快递的财务报表中可以看出,S快递财务状况近年来有所下降,有一定的财务风险。
大数据技术在物流行业的应用
大数据技术在物流行业的应用一、引言随着互联网技术的发展,大数据技术已经成为当今社会发展的重要支撑,其应用涵盖了各个行业。
其中,物流行业是一个特别重要的领域,因为物流在现代社会生活中的作用越来越强大,为了更好地应对各种市场变化和顾客需求,物流公司必须依靠大数据技术来提高效率、降低成本和提升服务质量。
本文将从数据收集、数据分析和数据应用三个方面介绍大数据技术在物流行业的应用。
二、数据收集大数据技术在物流行业的应用离不开数据收集,只有充分收集数据才能对物流的各个环节进行分析和优化。
目前,物流公司通过以下途径收集数据:1.物流系统:物流公司的业务流程中大部分都可以通过物流管理信息系统(LMIS)实现自动化管理,在运输和仓储环节积累数据。
2.传感器技术:物流过程如温度、湿度、运输路径和车速等信息可以通过传感器技术进行数据采集和传输,以便于分析和改进。
3.智能设备:智能物流箱,无人机、传统扫描仪等设备都可以采集相关数据,可以帮助物流企业实现自主运营。
4.在线交互:物流公司通过与零售商和消费者的在线交互,收集相关数据,比如交易时间、订单量、物流环节等,为物流优化打下重要基础。
三、数据分析大数据技术的应用中,数据分析才能为企业真正释放数据价值,而物流行业的数据特点很多,因此如何有效地获得运营和服务方面的收益是物流企业面临的一个重要挑战。
目前,物流公司通过以下方式分析数据并应用于物流服务和管理:1.供应链网络优化:物流企业可通过数据分析优化供应链网络,比如物流节点策略调整、仓库库存管理优化等。
2.透明度和可视性增加:物流支持数据分析的方式提高了物流交易可视性和透明度,每辆运输车的停留时间、消费者接口使用情况、更新货物状态等都可以实时跟踪。
3.风险控制:物流企业可以通过数据分析降低物流运输中的风险,关注大量历史数据,分析时间评估、状态控制、航线评估等信息,使货物运输过程安全可控。
四、数据应用大数据技术在物流行业的应用离不开数据应用,因为数据的应用将直接影响到物流企业的决策和运营水平。
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案第一章:物流信息平台概述 (3)1.1 物流信息平台定义 (3)1.2 物流信息平台类型 (3)1.2.1 通用物流信息平台 (3)1.2.2 专业物流信息平台 (3)1.2.3 区域物流信息平台 (3)1.2.4 国际物流信息平台 (4)1.3 物流信息平台发展趋势 (4)1.3.1 大数据技术融入物流信息平台 (4)1.3.2 人工智能技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.3 云计算技术助力物流信息平台发展 (4)1.3.4 物联网技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.5 跨界融合推动物流信息平台发展 (4)第二章:物流大数据概述 (4)2.1 物流大数据概念 (4)2.2 物流大数据来源 (4)2.2.1 企业内部数据 (4)2.2.2 物流设施设备数据 (5)2.2.3 物流信息系统数据 (5)2.2.4 物流行业外部数据 (5)2.3 物流大数据应用领域 (5)2.3.1 物流运输管理 (5)2.3.2 仓储管理 (5)2.3.3 物流配送优化 (5)2.3.4 客户服务与营销 (5)2.3.5 物流金融 (6)第三章:物流信息平台建设 (6)3.1 物流信息平台架构设计 (6)3.2 物流信息平台关键技术 (6)3.3 物流信息平台实施步骤 (7)第四章:物流大数据采集与处理 (7)4.1 物流大数据采集技术 (7)4.2 物流大数据处理方法 (8)4.3 物流大数据质量保障 (8)第五章:物流信息平台与物流大数据整合 (9)5.1 物流信息平台与物流大数据整合需求 (9)5.2 物流信息平台与物流大数据整合策略 (9)5.3 物流信息平台与物流大数据整合实施 (9)第六章:物流大数据分析与应用 (10)6.1.1 数据挖掘技术 (10)6.1.2 机器学习算法 (10)6.1.3 数据可视化 (10)6.2 物流大数据应用场景 (10)6.2.1 仓储管理 (10)6.2.2 运输调度 (10)6.2.3 客户服务 (10)6.2.4 质量管理 (11)6.2.5 市场分析 (11)6.3 物流大数据应用价值 (11)6.3.1 提高决策效率 (11)6.3.2 降低运营成本 (11)6.3.3 提升服务质量 (11)6.3.4 促进业务创新 (11)6.3.5 提升行业竞争力 (11)第七章:物流信息平台与物流大数据安全 (11)7.1 物流信息平台安全策略 (11)7.1.1 安全架构设计 (11)7.1.2 用户权限管理 (12)7.1.3 安全审计与监控 (12)7.2 物流大数据安全风险 (12)7.2.1 数据泄露风险 (12)7.2.2 数据篡改风险 (12)7.2.3 数据滥用风险 (12)7.3 物流大数据安全防护技术 (13)7.3.1 数据加密技术 (13)7.3.2 数据脱敏技术 (13)7.3.3 数据访问控制技术 (13)7.3.4 数据完整性校验技术 (13)7.3.5 安全审计与监控技术 (13)第八章:物流信息平台与物流大数据监管 (13)8.1 物流信息平台监管政策 (13)8.2 物流大数据监管体系 (13)8.3 物流大数据监管实践 (14)第九章:物流信息平台与物流大数据发展趋势 (14)9.1 物流信息平台发展趋势 (14)9.1.1 技术创新驱动 (14)9.1.2 平台化发展 (14)9.1.3 跨界融合 (15)9.1.4 安全与隐私保护 (15)9.2 物流大数据发展趋势 (15)9.2.1 数据来源多样化 (15)9.2.2 数据分析技术升级 (15)9.2.4 数据安全与合规 (15)9.3 物流行业未来展望 (15)9.3.1 物流网络化 (15)9.3.2 物流智能化 (15)9.3.3 物流绿色化 (16)9.3.4 物流个性化 (16)9.3.5 物流全球化 (16)第十章:物流信息平台与物流大数据应用案例 (16)10.1 成功案例解析 (16)10.1.1 德邦物流信息平台建设案例 (16)10.1.2 顺丰速运物流大数据应用案例 (16)10.2 应用案例分析 (17)10.2.1 跨境电商物流信息平台应用案例 (17)10.2.2 城市配送物流大数据应用案例 (17)10.3 发展前景与启示 (17)第一章:物流信息平台概述1.1 物流信息平台定义物流信息平台是指通过现代信息技术手段,对物流活动中的各类信息进行采集、处理、存储、传输和共享的系统性平台。
大数据在物流行业的应用
大数据在物流行业的应用随着信息技术的不断发展和普及,大数据技术已经逐渐成为各个行业的重要组成部分,其中物流行业更是受益匪浅。
随着大数据技术的应用,物流企业可以更加高效地管理物流网络,提高服务质量,创造更大的经济价值。
一、物流领域的大数据应用物流行业是与消费者和生产者紧密相连的服务行业,同时也是连接供应链中各环节的主要节点,具有流程复杂、决策集中等特点。
传统的物流管理方式普遍面临着数据分散、信息化程度低、反应速度慢等问题。
而大数据技术的引入可以解决传统物流管理方式存在的种种问题,为物流企业带来更好的效益。
大数据技术可以帮助企业对物流流程进行全面的监测和控制,从而更加高效地协调各个环节。
大数据技术使不同节点之间的信息更加透明、互联,帮助企业更好地了解仓库、运输、物流人员等各环节情况,并进行数据分析、挖掘,进而针对性地优化和改进物流整体流程,提高服务质量。
除此之外,大数据技术还可以帮助企业实现资产、库存、货量、车队、价格等信息的实时管理与分析,精确掌握物流企业的物料流动、资金流动、信息流动和人力资源等各要素的状态情况。
同时,在配送过程中,也可以通过大数据挖掘分析实时调整路线、遥测监控实时信息等,让物流配送更加高效。
二、物流行业大数据应用的实例1. 京东物流——通过大数据提高物流效率在物流行业,京东是一个践行大数据理念的企业。
京东物流部门在2016年推出“大数据引擎系统”,通过对数据采集、清洗、传输、存储、演算、展现等多环节进行优化,提高物流系统运营效率。
同时,京东物流在物流配送模式上也进行了创新,推出“智能配送系统”,通过大数据挖掘出最佳送货路线,实现智能调度,让物流配送更加精准、高效。
2. 圆通速递——大数据驱动的物流智能化圆通速递也是一家运用大数据助力物流智能化的企业。
圆通速递通过运用大数据建立了智能预报、智能分拣、智能路由等一系列智能化系统,将物流过程中的数据进行收集、分析、建模,实现物流系统高效化、智能化。
物流大数据分析与挖掘
技术发展与人才储备问题
总结词
技术发展与人才储备问题是物流大数据面临的重要挑 战之一,需要不断跟进新技术发展并加强人才培养。
详细描述
物流大数据技术的发展日新月异,新的技术和方法不断 涌现。为了跟上技术发展的步伐,需要不断学习和掌握 新技术和方法,将其应用到物流大数据的分析和挖掘中 。同时,应加强人才的培养和管理,建立完善的人才引 进和激励机制,吸引和留住优秀的人才参与到物流大数 据的研究和应用中。只有不断跟进新技术发展并加强人 才培养,才能保持物流大数据领域的领先地位和竞争力 。
需求预测与库存管理
需求预测
基于大数据分析,预测未来一段时间内的市场需求,提前调整库存和生产计划。
库存管理
通过实时监控库存量和销售数据,实现库存的精准控制,降低库存成本。
客户细分与精准营销
客户细分
根据客户的行为和偏好,将客户划分为 不同的细分市场,为不同的客户群体提 供定制化的服务。
VS
精准营销
根据客户细分和市场分析,精准推送个性 化的营销信息,提高客户转化率和满意度 。
06
物流大数据的未来展望
人工智能与机器学习在物流大数据的应用
自动化决策支持
利用机器学习算法对物流大数据进行分析,实现自动化决策,提 高物流运作效率。
预测与优化
通过机器学习模型预测物流需求、运输流量等,优化资源配置,降 低成本。
智能调度与路径规划
利用人工智能技术进行智能调度和路径规划,提高物流运输效率。
个性化服务和实时响应客户需求成为可能 ,提高客户满意度。
促进供应链协同
增强决策支持
实现供应链各环节的信息共享和协同工作 ,提升整体供应链的效率和灵活性。
物流数据分析方案利用大数据分析物流数据优化物流管理
物流数据分析方案利用大数据分析物流数据优化物流管理物流数据分析方案:利用大数据分析优化物流管理物流是指将货物从生产地点发送到消费者手中的过程,是现代经济高效运转的重要环节。
随着互联网和科技的快速发展,物流数据也随之产生了爆炸式增长。
如何充分利用这些数据并进行分析,对物流行业的管理和效率提升具有重要的意义。
本文将介绍利用大数据分析物流数据并优化物流管理的方案。
一、物流数据分析的意义物流数据包括了各种与物流运输相关的信息,如货物数量、货物来源、配送时间、运输路线等等。
通过对这些数据进行收集、整理和分析,可以获得以下几个方面的重要信息:1. 物流网络优化:通过分析数据,确定最佳的物流路径和中转站点,可以大大提高物流的效率和成本控制。
2. 需求预测和库存管理:通过对过去的物流数据进行分析,可以预测未来的需求量,避免库存积压或供应不足的问题。
3. 运输效率提升:通过分析数据,可以找到运输中的瓶颈和问题,进而优化运输计划,提高运输效率。
4. 客户满意度提升:通过分析客户的反馈和投诉数据,可以了解客户的需求和痛点,进而改进物流服务并提高客户满意度。
二、大数据分析在物流中的应用在大数据时代,物流企业应该充分利用各种物流数据来进行分析和决策。
以下是几种常见的大数据分析在物流中的应用:1. 数据可视化:利用大数据分析工具,将复杂的物流数据以可视化的方式展示出来,如地图显示运输路径、统计图表显示各项数据等,使管理者能够直观地了解物流情况。
2. 预测分析:通过对历史数据的分析,构建预测模型,进而预测未来的物流需求和趋势,并根据预测结果进行相应的运营调整。
3. 实时监控:利用大数据技术,实时监控物流运输过程中的各项指标,如货物位置、运输速度、温湿度等,以保障货物的安全与及时性。
4. 风险识别:通过对各个环节的数据进行分析,及时发现潜在的风险点,如交通拥堵、仓库容量不足等,进而采取措施进行优化和应对。
三、优化物流管理的建议基于大数据分析的物流数据优化,可以通过以下几个方面来进行:1. 数据收集和整理:建立全面的物流数据收集体系,将物流过程中产生的数据全面收集起来,并进行整理、分类、标准化等工作,以保证数据的质量和准确性。
物流大数据
物流大数据⒈引言
⑴背景信息
⑵目的与目标
⑶文档结构
⒉物流大数据概述
⑴定义
⑵物流大数据的优势
⑶物流大数据的应用领域
⒊物流大数据收集与存储
⑴数据收集方式
⑵数据存储技术
⑶数据质量管理
⒋物流大数据分析
⑴数据分析方法
⑵数据预处理技术
⑶数据挖掘与机器学习技术
⑷可视化分析工具
⒌物流大数据应用案例
⑴运输网络优化
⑵配送路线规划
⑶供应链可视化
⑷库存管理
⑸风险管理
⒍物流大数据在未来的发展趋势
⑴与物流大数据融合
⑵无人驾驶技术与物流大数据
⑶区块链技术在物流大数据中的应用
⑷物联网与物流大数据的关系
⒎管理与隐私保护
⑴物流大数据管理
⑵隐私保护措施
⑶法律合规性要求
⒏结论
⑴总结
⑵展望未来
附件:
本文档涉及附件见附件部分。
法律名词及注释:
⒈大数据:指由于数据量大、种类多、时效性强等特点,无法通过常规的数据处理工具进行管理、处理和分析的数据集合。
⒉数据挖掘:通过自动或半自动的方式从大规模数据集中提取出有用信息的技术过程。
⒊机器学习:利用统计学和数学方法,让计算机系统通过自我学习从经验中改善性能,并不需明确编程指令。
⒋可视化分析:通过图表、图像、地图等可视化手段将复杂的数据变得直观易懂的分析方法。
⒌:通过利用计算机科学、机器学习等技术使机器具有像人类一样的智能。
⒍无人驾驶技术:指采用激光雷达、摄像头等传感器以及技术使汽车在没有人类驾驶的情况下自动驾驶。
物流信息技术资料整理
物流信息技术资料整理物流信息技术是指在物流管理中应用的各种信息技术手段,通过对数据的收集、处理和分析,实现对物流活动的有效监控和管理。
本文将对物流信息技术的相关资料进行整理,并介绍其在物流管理中的应用。
一、物流信息技术的定义及作用物流信息技术是指通过计算机、通信网络及相关软件等信息技术手段,对物流活动进行信息化、智能化的管理和控制。
其主要作用包括提高物流效率、降低物流成本、优化物流流程、加强信息共享和沟通等。
1.1 信息化的定义与特点信息化是指将企业或组织中所运用的技术、设备、系统与信息资源加以有机整合,形成高效的信息系统,实现信息的采集、分析、加工和传递,从而提供决策支持和管理控制的手段。
信息化的特点包括高效性、准确性、实时性和可靠性等。
1.2 物流信息技术的作用物流信息技术在物流管理中起到了至关重要的作用。
首先,它能够实现对物流环节的全面监控和管理,及时掌握物流活动的进展情况。
其次,通过信息技术手段,可以对物流数据进行采集、分析和处理,为物流决策提供准确的依据。
最后,物流信息技术可以促进物流各环节间的信息共享和沟通,加强各方之间的合作与协调。
二、物流信息技术的应用领域物流信息技术的应用涉及到物流管理的各个环节,包括物流信息系统、供应链管理系统、电子商务平台等。
2.1 物流信息系统物流信息系统是以计算机技术为基础,通过对物流活动的数据采集、处理和传输,实现对物流过程的全面掌控和管理。
物流信息系统包括仓库管理系统、配送管理系统、运输管理系统等。
通过物流信息系统,企业可以实时了解物流运作情况,优化物流流程,提高运作效率。
2.2 供应链管理系统供应链管理系统是指利用信息技术手段,对供应链中的各个环节进行协调和管理的系统。
通过供应链管理系统,企业可以实现对供应商、生产商和分销商之间的合作和协调,优化供应链的运作效率,减少库存成本,提高客户满意度。
2.3 电子商务平台电子商务平台是将物流与电子商务相结合的一种形式,通过互联网技术,实现商品信息的在线发布、订单的自动化处理和物流配送的智能化管理。
大数据在物流运输中的应用
大数据在物流运输中的应用一、大数据简介大数据是指巨大的数据量或者数据流,总的来说其量级测量包含数十亿、甚至数万亿,数据根据一定的逻辑方式存储,这些数据可以通过计算机的算法和大数据分析技术求出其中的规律和信息,这种方式的应用可以更好地帮助我们了解业务的规律和规律。
二、物流运输物流运输是现代经济社会中不可缺少的组成部分,随着科技的发展和人们生活水平的不断提高,物流运输越来越得到了重视,学者们也开始了大量研究和探讨,通过大量实践证明,物流运输的效率和成本是可以被大数据所优化和改善的。
三、大数据在物流运输中的应用1、物流运输的路径规划大数据可以通过实时的跟踪车辆的位置和状态,从而为物流运输提供更加智能的路径规划和路线优化策略。
例如,通过GPS定位或者传感器监测车辆的运行和状态,我们可以了解到每辆车辆的速度和位置,并根据路况和交通情况进行智能调度和路径规划,从而优化运输过程的效率和成本。
2、运输工具管理系统大数据技术在运输工具管理系统中的应用正是我们可以体验其优点。
例如,如果我们通过单跟踪和传感器,可以监测到每辆车辆在运输过程中的运作状况,并通过大数据分析技术,可以更准确地判断每辆车辆的可靠性和状态。
因此,我们可以更加合理地进行维护和保养,从而减少了运输过程中的故障率,提高了整个物流运输系统的可靠性和稳定性。
3、信息触达物流运输是一个复杂的系统,其中涉及到大量的人员和信息,在整个物流运输过程中需要及时、准确地把业务流转给客户并确保互动。
大数据技术可以通过不同渠道向业务系统发送信息提醒和数据分析。
例如,客户订购商品后,我们可以将订单状态及时推送给客户,满足客户需要,同时再通过大数据分析得到订单的倾向性,进一步为我们提供精细化的服务。
4、物流过程监控大数据分析技术是对物流运输过程的智能监控,例如我们可以利用语音API监控司机的驾驶行为、语音情绪和客户服务方式,以及使用图像识别技术监控车辆的运输过程、车辆的位置和状态等。
大数据在物流中的应用
大数据在物流中的应用随着互联网技术的不断发展和深入推广,人们的生活越来越多地依赖于大数据,而物流行业,作为各个领域生产生活物资输送和物流信息管理的重要载体,也不例外,大数据的应用使得物流行业在提高效率、降低成本、提升服务质量等方面实现了质的飞跃。
一、大数据在物流行业中的应用1.1 数据分析在物流行业中,物流运输、物流配送等环节都充满了大量的数据。
通过对这些数据的分析,可以得到各个环节的具体运作情况,从而精细化地管理和调度装车线路和货运进程,实现物流运输的高效和智能。
同时,大数据分析可以让物流企业事先做好预判,避免因意外情况造成的拥堵和延迟,提高物流运输的即时性。
1.2 大数据支撑互联网+物流模式在互联网+时代下,物流行业的服务模式也正在不断升级,大量传统物流企业加入到互联网+物流的竞争格局之中,从而让物流服务和物流质量都实现了质的飞跃。
而大数据分析正是实现互联网+物流模式的有力支撑,通过传感器设备、物流管理软件等信息采集设备,可以让相关企业获取更加精准、更加实时的物流数据,从而实现对整个物流过程的全面把握和精准调度。
1.3 物流信息化管理传统物流管理面临的问题是,除了人力劳动外,几乎所有的运输和装卸过程都需要占用大量的时间和物力,并且往往容易出现因指挥不当而导致的物流问题和责任追究。
而依托于大数据分析和相关信息化技术,物流企业可以实现物流过程的自动化和智能化,员工只需办公在电脑前,即可实现所有物流信息管理的工作,从而大大提高了物流过程的效率和精准度。
二、大数据应用为物流行业带来的优势2.1 提高物流运输的效率通过大数据分析和其它相关技术,物流企业可以得到更加准确的掌握货物位置、状态和运输进程的数据,从而实现物流运输的把控和精准调度。
这样,物流运输的效率大大提高,运输周期缩短、运输质量提升、运输成本下降,从而让物流企业获益多多。
2.2 降低物流成本物流行业是一个资金流动量很大的行业,在物流运输、物流配送等环节中经常需要大量的人工和物力,这些都是必要的成本。
物流大数据分析与应用
物联网技术与物流大数据的融合发展
实时监控与追踪
通过物联网技术实时监控货物位置和状态,提高物流透明度。
智能仓储管理
利用物联网技术实现自动化仓储管理,提高仓储效率和准确性。
智能物流装备
物联网技术应用于物流装备,实现智能化升级和远程控制。
区块链技术在物流大数据中的应用前景
透明度与可追溯性
区块链技术确保物流数据的不可篡改性,提高物流过程的透明度 和可追溯性。
智能合约
利用区块链技术实现智能合约,简化物流操作流程,降低交易成本 。
供应链协同
通过区块链技术实现供应链各环节的协同作业,提高整体效率。
绿色物流与可持续发展在大数据时代的挑战与机遇
绿色包装
利用 保材料。
节能减排
通过大数据分析优化运输和仓储环节,降低能源消耗和排 放。
物流大数据在行业中的应用
03
物流运输优化
01
运输路径优化
利用大数据分析,可以找出最优的运输路径,减少运输 时间和成本。
02
运输策略调整
根据大数据分析结果,可以调整运输策略,例如选择更 合适的运输方式或调整运输频率。
03
实时监控与预警
通过大数据分析,可以实时监控运输状态,及时发现和 解决潜在问题,确保运输安全和效率。
01
智能配送中心
利用大数据分析,可以建立智能 配送中心,实现自动化、高效化 的配送管理。
02
配送路线优化
03
配送时间预测
根据历史配送数据和实时交通信 息,可以优化配送路线,提高配 送效率。
通过大数据分析,可以预测配送 时间,提前做好配送计划和安排 。
供应链协同与风险管理
信息共享与协同
通过大数据分析,可以实现供应链各环节的信息共享和协同作业 ,提高整体效率。
物流行业:物流大数据分析与决策支持方案
物流行业:物流大数据分析与决策支持方案第1章物流大数据概述 (3)1.1 物流大数据的概念与特征 (3)1.2 物流大数据的发展现状与趋势 (4)1.3 物流大数据的价值与应用场景 (4)第2章数据采集与预处理 (4)2.1 物流数据来源与类型 (5)2.2 数据采集技术与方法 (5)2.3 数据预处理技术与策略 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 大数据存储技术 (6)3.1.1 硬盘存储 (6)3.1.2 固态存储 (6)3.1.3 云存储 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 高可靠性和可用性 (7)3.2.2 高功能 (7)3.2.3 弹性扩展 (7)3.3 数据仓库与数据挖掘 (7)3.3.1 数据仓库 (7)3.3.2 数据挖掘 (8)第4章数据分析方法与模型 (8)4.1 描述性分析 (8)4.1.1 物流业务量分析 (8)4.1.2 货物运输效率分析 (8)4.1.3 仓储管理分析 (8)4.1.4 客户服务分析 (8)4.2 预测性分析 (9)4.2.1 时间序列分析 (9)4.2.2 灰色预测模型 (9)4.2.3 机器学习算法 (9)4.2.4 神经网络模型 (9)4.3 规范性分析 (9)4.3.1 运输路径优化 (9)4.3.2 仓储布局优化 (9)4.3.3 资源配置优化 (9)4.3.4 风险评估与控制 (9)第5章物流运输优化 (10)5.1 货物运输路径优化 (10)5.1.1 货物运输路径优化概述 (10)5.1.2 货物运输路径优化方法 (10)5.1.3 货物运输路径优化案例分析 (10)5.2.1 车辆调度与装载优化概述 (10)5.2.2 车辆调度优化方法 (10)5.2.3 装载优化方法 (10)5.2.4 车辆调度与装载优化案例分析 (10)5.3 运输成本分析与控制 (11)5.3.1 运输成本分析与控制概述 (11)5.3.2 运输成本分析方法 (11)5.3.3 运输成本控制策略 (11)5.3.4 运输成本分析与控制案例分析 (11)第6章供应链管理 (11)6.1 供应链数据分析 (11)6.1.1 数据收集与整合 (11)6.1.2 数据分析方法 (11)6.1.3 数据可视化 (11)6.2 供应商选择与评估 (12)6.2.1 供应商选择指标体系 (12)6.2.2 供应商评估方法 (12)6.2.3 供应商关系管理 (12)6.3 库存管理与优化 (12)6.3.1 库存数据分析 (12)6.3.2 库存优化策略 (12)6.3.3 库存管理信息系统 (12)第7章客户服务与需求预测 (12)7.1 客户数据分析 (12)7.1.1 数据收集与处理 (12)7.1.2 客户细分 (13)7.1.3 客户价值分析 (13)7.2 需求预测方法 (13)7.2.1 定性预测方法 (13)7.2.2 定量预测方法 (13)7.2.3 需求预测模型优化 (13)7.3 客户满意度提升策略 (13)7.3.1 服务质量优化 (13)7.3.2 个性化服务 (13)7.3.3 客户关系管理 (13)7.3.4 信息化建设 (14)7.3.5 员工培训与激励 (14)第8章互联网物流 (14)8.1 互联网物流平台 (14)8.1.1 互联网物流平台概述 (14)8.1.2 互联网物流平台的核心功能 (14)8.1.3 互联网物流平台的发展趋势 (14)8.2 跨境电商物流 (14)8.2.2 跨境电商物流的主要模式 (15)8.2.3 跨境电商物流的发展策略 (15)8.3 物流与大数据技术的融合 (15)8.3.1 大数据技术在物流领域的应用 (15)8.3.2 物流大数据的关键技术 (15)8.3.3 物流与大数据技术的融合发展趋势 (15)第9章数据可视化与决策支持 (15)9.1 数据可视化技术 (16)9.1.1 基本数据可视化技术 (16)9.1.2 高级数据可视化技术 (16)9.2 物流数据可视化应用 (16)9.2.1 运输管理可视化 (16)9.2.2 仓储管理可视化 (16)9.2.3 供应链管理可视化 (16)9.2.4 客户服务可视化 (16)9.3 决策支持系统设计与实现 (16)9.3.1 系统架构设计 (17)9.3.2 功能模块设计 (17)9.3.3 系统实现 (17)第十章案例分析与应用前景 (17)10.1 国内外物流大数据案例分析 (17)10.1.1 国内物流大数据案例 (17)10.1.2 国外物流大数据案例 (17)10.2 物流大数据应用前景与挑战 (18)10.2.1 应用前景 (18)10.2.2 挑战 (18)10.3 未来发展趋势与建议 (18)10.3.1 发展趋势 (18)10.3.2 建议 (18)第1章物流大数据概述1.1 物流大数据的概念与特征物流大数据是指在物流行业各个环节中产生、积累的巨量数据,包括运输、仓储、配送、包装、装卸等。
物流中心大数据
物流中心大数据在当今数字化的时代,大数据已经成为了各行各业发展的重要驱动力,物流中心也不例外。
物流中心作为货物运输和存储的关键节点,每天都产生和处理着海量的数据。
这些数据不仅涵盖了货物的流动信息,还包括了客户需求、运输路线、库存管理等多个方面。
深入挖掘和利用这些大数据,对于提高物流中心的运营效率、降低成本、优化服务质量具有至关重要的意义。
物流中心大数据的来源十分广泛。
首先,货物在进入物流中心时,会产生一系列的数据,如货物的种类、数量、重量、尺寸等基本信息。
在存储过程中,货物的存放位置、入库时间、出库时间等也会被记录下来。
其次,运输环节会产生大量的数据,包括运输车辆的型号、司机信息、运输路线、运输时间等。
此外,客户的订单信息、需求偏好、反馈评价等也是物流中心大数据的重要组成部分。
这些数据的不断积累,形成了一个庞大的数据资源库。
那么,物流中心大数据究竟有哪些作用呢?其一,大数据有助于优化物流中心的库存管理。
通过对历史销售数据和市场需求预测的分析,物流中心可以准确地预测货物的需求量,从而合理地控制库存水平。
避免库存过多造成的积压和浪费,也能防止库存不足导致的缺货现象,提高了资金的使用效率。
其二,大数据能够优化运输路线规划。
通过对交通状况、运输距离、车辆负载等因素的综合分析,物流中心可以为运输车辆规划出最优的行驶路线。
这不仅能够减少运输时间和成本,还能降低能源消耗,减少环境污染。
其三,大数据有助于提高物流中心的服务质量。
通过对客户的反馈评价和需求分析,物流中心可以及时发现服务中的不足之处,并采取针对性的改进措施。
同时,还可以根据客户的个性化需求,提供定制化的物流服务,提高客户的满意度和忠诚度。
然而,要充分发挥物流中心大数据的作用,并非易事。
首先,数据的质量和准确性是一个关键问题。
由于数据来源广泛,格式多样,可能存在数据缺失、错误或重复等情况。
因此,需要对数据进行清洗和整理,确保数据的质量和准确性。
其次,数据的安全性和隐私保护也是一个重要的挑战。
大数据在物流行业中的应用研究报告
大数据在物流行业中的应用研究报告概述随着科技的不断进步和信息社会的到来,大数据在各个行业中的应用也越来越广泛。
物流作为现代经济的重要组成部分,也不例外。
本报告旨在探讨大数据在物流行业中的应用,并分析其对物流行业发展的影响。
一、物流大数据的概念和特点物流大数据是指在物流业运作过程中产生的庞大数据集合,它包括物流运输、仓储、配送等环节的各类信息数据。
物流大数据的特点主要有三个方面:数据量大、速度快和多样化。
这些特点使得物流大数据具备了极高的价值和潜力。
二、物流大数据的采集和处理物流大数据的采集主要通过物流信息系统和物流传感器等设备进行,可以获取到货物出发地、目的地、运输路径、运输时间等信息。
采集到的数据需要经过清洗和处理,以确保数据的准确性和可用性。
处理后的数据可以提供给物流企业进行业务分析和决策。
三、物流大数据在运输中的应用物流大数据在运输中的应用主要体现在路线规划、运力调度和运输监控等方面。
通过对大数据的分析,物流企业可以选择最佳的运输路线,减少时间和成本。
同时,根据数据的实时反馈,物流企业可以进行运力调度,更好地应对突发情况。
此外,通过运输监控,物流企业可以实时追踪货物位置和运输情况,提高运输效率和安全性。
四、物流大数据在仓储中的应用物流大数据在仓储中的应用主要表现在仓库管理和库存优化方面。
通过对大数据的分析,物流企业可以优化仓库布局,提高仓库的利用率和效率。
同时,根据数据的分析,可以实现对库存的精准预测和管理,避免库存过剩或不足的情况,并通过数据分析帮助物流企业进行销售预测和安全库存的优化。
五、物流大数据在配送中的应用物流大数据在配送中的应用主要体现在路线规划、配送效率和配送可视化等方面。
通过对数据的分析,物流企业可以根据实际情况选择最佳的配送路线,减少时间和成本。
同时,根据数据的实时反馈,物流企业可以优化配送效率,提高配送速度和质量。
通过物流大数据的可视化展示,物流企业和客户可以实时追踪货物的配送情况,增加配送的透明度和可靠性。
大数据技术在物流行业中的应用与案例分析
大数据技术在物流行业中的应用与案例分析随着科技的发展,大数据技术已经在不同的领域被广泛应用。
其中,物流行业也是其中之一。
大数据技术在物流行业中的应用,可以帮助企业提高效率并降低成本。
本文将深入探讨大数据技术在物流行业中的应用,并通过案例分析加深对这个话题的理解。
一、基于大数据分析的货物流动控制物流行业的核心任务是将货物和信息从源头传递到目的地。
这个过程中,物流企业需要处理大量的信息,并且需要实时掌控货物的流动状况,以便及时做出决策。
此时,大数据分析技术就可以发挥作用了。
大数据分析技术可以从物流网络中获取到大量的数据,并以此来帮助物流企业掌握货物的流动状况。
这些数据包括货物的位置、数量、状态等等。
通过对这些数据进行分析,物流企业可以了解每个环节的状况,并及时做出决策。
例如,如果物流企业发现某个节点的运输过程出现了延误,他们可以通过大数据分析技术及时调整计划,并让运输车辆绕开拥堵的区域。
二、基于大数据分析的运输路线规划在物流行业中,运输路线是非常重要的。
通过合理规划运输路线,物流企业可以减少运输成本、提高效率和减少运输时间。
同时,运输路线规划也会对货物的安全性和稳定性产生重大影响。
大数据分析技术可以帮助物流企业合理规划运输路线。
通过对历史运输数据的分析,物流企业可以找到最佳的运输路线。
例如,如果某个运输路线在过去的几次运输中表现最好,那么物流企业可以在以后的运输中优先考虑这条路线。
三、基于大数据分析的订单处理在处理订单时,物流企业需要迅速做出决策。
大数据分析技术可以帮助物流企业更快速地处理订单。
通过对历史订单数据的分析,物流企业可以找到订单处理的关键因素,并通过这些因素来实现自动化处理。
例如,当物流企业接收到一个订单时,大数据分析技术可以根据历史订单的数据,判断这个订单是否应该被自动处理。
如果订单满足特定条件,例如与历史订单相似并在特定时间内传送,则可以将其自动处理。
这将大大缩短订单的处理时间,并减少人为错误。
大数据与物流课件
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1、电子面单
• 2015年8月,国内排名前15的快递公司全部实现了 电子面单的普及使用。
• 据圆通、中通等快递企业的数据显示,使用电子 面单,发货速度能提升30%以上。根据德邦快递的 使用后的数据对比,录单效率提升了15倍。
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5、大数据反炒信系统
• 大数据反炒信系统,控制好网购的最后流程、物 流环节,对物流订单的流转数据进行全程监控, 并且根据炒信订单特征,自动识别炒信运单号以 及应对商家的商品订单。
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• UPS快递的最佳行车路径
• UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部 能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预 防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配 器和GPS。同时,这些设备也方便了公司监督管理 员工并优化行车线路。UPS为货车定制的最佳行车 路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年, UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。
这一招收效显著2012年第一季度,霍廷的公司获得了
7%的收益率。
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二、大数据的应用
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二、大数据的应用
(一)在风电领域的应用 • 1、结合了大数据分析和天气建模技术的能源电力
系统能够提高风电的可靠性 • 2、检测和采集风机的运转数据、风场的运营数据 • 3、预测风电和太阳能的可用性
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大数据在物流中的应用
案例三:京东的库存管理
京东利用大数据技术对库存进行管理,通过分析历史销售数据、季节性需 求、市场趋势等,制定合理的库存计划和补货策略。
京东还利用大数据对库存进行实时监控和预警,及时发现和解决库存积压 和缺货问题。
此外,京东还通过大数据分析客户的购物行为和偏好,提供个性化的库存 推荐服务,提高客户满意度。
数据整合与标准化问题
要点一
总结词
数据整合与标准化问题是物流大数据应用中需要解决的另 一个关键问题。
要点二
详细描述
由于物流行业涉及的领域广泛,不同企业、不同系统之间 的数据格式、标准不统一,导致数据整合难度大。为了解 决这一问题,需要推动物流行业的标准化工作,制定统一 的数据标准和交换格式。同时,采用数据整合技术和平台 ,实现不同来源、不同格式数据的整合与共享。这有助于 提高物流大数据的应用价值和效率。
案例二:顺丰速运的配送路径优化
顺丰速运利用大数据技术对配送路径进行优化 ,通过分析历史配送数据、路况信息、地址信 息等,制定最优的配送路线,提高配送效率。
顺丰速运还通过大数据分析客户的收货习惯和 偏好,提供个性化的配送服务,如定时送货、 代收货款等。
此外,顺丰速运还利用大数据对物流成本进行 精细化管理,提高成本控制水平。
数据质量与准确性问题
总结词
数据质量与准确性问题是物流大数据应用中 的另一个挑战。
详细描述
物流大数据通常来源于各种不同的数据源, 数据的准确性和质量参差不齐。低质量的数 据不仅会影响分析结果的可靠性,还可能导 致错误的决策。为了解决这一问题,需要对 数据进行清洗、去重、校验等操作,提高数 据的质量和准确性。同时,建立数据质量评
数据处理
利用数据处理技术,如批处理、流处理等,对物流数据进行清洗、 去重、转换等操作。
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物联网的智能应用。2019年从整体来看,占据中国物联网市 场主要份额的应用领域为智能工业、智能物流、智能交通、智 能电网、智能医疗、智能农业和智能环保。其中智能工业占比 最大为20.0%。
4.政府政策
2009年8月,温家宝“感知中国”的讲话把我国物联网领 域的研究和应用开发推向了高潮,无锡市率先建立了“感知中 国”研究中心,中国科学院、运营商、多所大学在无锡建立了 物联网研究院。自温总理提出“感知中国”以来,物联网被正式 列为国家五大新兴战略性产业之一,写入“政府工作报告”, 物联网在中国受到了全社会极大的关注,其受关注程度是在美 国、欧盟、以及其他各国不可比拟的。
第二层面:大数据的分析处理,如近期被二级市场热捧 的拓尔思。
中国过去一直没有重视“大物流”的概念,每 个企业都有各自一套“大而全”、信息闭塞的物流 系统,往往是旺季忙不过来,淡季又造成大量的人 力和设备闲置。
社会“大物流”形成之后,企业可以根据需要 随时选择购买第三方外包物流服务,将企业自有物 流与第三方物流有机合理地配置起来,将完全能够 避免物流业重复建设、成本过高、管理混乱的现状 。
物联网技 术
大物流思 想
马云“中国 智能骨干网”
三、马云“中国智能骨干网”
2019年5月28日,阿里巴巴集团、银泰集团联 合复星集团、富春集团、顺丰、三通一达(申通、 圆通、中通、韵达),在深圳联合成立“菜鸟网络 科技有限公司”(简称:菜鸟网络),并同时启动 “中国智能骨干网”(简称CSN)的项目建设。阿里 巴巴集团执行主席马云出任董事长,银泰集团董事 长兼总裁沈国军出任首席执行官。“菜鸟网络”将 在马云、沈国军的牵头下,投资构建“中国智能骨 干网”。
2019年12月印发的《物联网“十二五”发展规划》明确 ,将加大财税支持力度,增加物联网发展专项资金规模,加大 产业化专项等对物联网的投入比重,鼓励民资、外资投入物联 网领域。《规划》提出,到2019年初步完成产业体系构建的 目标:形成较为完善的物联网产业链,培育和发展10个产业聚 集区,100家以上骨干企业,一批“专、精、特、新”的中小 企业,建设一批覆盖面广、支撑力强的公共服务平台。其中, 重点领域主要涉及智能工业、智能农业、智能物流、智能交通 、智能电网、智能环保、智能安防、智能医疗和智能家居等。
阿里巴巴集团希望通过8-10年的努力,将CSN 项目建成一张能支撑日均300亿(年度约10万亿) 网络零售额的智能物流骨干网络,让全中国任何一 个地区做到24小时内送货必达。智能物流网是要把 所有的货物流通的数据打通,形成一个巨大的即时 信息平台,并将所有的快递公司整合进来。一件货 物的流通不再是原先的流程,而是会用最迅速和经 济的方式流通。
2.示意图
3.物联网架构
(1)感知层 感知层由各种传感器构成,包括温湿度传感器、二维码标
签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。感知层是 物联网识别物体、采集信息的来源。
(2)网络层 网络层由各种网络,包括互联网、广电网、网络管理系统
和云计算平台等组成,是整个物联网的中枢,负责传递和处理 感知层获取的信息。
大数据
大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨 大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管 理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 由于物联网发展的需要,与处理大数据相关的企业个股都将受 到影响。
围绕大数据展开业务的公司有三个层面:
第一层面:大数据本身的管理维护,主要是一些硬件设 备厂商,如天玑科技、银信科技等。
对于智能物流网的投资规模,马云表示,首期 投资额为1000亿元,二期投资为2000亿元。
投资方向
一是通过自建、合作的方式在全国2000个城市 打造一个物理仓储网络,有些城市规模足够大,也 许会把仓储中心延伸成部分的产业园区,比如C2B 基地,成为带动一些年轻人创业的基地。
二是利用互联网技术建立开放、共享的数据应 用平台。
一、物联网 二、大物流 三、马云“中国智能骨干网”(CSN) 四、相关个股梳理
一、物联网
1.定义
国际电信联盟对物联网的定义,通过二维码识 读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球 定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的 协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换 和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和 管理的一种网络。
股票表现
公司一季报增长33%,每股收益0.04元,公司上半年净利润 预计变动区间在-10%至40%之间,业绩方面似乎没有太突出。 从7月9日后,已经连续8个交易日上涨,年内涨幅更是高达 64%。对于该股后市,有人认为公司估值偏高,建议投资者保 持谨慎。
最新动向
7月18日晚间,公司公告称,拟与深圳市粮食集团有限公司共 同出资1000万元,投资设立深圳市远粮信息技术有限公司, 主要从事RFID技术在粮食行业、农产品安全溯源及大数据交 易平台的建设等行业的开发和应用。公司持有49%股权。 7月18日,市场传闻远望谷将与阿里巴巴旗下的菜鸟网合作。
5.发展规模
2019年物联网在安防、交通、电力和物流领域 的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和 150亿元。2019年中国物联网产业市场规模达到 2600多亿元。在2019年,中国物联网产业市场规 模达到3650亿元,比上年增长38.6%。
二、大物流
“大物流”是指企业的自有物流(车队、仓库 、人员等)和第三方物流企业的配送信息与资源的 共享,以实现更大限度的利用社会各方面的资源, 减少物流总支出、降低运营成本。
四、相关个股梳理
1.感知层 RFID 远望谷(002161)
行业地位
公司是中国物联网产业的代表企业,全球领先的RFID产品和 解决方案供应商。公司是国内唯一一家以RFID业务为主业的 上市公司,专业从事超高频RFID研其他超 高频RFID领域取得初步成功,现拥有5大系列60多种射频识 别产品。