大数据技术在物流企业中的应用——以京东企业为例

55摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。

本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。

关键词：大数据；物流企业；京东；应用引言随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。

近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。

本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。

1、大数据技术的概述大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。

物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。

大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。

2、物流企业应用大数据技术的优势物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。

同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。

2.1 信息共享，掌握企业运作信息目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。

2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。

根据京东提供的数据，基层工作大数据技术在物流企业中的应用——以京东企业为例文／许美贤 郑琰人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。

从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。

2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。

如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。

但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。

此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。

而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。

2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值”通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。

2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。

京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。

因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。

3、大数据技术在物流领域的应用随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.56势，而信息处理能力的强弱成为企业之间竞争的关键。

在此背景下，以京东为例调研、认知和研究大数据技术在物流企业中的应用，重点体现在以下几个方面。

3.1 精准的市场预测京东作为中国最大的自营式B2C电商平台，在“618”年中购物节、“双十一”购物狂欢节等大促销期间流转着千万级的订单数据信息。

在大数据技术背景下，京东青龙系统可以根据客户的购物车、浏览时间、评价信息以及收藏夹等所有与销量有关的数据[3]，了解客户的想法及需求，通过聚类分析确定客户群，对商品的生命周期进行预测，做好库存和运输工作的安排，科学有效地利用现有资源。

大数据技术的实时性能很好地解决了传统问卷调查法延迟性高、效率低下等问题并根据实时的调研结果安排最佳仓储量，避免错过最佳销售时间段。

3.2 仓储中心的选址优化在物流中心选址过程中，企业需要综合考虑经营环境、基础设施状况、自然环境、其他因素等。

企业要达到成本最小化这个目标，传统的方法如重心法大多不切实际，无法采用。

这就需要利用大数据分析方法使企业根据不同的需求选择合适的算法，从而获得最高效益。

2017年8月京东物流用大数据在唐山建成国内首个“前店后仓”体验中心。

京东大数据显示，三四线城市的日平均单量增速比一、二线增速高出20%，未来三四线城市也将是京东重点布局的方向。

截止2018年，京东物流充分利用大数据技术合理规划布局，在全国拥有了7个物流中心、335个大型仓库，自营配送覆盖了全国99%的人口。

3.3 物流线路的优化配送效率是体现物流企业服务能力强弱的一个关键点，物流企业需要采用路径优化的措施来减低企业运营成本，提高企业的核心竞争力。

而利用大数据技术再配合GPS、GIS、PMS等可以抓取到配送地区实时路况，结合智能算法可以规划出最合理的物流线路和方式，缩短配送时间，从而降低车辆空驶率，提升企业的配送效率。

京东致力于解决“旅行商问题”，通过车载导航系统以最快的速度反映出影响配送计划的因素，优化货物的运送路径及配送顺序，提高配送车辆的有效利用率。

此外，“618”和“双十一”期间，仓库拣选作业路线的规划至关重要。

京东通过大数据分析制定了特定的算法，以便在拣选货物时使单个物品的耗时从22秒降至16秒。

同时，京东大数据在搬运小车路径规划方面的应用也极为科学，其运用时空大数据等技术协调规划仓库整体搬运路线使搬运小车有序作业，尽量减少拥堵。

4、物流企业应用大数据存在的问题及对策尽管大数据在物流企业中发挥了其巨大的优势，使物流经济效益不断提升，但在应用过程中也存在诸多问题，只有解决这些问题才能让大数据为企业创造更多的财富。

4.1 高层管理者对大数据技术缺乏重视和支持在物流企业中，只有企业高层管理人员关注、认可并支持使用大数据技术，才能使其价值在运营过程中真正挖掘出来。

然而，我国大多数物流企业起步较晚，截至目前为止大数据仍处于不成熟阶段，大数据的多样性和复杂性使得数据质量就无法得到有效保障。

同时物流企业高层管理人员没有意识到大数据挖掘、分析技术的重要性，对大数据的认识和理解还没有真正提升到企业发展的战略高度，这给大数据技术应用带来了困难。

因此，行业管理部门应该加强对高层管理人员的培训，改变其落后的物流观念，注重培养既有企业运营决策能力又重视和支持大数据应用的综合型管理人员，构建自己的专业分析和管理团队，使企业运营效益大大提升。

4.2 数据开放性和用户隐私之间难以平衡在这个信息时代，用户的各种隐私信息比如爱好、联系方式、个人详细信息等都会被自动记录在物流供应链数据库中[4]。

一旦数据库系统存在漏洞或者遭受网络黑客的攻击时出现数据泄露就会对客户造成极大的危害，不仅让企业失信于客户还会对企业未来的发展形成障碍。

因此，物流企业在数据全面共享、方便查询的背景下应用大数据时应注意保护用户的个人信息，在不侵犯隐私的情况下对数据加以汇总、整合、分析，健全信息管理的规章制度。

与此同时，国家也应该逐步加强隐私立法。

4.3 大数据的准确性和实效性难以把握大数据给人们带来便利的同时，也带来了一些问题。

大数据来源广泛但良莠不齐，一些不完整、不准确、过期的数据信息影响了企业的数据处理和决策分析效果，浪费了许多的人财物等资源，降低企业的经济效益。

因此，物流企业应该注意大数据采集的准确性和实效性，并通过建立专门的数据库或设备来保存信息以确保数据质量可靠。

此外，相关数据库管理人员根据预先建立的标准来读取和选择利用数据。

5、总结与展望在这个快速发展的时代，大数据技术作为一种新技术在引领物流企业从传统物流向数据物流和网络物流的转变中带来了机遇和挑战。

但是只要合理地将大数据应用到企业管理及运营中，及时了解客户物流服务需求，在保障客户信息安全的同时做出正确的运营决策，就能促进产业升级，为物流企业在大数参考文献：[1] 刘以倩.大数据技术在物流企业仓储系统中的应用[J].物流技术，2016，(12):37-39.[2] 田雪,司维鹏,刘莹莹.大数据在物流企业中的应用[J].电子商务，2015，(1):36-37.[3] 刘彩芳.大数据技术在现代物流中的应用研究[J].智能计算机与应用，2017，(6):169-170.[4] 慧毅.浅谈大数据在物流企业中的应用[J].物流工程与管理，2016(1):68-69．作者简介：许美贤，南京林业大学汽车与交通工程学院，本科，研究方向：物流工程；郑琰，博士，讲师，现就职于南京林业大学汽车与交通工程学院，主要研究方向：物流系统优化。