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来源: 东丰物流 作者: 张玉翊 2021年4月14日 14:49
也就是说，通过大量的物流数据，运输、仓库、装卸、包装、流通加工等物流环节相关的数据、信息等相结合。运用大数据分析技术，可以提高运输和配送效率，降低物流成本，更有效地满足客户的需求。
因此，对于物流企业来说，收集整理物流大数据的意义是什么？基于大数据可以做出智能决策和建议。物流数据模型是通过跟踪和分析物流数据而建立的。大数据技术在物流决策中的应用包括竞争环境分析、物流供求匹配、物流资源优化配置等。
对于物流供需匹配问题，需要对特定时期和特定地区的物流供需情况进行分析，以便合理的进行配送管理，优化供需关系。优化物流资源的配置主要包括运输资源、仓库资源等。由于物流市场动态性强，随机性强，需要实时分析市场变化，从大量物流需求信息中提取当前物流需求的信息，优化已配置和即将配置的资源，实现物流资源的合理利用。
运输、仓储、包装、分销加工、装卸等环节对信息的互动与分享要求较高，因此，利用大数据技术，优化分销渠道，合理选择物流中心地址，优化仓储位置，大大降低物流成本，提高物流效率。在网上购物体验中，顾客更加重视物流配送的效率和效率。
物流企业可以通过数据挖掘和分析，为客户提供最佳服务，提供物流业务中商品配送的所有信息，进一步巩固与客户的关系，提高客户的信赖度，提高客户的粘性，避免客户流失。基于大数据可以大大提高 物流运输 效率。
在物流企业之间建立沟通桥梁，最大限度地缩短物流车辆的行驶路径，定制优化。大数据技术可以优化库存结构，降低储存成本。通过对商品品类的大数据分析，系统自动对促销引流的商品进行分析，根据之前的销售数据进行模型分析，从而判断当前商品的安全库存，及时发出预警，减少库存，提高资金利用率，提高物流效率。
根据大数据跟踪分析供应链，提出优化解决方案。存储资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等，用于跟踪和分析供应链在执行过程中的效率、成本，从而控制产品质量；利用数学模型，优化和模拟技术，综合平衡订单、生产能力、调度、库存和成本之间的关系，寻找最佳解决方案，保证生产过程的有序和均衡，最终实现材料供应的最佳分解和生产订单的分解。
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