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 中國商業(yè)聯(lián)合會商貿(mào)物流與供應(yīng)鏈分會

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大數(shù)據(jù)在倉儲物流中的發(fā)展與應(yīng)用

時間:2017-03-23 16:47:57 點擊:
來源:物流應(yīng)用與技術(shù) 作者:

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大數(shù)據(jù)對于未來倉儲物流的發(fā)展有著變革性的意義,。倉內(nèi)的各種物資如何完成高效的運轉(zhuǎn)作業(yè),,其核心在于如何挖掘出倉儲相關(guān)大數(shù)據(jù)的價值,,并把它與倉內(nèi)的各種設(shè)備和作業(yè)策略結(jié)合起來,。

隨著物流的智能化發(fā)展,,大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用日益凸顯,。京東通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到倉儲物流作業(yè)的各個環(huán)節(jié),,形成京東倉儲物流的核心競爭力,,引導(dǎo)企業(yè)走向智能化,、精細(xì)化的物流發(fā)展之路,。本文從政策環(huán)境,、技術(shù)環(huán)境、行業(yè)環(huán)境三個方面淺析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在倉儲物流領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,。

在物流企業(yè)的倉儲,、運輸、配送,、加工等環(huán)節(jié)每天都會涌現(xiàn)出海量的數(shù)據(jù),,面對海量數(shù)據(jù),物流企業(yè)在不斷增加大數(shù)據(jù)方面投入的同時,,不再僅僅把大數(shù)據(jù)看作是一種數(shù)據(jù)挖掘,、數(shù)據(jù)分析的信息技術(shù),越來越多的企業(yè)把大數(shù)據(jù)看作是一項戰(zhàn)略資源,,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中心,挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息價值,,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)給物流企業(yè)帶來的發(fā)展優(yōu)勢,,在戰(zhàn)略規(guī)劃、商業(yè)模式和人力資本等方面做出全方位的部署,,為企業(yè)物流運營過程中的戰(zhàn)略決策,、運營規(guī)劃、資源統(tǒng)籌,、人效提升,、成本控制等方面提供有力支撐,從而幫助企業(yè)優(yōu)化管理,,提高行業(yè)競爭力,。

倉儲物流作為物流運作中的一個重要環(huán)節(jié),其日常運營生成和積累了龐大的用戶入庫,、出庫,、揀選等訂單行為數(shù)據(jù),,如何通過大數(shù)據(jù)將這些信息對接,,將每個節(jié)點的數(shù)據(jù)收集并整合,通過數(shù)據(jù)中心分析,、處理轉(zhuǎn)化為有價值的信息,,是整個倉儲物流行業(yè)目前最為關(guān)心的問題。

大數(shù)據(jù)在倉儲物流中的發(fā)展現(xiàn)狀

1.政策環(huán)境

目前,,國家出臺的與大數(shù)據(jù)相關(guān)的物流行業(yè)規(guī)劃和政策,,主要包括《第三方物流信息服務(wù)平臺建設(shè)案例指引》、《商貿(mào)物流標(biāo)準(zhǔn)化專項行動計劃》,、《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020年)》,、《關(guān)于推進(jìn)物流信息化工作的指導(dǎo)意見》等一系列政策,,將大數(shù)據(jù)、信息化處理方法作為物流行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要指導(dǎo)思想,。

2013年6月發(fā)布的《交通運輸業(yè)推進(jìn)物流業(yè)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出,,加快推進(jìn)交通運輸物流公共信息平臺建設(shè),完善平臺基礎(chǔ)交換網(wǎng)絡(luò),,加快推進(jìn)跨區(qū)域,、跨行業(yè)平臺之間的有效對接,實現(xiàn)鐵路,、公路,、水路、民航信息的互聯(lián)互通,。鼓勵企業(yè)加快推進(jìn)信息化建設(shè),。

2014年2月發(fā)布的《第三方物流信息服務(wù)平臺建設(shè)案例指引》指出,對第三方物流信息服務(wù)平臺建設(shè)的指導(dǎo)思想,、基本原則,、建設(shè)類型、建設(shè)標(biāo)準(zhǔn),、保障措施與考核要求等進(jìn)行了具體說明,,并收錄了目前國內(nèi)經(jīng)營模式較為先進(jìn)、取得較好經(jīng)濟(jì)社會效益的第三方物流信息平臺建設(shè)案例,。

此外,,交通運輸部正在編制的物流發(fā)展“十三五”規(guī)劃,其中統(tǒng)籌謀劃現(xiàn)代物流發(fā)展,,指出要發(fā)展智慧物流,,適時研究制定“互聯(lián)網(wǎng)”貨物與物流行動計劃,深入推進(jìn)移動互聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù),、云計算等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用;強(qiáng)化公共物流信息平臺建設(shè),,完善平臺服務(wù)功能,。

2.技術(shù)環(huán)境

大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理,、存儲,、大數(shù)據(jù)分析、可視化等技術(shù),。

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在數(shù)據(jù)獲取上,,現(xiàn)有的RFID射頻技術(shù)、傳感技術(shù),、系統(tǒng)日志抓取技術(shù),、EDI交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)等,,都能從倉內(nèi)運營中獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),,這些龐大的數(shù)據(jù)量是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)于倉儲物流的根本,。目前仍需突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù),;突破高速數(shù)據(jù)解析,、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計質(zhì)量評估模型,,開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù),。

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在數(shù)據(jù)存儲上,大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來,,建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,,并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化,、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù),。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示,、可處理,、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS),、能效優(yōu)化的存儲,、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù),;突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù),,異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù),數(shù)據(jù)組織技術(shù),,研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù),;突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動,、備份,、復(fù)制等技術(shù);開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù),。

在數(shù)據(jù)分析上,,改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),。開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘,、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),。突破基于對象的數(shù)據(jù)連接,、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù),。突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析,、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),。

3.行業(yè)環(huán)境

2013年被稱為大數(shù)據(jù)元年,2014年則為移動互聯(lián)元年,。物流大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用剛剛起步,,尚屬新興的研究領(lǐng)域,發(fā)展比較緩慢,。從細(xì)分市場來看,,醫(yī)藥物流、冷鏈物流,、電商物流等都在嘗試趕乘大數(shù)據(jù)這輛高速列車,,但從實際應(yīng)用情況來看,目前電商物流憑借互聯(lián)網(wǎng)平臺具有一定的先發(fā)優(yōu)勢,。大數(shù)據(jù)或?qū)⒊蔀槲锪髌髽I(yè)的強(qiáng)力助手,。作為一種新興的技術(shù),它給物流企業(yè)帶來了機(jī)遇,,合理地運用大數(shù)據(jù)技術(shù),,將對物流企業(yè)的管理與決策、客戶關(guān)系維護(hù),、資源配置等方面起到積極的作用,。2014年,中國物流大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場應(yīng)用規(guī)模為2.92億元,,預(yù)計到2020年將達(dá)到188.23億元,。大數(shù)據(jù)在電商物流企業(yè)中的應(yīng)用貫穿了整個物流企業(yè)的各個環(huán)節(jié),其中電商的倉儲物流環(huán)節(jié)由于表單直接與前臺銷售數(shù)據(jù)相連,,其數(shù)據(jù)更具挖掘和應(yīng)用價值,。

大數(shù)據(jù)在京東倉儲物流中的應(yīng)用

京東擁有全品類的倉庫,又有全國最復(fù)雜的新物流網(wǎng)絡(luò),,還有最密集的終端配送系統(tǒng),。基于這三個維度,,在京東的物流系統(tǒng)中,,每天都在產(chǎn)生數(shù)以億萬計的實時作業(yè)數(shù)據(jù),這些真實有效的數(shù)據(jù)是京東構(gòu)建人工智能算法平臺的基礎(chǔ),,在這個大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,,京東能夠?qū)崿F(xiàn)平臺的自主進(jìn)化和推演,幫助企業(yè)選擇出符合業(yè)務(wù)模型的算法模型,,從而讓執(zhí)行系統(tǒng)實現(xiàn)真正意義上的智能,。

1.科學(xué)庫存布局

電商企業(yè)向全品類擴(kuò)張時必然面臨一個問題——如何在全國范圍內(nèi)進(jìn)行合理的庫存布局,,以此實現(xiàn)成本和效率之間的最優(yōu)化。庫存布局包含兩個維度的含義,,第一個維度是在各個倉庫里面放哪些品類的商品,,如何在跨倉之間解決高拆單率的問題;第二個維度是在同一個庫內(nèi),,哪些商品放在一起是最合適倉儲作業(yè)的問題,。基于這個痛點,,京東在以往運營過程中積累的海量數(shù)據(jù)起到了作用,。通過大數(shù)據(jù)可以解析出不同的季節(jié)、不同的區(qū)域,,訂單和商品的關(guān)聯(lián)度,,系統(tǒng)可以知道哪些商品會非常頻繁的被同一個客戶下單購買。通過京東的智能算法,,去形成京東獨有的對于商品的第四級分類,,該分類方式能夠幫助企業(yè)更好地實現(xiàn)物流服務(wù)水平和成本之間的最優(yōu)。

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對于京東的倉儲系統(tǒng)來說,,在過去一年里已經(jīng)深入挖掘了“20W×20W/日”的訂單數(shù)據(jù),,構(gòu)建起一個基于時間序列的數(shù)據(jù)立方體,萃取穩(wěn)定可信的商品關(guān)聯(lián)度,,在此基礎(chǔ)上集中應(yīng)用先進(jìn)算法,,自主研發(fā)了全品類商品布局解決方案。該方案能夠精細(xì)化梳理數(shù)百萬甚至上千萬SKU在550萬平方米庫房中的布局結(jié)構(gòu),,在倉間級,、倉內(nèi)級、巷道級三個維度,,系統(tǒng)性地推動京東運營體系商品布局最優(yōu)化,。

2.揀貨路徑優(yōu)化

在揀貨過程中,一般是由系統(tǒng)下傳揀貨集合單給揀貨人員,,由揀貨人員按照集合單上的商品順序依次完成揀貨作業(yè),。京東原有的倉儲系統(tǒng)雖然采用訂單的批次處理策略,但主要依賴于倉庫人員的經(jīng)驗,,人工設(shè)置篩選條件來生成揀貨集合單任務(wù),,從而造成揀貨位置分布極其分散、揀貨行走路徑冗長,、揀貨路徑選擇不合理等問題,,嚴(yán)重阻礙了倉庫的運轉(zhuǎn)效率。

而現(xiàn)在,利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí),,京東的倉內(nèi)系統(tǒng)可以根據(jù)商品的歷史出庫數(shù)據(jù)和儲位數(shù)據(jù)情況來進(jìn)行自我學(xué)習(xí),對具有相似屬性的訂單進(jìn)行地理位置上的分類,,將局部區(qū)域的訂單集中在一起,,用算法取代人腦規(guī)劃超過550萬平米庫房的最優(yōu)揀貨路徑,用代碼代替人腿協(xié)助近萬名揀貨員奔跑,,讓巨型物流中心的揀貨員,,像行走在7-11便利店一樣,每穿越一個貨架,,都滿載而歸,,從而節(jié)省揀貨行走時間,提升倉庫的運轉(zhuǎn)效率,。

3.智能單量預(yù)測

利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的一個重要方向,,通過大數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù),可以挖掘出消費者的消費偏好及習(xí)慣,,預(yù)測消費者需求,,從而將商品物流環(huán)節(jié)和客戶需求同步進(jìn)行,將商品提前布局到消費需求周圍,、并預(yù)計運輸路線和配送路線,,緩解運輸高峰期的物流壓力,提高客戶的滿意度和客戶粘度,。

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目前京東已經(jīng)將銷售預(yù)測和銷售計劃相結(jié)合,,建立了一套獨有的智能單量預(yù)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于實時計算的大數(shù)據(jù)平臺,,主要通過對歷史銷售數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),,自動抓取營銷方案,可預(yù)測某商品在未來的銷售單量,,輸出疊加的單量預(yù)測,。通過大數(shù)據(jù)支撐的智能單量預(yù)測系統(tǒng)能夠支持京東全品類千萬級自營SKU的需求預(yù)測,單量預(yù)測品類倉維度準(zhǔn)確率達(dá)到85%,,是庫存管控相關(guān)系統(tǒng)重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源,,也是京東數(shù)字化驅(qū)動智慧運營的基礎(chǔ)。

4.倉儲作業(yè)人效提升

每年的“6.18”,、“雙11”,,京東的訂單交易額都會增長幾倍甚至十幾倍,需要在倉庫站點完成配送的包裹數(shù)也倍增,,這種倍增對于物流交互體系來說產(chǎn)生的壓力毋庸置疑,,隨著人力成本的提升,依靠于傳統(tǒng)的人海戰(zhàn)術(shù)已經(jīng)越來越難以解決。京東已經(jīng)開始采用基于大數(shù)據(jù)的人工智能和自動化技術(shù)來解決人效問題,。在京東“亞洲一號”系列倉庫中,,投入使用了大量的自動化立體倉庫(AS/RS)、輸送線,、自動分揀機(jī)等物流自動化設(shè)備,,在這些環(huán)節(jié)提高了庫內(nèi)作業(yè)效率;在京東無人倉中,,利用數(shù)據(jù)感知,、機(jī)器人融入和算法指導(dǎo)進(jìn)行生產(chǎn),全面改變了目前倉儲的運行模式,,極大提升效率并降低人力消耗,。

在這些人工智能和自動化設(shè)備背后,大數(shù)據(jù)支撐的算法是核心和靈魂,。在上架環(huán)節(jié),,算法將根據(jù)上架商品的銷售情況和物理屬性,自動推薦最合適的存儲貨位,;補(bǔ)貨環(huán)節(jié),,補(bǔ)貨算法的設(shè)置讓商品在揀選區(qū)和倉儲區(qū)的庫存量分布達(dá)到平衡;出庫環(huán)節(jié),,定位算法將決定最適合被揀選的貨位和庫存數(shù)量,,調(diào)度算法將驅(qū)動最合適的機(jī)器人進(jìn)行貨到“人/機(jī)器人”的搬運,以及匹配最合適的工作站進(jìn)行生產(chǎn),。大數(shù)據(jù)使得京東能夠有足夠大的信心去迎接因為消費升級而帶來的更大規(guī)模的物流交付體系的壓力,。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)對于未來倉儲物流的發(fā)展有著變革性的意義。倉內(nèi)的各種物資如何完成高效的運轉(zhuǎn)作業(yè),,其核心在于如何挖掘出倉儲相關(guān)大數(shù)據(jù)的價值,,并把它與倉內(nèi)的各種設(shè)備和作業(yè)策略結(jié)合起來。未來,,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以捕捉倉內(nèi)的每一個資源的狀態(tài),,包括人、設(shè)備,、設(shè)施,、庫存、訂單,,通過這種動態(tài)狀態(tài)的捕捉,,可以即時獲取到生產(chǎn)線上的瓶頸。把這些數(shù)據(jù)匯聚到中央調(diào)度系統(tǒng),,由中央調(diào)度系統(tǒng)去做柔性的,、動態(tài)的安排,。利用大數(shù)據(jù)也可以突破現(xiàn)有倉庫不同商品、不同作業(yè)模式的限制,,大數(shù)據(jù)驅(qū)動的策略引擎可以根據(jù)當(dāng)前的訂單結(jié)構(gòu)和倉庫產(chǎn)能,,自主地調(diào)控對不同訂單、不同業(yè)務(wù)流程的作業(yè)模式,,從而解決全領(lǐng)域,、全業(yè)務(wù)形態(tài)、全品類商品的同倉生產(chǎn)問題,。大數(shù)據(jù)為倉儲物流的精細(xì)化作業(yè),、智能化作業(yè)提供了無限暢想的空間,,同時如何有效收集,、處理、分析指數(shù)級增長的分散數(shù)據(jù)以服務(wù)于倉儲物流的現(xiàn)場運營和決策指引,,也是企業(yè)當(dāng)前面臨的一個巨大挑戰(zhàn),。

關(guān)鍵字: 行業(yè)資訊,倉儲物流

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