“圖表解說”新一代物流中的大數(shù)據(jù)和云計算技術

非紅老師
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫軟件例如關系型數(shù)據(jù)庫不能有效地對相關內容進行存儲、管理和抓取的數(shù)據(jù)集合,因為大數(shù)據(jù)具有體量大、類別多、價值密度低和處理速度快等特征。從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展不僅僅是技術需求上的蛻變,更是數(shù)據(jù)管理模式的顛覆。

物流并不只是狹義的運輸或者倉儲。傳統(tǒng)物流一般指產品的包裝、運輸、倉儲以及裝卸、搬運等環(huán)節(jié),現(xiàn)代物流則不僅包含傳統(tǒng)物流的功能,還有一些新的特點,如:提供增值服務、實施信息化管理、提供標準化服務、構建供應鏈服務網絡、整體的系統(tǒng)優(yōu)化以及服務主動性的提高等。物流大數(shù)據(jù)是指對運輸、倉儲、裝卸搬運、包裝及流通加工等物流環(huán)節(jié)所產生的海量信息進行有價值的挖掘,達到提高物流效率、降低生產經營成本以及更好地滿足客戶需求的目的。

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在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫軟件例如關系型數(shù)據(jù)庫不能有效地對相關內容進行存儲、管理和抓取的數(shù)據(jù)集合,因為大數(shù)據(jù)具有體量大、類別多、價值密度低和處理速度快等特征。從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展不僅僅是技術需求上的蛻變,更是數(shù)據(jù)管理模式的顛覆。

大數(shù)據(jù)與云計算一般都會在一起被提及,相互促進、相互發(fā)展。云計算作為一種遠程計算工具,可以提供強大的計算能力,高效地支撐著大數(shù)據(jù)存儲、管理和分析,已經成為大數(shù)據(jù)時代不可或缺的工具?,F(xiàn)代物流行業(yè)已經不再局限于傳統(tǒng)物流,節(jié)點的數(shù)量每天以千萬的數(shù)量級增長,每天產生的物流數(shù)量可以以億計數(shù),物流中產生的數(shù)據(jù)種類繁多,所以物流數(shù)據(jù)的處理已經完全達到大數(shù)據(jù)量級。物流數(shù)據(jù)又具有時效性,對于客戶和供應商來講,數(shù)據(jù)的處理速度就是第一要義,所以云計算也必然是物流計算框架的必要組件。

物流中使用的云計算框架由云請求端、應用服務平臺以及云提供端三個重要部分組成。云提供端通過QR或者條形碼、RFID、電子標簽和傳感器等技術能夠對貨物信息進行智能感知;然后,通過虛擬自動化技術創(chuàng)建虛擬資源池,實現(xiàn)了基礎架構即服務(IaaS)云業(yè)務模式;最后,提供端的業(yè)務層主要工作是協(xié)調業(yè)務間的流轉,定時向用戶提供SDK接口、以及平臺對接的WebService及消息隊列服務等。應用服務平臺以大數(shù)據(jù)和云計算為支撐下的操作平臺,可以提供核心服務,也可以向云提供端提供管理和維護等相關功能。

物流架構中的大數(shù)據(jù)技術應用的方式主要是輔助數(shù)據(jù)的存儲、管理和決策以及用戶消費的分析等等。物流數(shù)據(jù)源包括地理位置信息、物流車輛的路徑以及其他社交媒體產生的物流信息等。中間層主要包括物流管理的大數(shù)據(jù)服務,可以實現(xiàn)物流數(shù)據(jù)的服務注冊、物流模型的建立、物流數(shù)據(jù)的動態(tài)生成、物流數(shù)據(jù)請求的分解、物流數(shù)據(jù)查詢處理的結果重組反饋等功能,且具有向上層物流應用模塊提供數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)挖掘分析和數(shù)據(jù)報表可視化等服務的能力。

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新一代物流中離不開大數(shù)據(jù)和云計算的服務支撐,主要的場景有:

(1)例如物流配送中心的選址問題,近幾年前沿的研究報告中,大數(shù)據(jù)和云計算技術為配送選址提供了很多參考方案,并且已經通過很多實踐取得豐厚的成果。

(2)云計算與大數(shù)據(jù)還可以實現(xiàn)路徑監(jiān)控、物流資源的合理分配等功能,有利于實現(xiàn)車輛調度、優(yōu)化路線、信息查詢等相關計算;物流資源指運輸資源和存儲資源,只需要從海量的數(shù)據(jù)中提取當前的需求信息,同時對已配置和將要配置的資源進行優(yōu)化,從而實現(xiàn)對物流資源的合理利用。

(3)云計算與大數(shù)據(jù)技術還可以實現(xiàn)多級配送,一級配送中心直接通過數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)挖掘技術等對訂單需求量、裝卸能力等進行有效分析,實現(xiàn)對物品品種和數(shù)量的可控預測,二級配送點輔助一級配送中心進行送貨,可以達到避免貨物長期囤積等狀況,實現(xiàn)優(yōu)質的服務水平。

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(4)在物流決策中,大數(shù)據(jù)技術與云計算技術應用十分廣泛,競爭環(huán)境的分析與決策和物流供給與需求分析都需要龐大的物流數(shù)據(jù)分析和高性能物流計算等等。在競爭環(huán)境分析中,為了達到利益的最大化,需要與合適的物流或電商等企業(yè)合作,預測競爭對手的發(fā)展動向。物流的供給與需求匹配方面,如果分析特殊時期和相應區(qū)域的物流供需信息,可以進行合理的配送管理。

(5)物流業(yè)務易于多變同時隨機不可預測,通過大數(shù)據(jù)分析與云計算,可以有效了解消費者偏好,預判消費者的消費可能,提前做好貨品調配,合理規(guī)劃物流路線方案等,從而在物流高峰時期,物流運輸?shù)男嗜跃秃芨摺?/p>

(6)最后管理層面上,新一代物流中離不開大數(shù)據(jù)和云計算實現(xiàn)智能決策,大數(shù)據(jù)技術可以對客戶習慣與偏好進行歸類,從而可以為用戶提供專業(yè)并且個性的服務。大數(shù)據(jù)技術與云計算技術將為未來的新一代物流行業(yè)提供強大的數(shù)據(jù)支撐和計算服務,新一代物流行業(yè)無論在資源調度、物流配送、決策管理還是數(shù)據(jù)分析上都將出現(xiàn)質量的飛躍。

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