
大数据,重构物流供应链_数据分析师
如何化解城市“最后一公里”配送难题?农产品如何实现移动价值倍增?电子大数据对物流产生了什么影响?在本届寒博会的“哈尔滨物流创新、融合、发展”论坛上,来自国内物流产业的知名专家学者就物流快递产业存在的问题、如何解决以及未来发展趋势进行了精彩的智慧碰撞。
配送优先“最后一公里”不难
在大部分人口密集的城市里,果蔬、日用品从城郊批发市场到城区零售卖场的“最后一公里”进城路不好走。虽然这段路最多只有十几公里,但配送过程中产生的仓储、人工、特许通行等综合成本十分昂贵。
交通部科学研究院副研究员华光指出:“城市配送目前存在的主要问题是成本高、效率低和没有专门停靠区域。”他说,一些城市对配送货车实行通行限制,禁止在城市主干路通行,因此配送货车不得不在小路中绕行,新鲜果蔬无法在短时间内送到零售点。有的配送公司为了规避“通行限制”,还采用客车拉货方式。“但问题是,一辆载重5吨货车的货物,至少需要10辆客车才能运进城。这不仅给城市交通造成拥堵,还增加了碳排放量。”华光说,而且,许多市中心的大型商超在建设之初就没有规划出供配送车辆停靠的专门区域,导致货车无法接近配送区,装卸成了难事。
针对这些问题,华光提出,可以借鉴日本、德国等国家给予物流配送车辆优先待遇的成型经验。他说,在德国,普遍是城郊物流园区、区域分拨中心和定点网点组成的三级配送体系,可减少三成配送车辆,缓解了城市交通压力。日本的所有大厦、写字楼都配有货车专用停车道,停车首小时免费,鼓励货车快速装卸、出城。
全程冷链果蔬价格实现翻番
国内企业对海外农产品销售“蓝海”眼热心动:一颗价格5元的蒙阴蜜桃到了迪拜,就变成了20元;3元一个的富士苹果到了莫斯科,至少可卖到10元。但到达上述两地,物流时间至少长达半个月,这会使新鲜果蔬打蔫、烂掉。于是,许多物流企业采取各种技术保障措施,以实现农产品长途移动的最大价值。
国家农产品现代物流工程技术研究中心副主任王国利说,除了果菜采摘过程的品控和运输过程的温控,构建全程监控的供应链信息平台是最重要的。这个信息平台可将农产品从采摘到零售市场的每一个环节都跟踪记录,保证果蔬始终保持在规定的冷链环境中,而不是断链、不完整的冷链。
“去年,山东蒙阴的蜜桃运到迪拜时,由于冷链断裂,到当地时烂了一半。但就是卖掉剩下没烂的桃子也还是比国内赚得多。今年,这家物流企业重点解决全程冷链问题,还要把水果卖到东欧去。”王国利说。
分析大数据催生“闪电”配送
目前我国电商以惊人速度发展,2014年总交易量为1.85万亿元,占经济总量的比例已经超过10%,明年有望超过2.5万亿元以上,电商绝对数量已超越美国,位列全球第一。中国电子贸易已经开始对实体社会产生影响,并开始重构供应链体系。
阿里巴巴研究院代表粟日说,最直接的体现就是人们生活、购物习惯的改变。电子贸易可实现消费者的消费信息与生产者的生产信息对称——厂家可以根据客户需求私人定制出独一无二的商品。
通过收集、整理、分析大数据,物流企业可得到每一个客户的购物记录,并预测出该客户下次可能的购物目标。由此,货物不必经过电商,物流企业可直接从生产厂家发送到物流仓库,在几分钟内实现“买家下单—卖家发送配货指令—物流企业发货”的“闪电”物流配送。
科技物流
打开快递未来之窗
货物在长途运输中损坏、丢失,如何才能分清责任?如今,只需在货车上装载全球定位系统,在后方操作平台就可实现全程可视监管,让物流全程“透明”。
北斗天汇黑龙江有限公司总经理王金说,该公司自主研发的北斗卫星导航系统可精确定位物流车辆的运行轨迹,“物流车在哪儿停过,停了多长时间,车厢内温度、车辆油耗、驾驶员是否疲劳驾驶等信息都能一一反馈到信息采集平台。”目前,我省已有10万台车辆安装北斗系统,预计3年内将有超过七成车辆安装该系统。
除了卫星定位,无人机配送也正在试验应用中。目前,顺丰已经尝试采用无人机配送一些地点偏远、人员难以送达的包裹。工作人员只需预先设置目的地和路线,无人机将自动到达目的地。
在未来的物流快递业,配送将以超乎想象的方式出现。日前,dhl推出“路人送货”业务,即物流公司通过网络发送送达某一地区包裹的信息,接收到信息的同路人可以“接单”,并获取一定报酬。亚马逊美国公司则推出了“出租车快递”业务,鼓励出租车司机在客流量少的非高峰期接单派送,每单可获得5美元的报酬。“总之,一切都以便捷、安全、快速为第一宗旨。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11