1.3.3　大数据促进智能物流迈入新阶段

快递业连续多年以超过50%的速度增长，成为国民经济的一匹黑马。我国快递业务量从2012年的56.9亿件飙升7倍，至2017年的400.8亿件，这意味着平均每秒有超过1270件快递被发出。

大数据、信息化处理方法是物流行业转型升级的重要驱动力。电子商务物流业迅猛发展，不断刷新物流行业的历史纪录，解决了一个又一个世界级的物流难题，催生物流新模式、新业态，智能物流进入发展新阶段。

目前，我国物流大数据产业正处于起步阶段，未来5年有望快速发展，率先实现大数据增值。物流大数据，即运输、仓储、搬运、装卸、包装及流通加工等物流环节涉及的数据、信息等。物流大数据将所有货物流通数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链或行业物流的整个系统进行详细分析，提出具有指导意义的物流解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业构成了物流大数据行业。

物流大数据交易采用利益交换的模式——用服务换取管理，即各利益主体通过交换的方式，一方将信息管理权交给另一方，另一方将信息整合之后提供服务给一方。物流大数据交易以消费者、商家、物流企业的数据为依托，为商家、物流企业提供预警预测分析，帮助物流企业提前获取相关信息，从而可以提前将物流资源进行一定的配置和整合。

在企业应用方面，大数据在物流企业中的应用贯穿了整个物流企业的各个环节，主要表现在物流决策、物流企业行政管理、物流客户管理、物流智能预警等过程中。

案例1-1　菜鸟物流挖掘物流大数据，提高物流智能化水平

菜鸟网络公司注重物流大数据、仓储用地，不断拓展与物流企业合作的广度和深度，充分挖掘物流大数据，提高行业智能化水平。经历了2013年和2014年两次“双十一”的检验后，菜鸟网络公司的预警雷达预测准确率高达95%以上，为缓解“双十一”的物流压力做出的贡献有目共睹。从发展成熟度来讲，菜鸟网络公司凭借数亿家淘宝卖家及合作物流企业，整合消费者、商家和物流企业数据，并且计划加入交通运输综合体系，发展成熟度较高，可为物流企业提供预警、运输线路规划、企业优化指导、供应链资源选择和整合等服务。

产生物流大数据的前提条件是物流要素、物流设施、物流作业工具、物流作业过程等得到充分的数据化。这需要广泛应用物联网、移动互联网等先进技术，深入物流场景、物流作业过程去采集相关的物流数据。物流要素的数据化是货物、包装、物流单据、人员等方面的数据化；物流设施的数据化是园区、码头、货站、仓库、货架、分拣输送系统等的数据化；物流作业工具的数据化是运输车辆、叉车、托盘、堆垛机、扫码枪等作业工具的数据化；物流作业过程的数据化是对从装车开始到装车结束的整个过程的现场信息，以及交接的凭证、装车的货物、装车的时间等进行采集。