3.1.1　智能物流大数据的应用细分场景

智能物流大数据在物流行业的主要用途日趋规范，市场秩序与环境条件也将进一步优化，其应用细分市场面临重大发展机遇。

物流产业进入高质量发展阶段，呈现新趋势与新特征。产业集中度提升，产业布局更加合理，进一步优化环境条件，市场规模不断扩大，分工将越来越精细化。

1.商品市场预测与供应链预测

1）商品市场预测

在大数据环境下，针对庞大且瞬息万变的物流市场，利用数据挖掘技术对物流市场数据进行聚类分析，能够有效帮助物流企业规避风险、做出合理决策。

进入市场的商品随着时间和需求的变化而变化。商品销量变化模式经历导入、增长、成熟和衰退4个阶段，因而产品和实物分拨措施不尽相同。过去习惯从问卷和经验寻找市场要求，当动态结果出来时已时过境迁，往往会对市场需求做出误判；而大数据能够勾勒出用户需求信息，通过数据反映市场的需求与变化，从而对产品后市场做出预测，合理地制订物流运营方案。

2）供应链预测

人类认识自然的能力大大增强。发现、认识和利用“规律”（包括市场的、用户的、技术的、企业发展的）对物流业的发展与空间认识非常重要。对未来市场商品的供求趋势、影响因素及其变化规律进行分析和推断，通过大数据提前预测需求，并前置仓储与运输环节。另外，通过对异常数据的收集，对不可抗因素等造成的货物损坏等进行预测。目前，供应链预测已经有了一些应用，但其预测精度仍有很大提升空间，需要扩充数据量、优化算法。此外，物流设备维护预测主要通过物联网的应用，在设备上安装芯片，实时监控设备运行数据，并通过大数据分析做到预先维护，延长设备使用寿命。

2.选址与优化

1）物流中心选址

物流中心选址相当重要，市场货量、交通网络、辐射区域、竞争对手市场占有率等情况，都必须纳入考量范围，大数据分析方法可以帮助确定物流中心地址。物流中心地址确定后紧接着就是网络及路由规划，主要利用历史数据、时效、覆盖范围等构建分析模型，对仓储、运输、配送网络进行优化布局，例如，通过对消费者数据的分析，提前在距离消费者最近的仓库备货；实现实时路由优化，指导车辆采用最佳路线进行跨城运输与同城配送。小型物流设施的选址工作可以简化，阶段可以合并。

从过去生产者在全国布局配送中心，逐步演化为提供个性化订单服务，从顾客的需求向上推移，促使整个配送模式改变。过去是供给决定需求，今后越来越多地从需求开始倒推，按照需求的模式重新安排相应的供给点。这些都是大数据时代到来所发生的变革。

2）配送路线优化

物流配送路线优化问题具有很高的计算复杂性。基于合理的路线运输，可以有效地节约运输时间，提高车辆利用率，降低物流成本，提高经济效益与客户服务水平，达到科学化的物流管理，这也是物流业提高自身竞争力的有效途径之一。

配送路线优化影响物流效率和成本。运用大数据技术分析配送路线问题，用速度对配送计划做出反应，得到最合理的配送路线。通过配送过程中采集的实时数据，分析交通状况并做出提前预告和预警。分析物流全过程的信息，使物流配送智能化、信息化及具有可预见性。

3）仓库储位优化

在大数据环境下，利用数据挖掘技术对海量货品信息间的联系进行关联分析，进而合理安排货架，能够有效提高分拣效率，同时有助于企业制定物流规划。物流市场的动态性和随机性很强，从大数据中可以获取市场变化、物流需求等信息，及时规划和调整仓储配置，同时可通过预判结果实施分仓、转仓、调仓等操作，降低物流成本，提高物流时效。

订单增多催生智能物流需求，国内电子商务巨头纷纷布局大型仓储配送中心，这种基于大数据的智能物流组合将成为抢占智能物流市场份额的重要抓手。近几年智能物流产业发展迅速，年均复合增长率超过40%。2019年，我国人工智能+物流市场规模为15.9亿元，人工智能+物流市场主要以仓储和运输为主，合计占比达81.2%；我国人工智能+运输市场规模达6.1亿元，其中，无人卡车业务市场规模为0.6亿元，车队管理系统市场规模为5.5亿元。

3.物流定价

物流产品价格的衡量存在很大的差异。在零散货运市场，受信息化程度及其他因素影响，物流价格往往波动较大。对于品牌物流企业来说，价格战同样愈演愈烈。定价基于成本计算，往往要通过十分庞大的数据模型获得，不同类型的货物、不同地域、运力成本、网点网络等都会对成本产生较大影响。

在权衡特定的价格时，通常采用随行就市定价法，即直接与竞争者采用相同或相近的价格，并在规定的期限内投标，需求方选择报价最低的投标者签订成交合同。物流定价可以整合物流服务来制定个性化的价格。

4.运输车辆运营管理

数据驱动车辆管理系统，实现车辆出车管理、车辆加油管理、车辆维修管理、车辆规费管理、车辆保养管理、车辆违章管理、车辆事故管理、车辆年检管理、车辆保险管理、车辆收入管理，以及车辆年检到期提醒、车辆保险到期提醒、车辆保养到期提醒、车辆规费到期提醒、驾照到期提醒等高效的车辆运营管理。随着物流车辆的运营时间增长，车辆开始出现“疲劳”，油耗会随之上升，维修次数也会增多。

通过数据收集和分析，可以获取某个品牌、固定动力配置车辆的全生命周期油耗，如100万千米的总油耗，或者某一里程区间的油耗，如20万～30万千米的车辆平均油耗。同理，数据分析还可用于车辆的维修保养管理，因此如果可以获得车辆全生命周期成本的计算模型，那么车队的运营成本分析就十分明朗了。通过这样的数据分析，还可以预测车辆的价值“拐点”——达到某一里程后，车辆盈利能力开始下降，这时可通过二手车市场价格来判断车辆是否该转手，再进行新一轮的车辆采购。

运输车辆状态图系统可以提供直观的车辆状态图，车辆管理人员可以一目了然地掌握车辆的状态，并且可以直接基于车辆状态图进行日常操作，并提供出车单打印等功能，大大提高车辆管理效率。在车辆状态管理中可以查看各种状态的车辆信息，包括全部、可用、出车、维修和其他状态，使企业获得持续性的最大化盈利。