大数据技术在物流企业仓储系统中的应用简析

2022-12-02

随着大数据技术的日臻成熟, 愈来愈多的领域开始应用大数据技术。物流企业在信息传递与共享方面有较高的要求, 不仅处理的数据量巨大, 且要具有实时性。为了满足物流企业的发展需求, 可以积极应用大数据技术, 利用该技术解决信息传递的问题, 为信息的共享提供更多解决方案。

一、大数据技术在物流企业仓储存储系统中的应用作用

(一) 增加聚集效益

在物流企业中, 仓储系统主要用于管理仓库和物质, 从而避免资源的浪费和丢失, 有效节省运作成本并提升运输效率, 是物流系统的重要组成部分之一, 也是联系供应商和消费者的纽带。一方面, 企业要选择恰当的仓储地址, 确保仓储系统具有聚集效益的作用;另一方面, 各个仓储系统间的货物流动、存储等会影响仓库的聚集效应。然而, 现在大部分企业在仓储选址、货物流动等方面都有待完善。在智能科技的作用下, 人们的生活发生了巨大的改变, 消费习惯也逐渐倾向于线上消费。所以, 物流订单的批量增多、覆盖范围变广、涉及业务变杂。采用大数据技术, 不仅能够对客户信息进行分析, 了解客户的喜好、习惯, 进而进行科学的选址, 还能优化货物流通时间, 合理规划补货、发货日期, 并予以相应的提醒。

(二) 提升运作效率

从上文可知, 大数据技术可以优化仓储选址和分区, 从而减少装卸、搬运的次数, 进而改善物流系统的运作效率。此外, 大数据技术还能够合理规划拣选车的运行路线, 通过对各项信息的综合性分析, 优化取货时间, 并利用遗传算法等规划拣选车运行路线。此外, 大数据技术也能在一定程度上提升仓储库存量, 其不仅可以搜集物流信息, 还能分析产品生命周期, 掌握客户意愿, 从而改善仓储系统的运作效率。

(三) 优化作业流程

在作业流程方面, 大数据技术满足了仓储系统的运作原则, 即先到先服务、按货品被作业频率排序、货品优先执行权、作业执行时间最短最常四项原则。这四项原则虽然能够改善作业效率, 但也存在应用漏洞, 其没有考虑货物运输条件。而大数据技术则可以对货物运输条件进行充分的考量和分析, 其中包括车辆信息、航班信息等多个方面, 从而更进一步完善作业流程。

二、大数据技术在物流企业仓储存储系统中的应用措施

(一) 在增加聚集效益方面的应用

首先, 利用大数据技术优化建仓选址。一方面, 大数据技术可以针对消费者的习惯、喜好倾向等进行全方位的客户分析。另一方面, 也可以根据历史记录、区域政策等对不同区域的发展趋势预测分析。进而综合多方面因素选择建仓位置, 确保仓储地点既满足客户需求, 也便于商品配送, 从而避免不当选择造成的运输成本上升等问题;其次, 优化流通策略。建仓选址结束之后, 为了确保货量充足, 各个仓库之间市场会进行调货转运。为了避免货物积压等情况的出现, 可以利用大数据技术, 对该区域的货物需求情况进行分析, 并计算出合理的调货、补货周期, 同时结合提醒补货功能, 全面避免缺货、遗漏等问题的出现。不仅提升了运货效率, 也能在一定程度上缩减仓储成本;最后, 全面促进聚集效益的提升。一些物流企业资金资源有限, 所以无法进行偏远地区的运输和配送, 偏远地区的货物运输需要消耗过多时间, 不利于企业发展。所以, 可以采用联合物流的方式, 同时运用大数据技术分析不同企业的客户群体需求, 针对偏远地区客户群体的数量进行建仓选址, 形成联合仓储中心。从而不仅可以减少人力物力的投入, 还能满足偏远地区的物流需求。

(二) 在提升运作效率方面的应用

要利用大数据技术提升仓储系统的运作效率, 可以从以下几个方面入手:首先, 优化仓储分区。利用信息技术统计和分析出入库信息、外部影响因素, 如季节变化、客户迁移等, 并且利用决策树、人工神经网络等进行数据挖掘, 从而分析出库货品数量、种类、未来发展趋势等, 为仓储管理人员提供重要的决策依据, 从而改善仓库分区调整的效率;其次, 优化拣选车运行路线。利用大数据技术, 可以综合各方面信息, 如车辆位置、货物数量、重量等等, 然后进行耦合分析, 掌握货品特性对取货时间等需求的影响, 并利用遗传算法等进行数据分析, 最后规划处最科学的行车路线。在承运车辆方面, 可以采取数据驱动车辆管理的行驶, 形成车辆网络系统, 能够对运营车辆的运营路线进行跟踪管理, 也能监督驾驶行为, 各项数据都一目了然, 对改善承运车辆保养质量、优化用车成本统计等有很大帮助;最后, 优化仓库存储数量。每一种产品都有相应的生命周期, 市场也不例外。在产品生命周期前进的过程中, 市场对产品的需求也会发生变化, 进而出现销售波动。利用大数据技术搜集物流信息, 并对信息分析处理, 掌握产品和市场周期的同时, 也能了解不同客户的需求, 进而预测产品发展趋势, 从而优化仓储管理, 避免积压货物等问题。

(三) 在优化作业流程方面的应用

在遵循前文所述的运输原则的基础上, 利用大数据技术, 掌握外部运输条件, 将车辆信息、运输路况等信息编辑成一个系统, 对系统中的各项信息进行分析, 并预测未来的发展趋势, 获取货物从出货到抵达所需要的时间, 并根据计算所的时间对选择分析框架进行优化, 从而改善仓储系统在运作过程中对流程的优先选择。利用大数据技术能够实现可视化监控, 通过搭建物流信息平台, 能够继承物流信息, 实现全球定位等功能, 进而促进运输的合理性。利用大数据技术, 能够实现物流园区、仓库、网点、运输卡车等设施的连接, 其能够为承运车辆提供丰富的信息, 其中包括车况、路况等。例如, 在油品配送方面, 可以精准把我油品贸易交易市场趋势, 并对油品化工交易服务体系进行优化和创新, 采取“最多跑一次”的数字化改革模式, 在提升效率的同时, 减少资源浪费。