大数据技术在智慧物流系统中的应用研究与实现——以苏宁为例.pdf

The Industrial Study产业研究|MODERN BUSINESS现代商业93大数据技术在智慧物流系统中的应用研究与实现以苏宁为例杨晓玲广西水利电力职业技术学院广西南宁530023基金项目：2022 年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“大数据技术在智慧物流系统中的应用研究与实现以苏宁为例”（2022KY1081）。摘要：随着第四次工业革命的推进，先进技术推动着人类社会带来了快速发展，深刻改变着人们的日常生产生活方式，技术应用场景也发生了翻天覆地大变化。以更加先进的信息技术为标志的智慧物流体系正步入快速发展阶段。智慧物流代表着新兴的现代化物流新理念、新模式。随着其深度发展，大数据技术的作用日益凸显。特别是在物流企业的三大核心业务活动中，包括但不限于运输业务、仓储业务、配送业务等环节，物流企业每天都会产生大量的物流业务数据。如今，各物流企业均已经把这些日常业务中产生的物流大数据都看作是企业前瞻性创新发展的宝贵基础数据资源。关键词：大数据技术；赋能；赋智；智慧物流；苏宁智慧物流中图分类号：TP315文献识别码：A文章编号：1673-5889（2023）18-0093-05大数据技术是社会经济高度发展的必然结果。它的速度发展极其迅速，应用范围极其广泛，已经渗透到了各行各业，已经成为人类社会第四次工业现代化发展的标志性技术。大数据技术不仅仅是改变了人们的宏观的生活方式，更是改变了人们微观的思考学习方式，同时也已经成熟的应用到了社会生活的方方面面。比如：大数据出行、大数据监控、大数据网络销售服务等。大数据技术的出现，使得通过微观知宏观的研究得以实现。即通过数据进行微观层面的探知研究预测发现宏观事物的发展趋势，深究事物背后存在的逻辑因果关系等。与此同时，该技术也引发了全球范围内的物流行业的技术革命及服务革命。大数据技术将助力物流行业从根本上改变运行模式，并在成本、效率、用户体验、商业模式等方面都将进行全新的深入变革。在此背景环境下，各物流企业都开始发展自己的大数据技术智慧物流体系。在众多企业体系的建设中。苏宁凭借其前瞻性的发展和规模化的创新性运营脱颖而出。目前已建成的智慧物流体系具有一定的代表性及参考性。本文通过分析苏宁大数据技术智慧物流的构建要素及系统创新性，为广西本土物流业的发展提供借鉴，具有一定的现实意义。一、智慧物流体系的建立（一）智慧物流体系内涵物流就是物品的流通，原意为“实物分配”或“货物配送”，是商品供应链活动和国民经济活动的重要组成部分，是为了满足客户需要而对商品、服务消费以及相关信息从产地到消费地的高效、低成本流动和储存进行的规划、实施与控制的过程；智慧物流是在此基础上，利用先进的大数据信息收集、处理、流通等技术，把实物、人员和系统更好结合起来，使物质资料的移动实现网络化、自动化、智能化和可控化的整个过程。即为把物流活动中的人、事、物、送四大方面都有机的融合到一起来，形成信息智能一体化的活动体系。智慧物流体系具有高度自动识别能力和智慧化决策支持功能，能够提供更精细化的服务，满足用户的需求。智慧物流体系主要包括数据收集、数据分析和处理、业务流程管理和服务体系建设三个方面。一方面，智慧物流体系能够为企业提供更高效组织管理供应链资源的平台和系统，有效地提高企业的生产效率。另一方面，智慧物流体系能够为消费者提供更快速更便捷的消费服务，提升购物满意度。（二）智慧物流体系构成1.物流信息管理系统物流信息管理系统是智慧物流系统中最基础、最核心的设施和子系统，包括硬件设施和软件设施部分，包含了物流信息数据处理模块、物流信息反馈模块等，能够对物流信息数据进行全过程的动态监控和追踪，能够实现各类物流信息的智慧化和精确化处理、储存、分析。在收集和获取相应的物流信息数据时，主要是通过物流运输设备和仓储中的传感器、RFID 等技术配合 GPS 技术来获得物流信息，即快递包裹运输中、进入中The Industrial Study|产业研究MODERN BUSINESS现代商业94转站等物流信息，并且通过现代移动通信网络，用计算机或者移动电子设备为载体，将收集物流信息上传到物流信息管理系统中的数据库中，并且利用大数据技术对物流信息进行更加直观和全方位的可视化管理，有效提高物流管理的效率。2.智慧配送管理系统智慧配送管理系统的主要功能是配送货物和商品，按照配送距离、周转次数和运输方式等预估配送时间，按照配送时间和线路，按时、准确、完好地将货物或商品配送到相应的代收点、客户或者消费者手中。智慧配送管理系统能够对整个物流配送过程进行管理和调控，通过智慧算法和大数据技术来分析对比多条运输线路和运输方式的成本、时间、效率等，从而实现对货物和商品配送路线的优化与调度，进一步提高物流配送的效率，使得消费者能够在更短时间内收到货物或商品，提升货物或商品配送的精准性，有效降低物流配送成本。3.智慧运输管理系统智慧运输管理系统和智慧配送管理系统的差异主要在管理对象上的差异，智慧配送管理系统面向商品或货物，而智慧运输系统面向运输设备。现代物流大部分运输设备是依靠公路运输，智慧运输管理系统负责对物流运输过程进行统一管理和控制，对运输车辆的运输状态进行动态化实时监控和调度，通过对车辆的追踪来对货物运输的异常情况进行预警和管理，间接管理货物和商品。车辆作为货物和商品载体，管理更加便利。4.智慧仓储管理系统智慧仓储管理系统包括了装卸和仓库储存两个部分，在仓库内完成货物和商品的装卸、分拣等，通过智慧化仓储管理系统和仓储内装卸分拣系统来将发往各地的商品和货物分拣到对应的位置。智慧仓储管理系统对物流仓储过程进行全面管理和控制，货物和商品到仓库后通过智慧化算法来规划和布置货物或商品的入库、出库和装卸、分拣工作，对货物和商品的质量、数量等进行实时检测和监控，以提升物流仓储的运行效率。5.智慧客户服务系统智慧客户服务系统是面向客户服务的系统，负责对客户进行管理，通过智慧语言识别、自然语言处理技术、人工智能技术等提供智慧化客户服务，以此来为客户提供更加便捷、个性化的服务，有效地提升客户的满意度和忠诚度。智慧客户服务可以实现客户服务过程的自动化和智能化，通常作为企业物流的配套服务，能够有效地提升物流企业的服务水平和竞争水平。（三）智慧物流体系与传统物流的差异1.技术手段差异智慧物流体系的核心技术手段不同，传统物流体系多依赖人工操作，也需要用到计算机设备，需要人工录入相应的物流信息和数据，并且人工操作 Excel 或者是其他应用来处理物流信息数据。而智慧物流体系全面引入了人工智能技术、大数据技术、智能传感技术、物联网技术等，能够实现物流信息手机处理的自动化和智慧化，可以利用大数据技术和智能传感技术等来采集、分析和利用物流信息数据，为物流决策优化提供有效参考。2.可追溯性差异智慧物流体系能够通过物流信息系统和追溯技术来对各个快递包裹进行实施监控和追踪，而传统物流体系的货物和商品的中间运输和配送空白较大，企业和消费者要追踪商品的运输动态信息较为困难，并且存在较大的时间滞后性。智慧物流体系可以提供准确、实时的物流信息，可以监控货物和商品运输配送的全过程，具有较强的可追溯性特征，一定程度上提升了物流运输的安全性，减小了商品或货物丢失的风险。3.成本控制差异智慧物流体系和传统物流体系还存在着成本控制上的差异，智慧物流体系可以通过智能化设备、智慧化算法、自动化处理技术等手段来处理物流信息，并且运用物流信息处理结果来支持决策，提升决策科学性。通过信息化成本来减少中间环节，加强物流服务对象和物流企业的直接沟通交流，降低中间环节的成本，以提高企业的成本控制能力，节约不必要成本，以此来使得整个智慧物流成本下降，为消费者和企业都带来更高的经济效益，消费者可以以更低成本完成线上购物，企业可以以更低成本完成线下物流运输。4.苏宁智慧物流核心业务体系基于全供应链物流体系来看，物流重要的环节一般就是指：运输、仓储、配送这三个核心业务。苏宁所定义的苏宁智慧物流体系也是主要强调在这三个业务活动块上的。苏宁构建的智慧物流体业务体系如图 1 所示。图1苏宁智慧物流业务体系图苏宁从 20 世纪 80、90 年代就开始了规模化且创新性的物流体系建设。经过了近四五十年的发展，苏宁物流已经构建起了在全国以大小区域为管理中心的并链接到全国各大城市及居民各大生活区的物流链条基础配送网络，并已经形成了具有苏宁独家物流特色的八爪鱼式互联互通的物流运营管理模式。二、大数据技术在智慧物流系统中的应用（一）苏宁大数据技术的应用与实现针对苏宁的全供应链的智慧物流体系，大数据技术在其体The Industrial Study产业研究|MODERN BUSINESS现代商业95系中的应用也主要体现在三大业务环节上：运输、仓储以及配送。苏宁在这三大业务上广泛应用大数据技术，通过大数据技术与智慧物流体系的整合，实现了大数据技术应用场景的进一步拓宽，大数据技术在三大业务的应用场景如下所述。第一，在运输业务上，苏宁将大数据技术应用于货物或商品的物流运输上，同人工智能技术结合起来，科学合理地收集和处理物流信息，使得苏宁的智慧物流体系的智能化和数字化程度进一步加深。因此，大数据技术的应用可以使苏宁的运输业务环节实现了利益的最大化，使运输资源得到了最合理、最优化的配置。第二，在仓储业务上，大数据技术可以让苏宁的仓储库存具备大数据控制下的自动化能力，在仓库内全面融入大数据技术，实现数字化装卸和分拣，通过人工智能机器人和分拣运输机，基于智能算法和数字化控制来实现无人化分拣与装卸，提高了苏宁仓储物流的自动化过程和仓储物流的大数据数字化服务水平。第三，在配送业务上，大数据技术的应用可以实现配送业务环节的大数据实时动态控制，即大数据实时动态配送业务，使得配送资源得到更加合理的配置和组合，提高了配送效率，做好了最后一公里的送货到家服务，提升了客户的服务体验。（二）苏宁大数据智能运输业务苏宁的大数据智能运输业务首先是运用大数据技术去采集捕捉相关信息，比如：某商品的市场供应销售数据、订单所属商品的流向信息数据、订单所属消费者的定位信息、消费者行为习惯信息等数据，然后，再经过大数据技术处理流程进行算法分析挖掘运算，建立起了该关注商品的流向、流量、流通结构等“三流”数据信息的信息源头管理库。该关注商品的“三流”数据信息，是指导物流企业进行智能运输的关键要素。通过“三流”信息就可以科学的控制整个苏宁企业的运输资源。使苏宁在运输业务环节实现了利益的最大化。苏宁大数据智能运输业务解决方案如图2 所示。图2苏宁大数据智能运输业务解决方案苏宁的大数据智能运输业务通过全国各地运输车辆和运输路线的联动，在车辆上安装传感器，将采集到的信息数据储存到系统中，通过大数据技术的数据清洗、挖掘和处理功能来处理各类信息，从而为苏宁动态调整运输业务，优化资源配置提供可靠的信息参考，并且构建形成“商品数据采集-大数据储存-大数据技术-分析挖掘”的大数据智能运输业务体系。大数据技术智能运输给苏宁在运输业务环节带来了智能化的实时动态调度和提前部署调度，在运输资源配置环节上产生利益的最大化。苏宁大数据智能运输业务解决方案，帮助苏宁完美的实现了对热门关注商品的发展方向进行全盘挖掘和多维度的把控。实现苏宁对运输全过程实时智能动态化控制，给企业的战略提供了提前部署的依据和方向。指导企业提前进行战略部署，抢占先机，赢得市场。（三）苏宁大数据自动化仓储业务大数据自动化仓储业务是苏宁智慧物流体系当中最关键的环节，建成了亚洲最大的电商大数据自动化仓库。从传统的仓库管理到信息化仓储，再到数字化仓储，最后发展到现在的大数据自动化仓储。首先，它采集仓储作业中的各种绩效基础数据来作为仓库自动化大数据分析的基本数据。比如，仓库的拣货效率数据、货物入库效率数据、货物装车的效率数据，以及货物出库量的绩效数据等。这些数据作为仓库的基础数据来进行分析和挖掘。对仓库备货、存货、出货等进行全方位的精准指导。图3苏宁大数据自动化仓储业务模型图 有了这个大数据自动化仓储业务和关注商品“三流”的大数据分析后，就可以实现仓储布局的科学性。首先，各类商品如何摆放位置进行存储最科学，效率最高。其次，是通过主要销售流向区域分布分析后，可以直接得出第二维度的仓库区域科学合理布局。The Industrial Study|产业研究MODERN BUSINESS现代商业96苏宁的大数据自动化仓储业务还能够实现大数据拣货路径最优化指导。能够根据商品的出库数据情况和存储数据情况以及配送区域目的地情况等数据信息来进行自我学习,然后经过大数据技术处理计算出最优的拣货路径。首先，拣货员通过大数据技术计算出来的最优拣货路径图像信息，再按照最优拣货的标识信息进行拣货，极大的提升了拣货效率和仓库的运转效率。（四）苏宁大数据实时动态配送业务苏宁依靠战略定位，致力于打造一个全链路、全场景的“新零售商品+生鲜食品冷链物流服务”的生活区配送网络，然后采用“苏宁物流+前置仓”等多种组合模式以及大数据实时动态配送业务服务。要完成这个目标，大数据技术作为后台支撑功不可没。首先，通过大数据技术可以解析出不同时节不同区域各种商品的关联度，哪些商品大概会在什么时候会被哪个区域的哪些人员采购。通过大数据分析筛选之后。就可以提前在相应区域的管辖仓库（前置仓）做好提前部署工作，把最后的配送环节提升至最高效率。图 4苏宁物流+前置仓管理区域示意图其次，用户订单数据、用户的具体信息数据、配送区域信息数据、配送仓库信息数据（前置仓信息数据）、实时交通状况信息数据等影响因素数据等都会成为在配送业务过程中大数据技术分析时所关注的数据信息，然后再把这些信息要素进行数据采集及算法挖掘分析，最后，再形成一个结合电子地图的可视化的货物配送方案，从而提高配送效率，提升服务满意度。苏宁在该业务作业上采用的是多源异构的综合分析建模分析算法来实现，即多种数据来源共建数据分析挖掘的方法。建模的设计模型如图 5 所示。图5多源异构的综合算法分析模型图四、系统结构总结及技术路线（一）大数据技术智慧物流云服务平台系统框架根据我们对苏宁智慧物流体系的研究来看，大数据技术赋能其智慧物流的实现主要包括三大核心业务系统的功能：（1）大数据智能运输业务；（2）大数据自动化仓储业务；（3）大数据实时动态配送业务。这三大业务模块的实现思想及方法均在上文分别阐述了，这节里我们总结搭建出一个核心的软件公共框架大数据技术智慧物流云服务平台，做为苏宁大数据技术在智慧物流业务上系统应用的总结，该框架系统包括：大数据智能运输业务、大数据自动化仓储业务、大数据实时动态配送业务、其他基本应用管理（比如：订单跟踪管理等，可以做成插件接口的方式加以拓展应用）。这些应用将能够从人、事、物、送四方面涵盖苏宁大数据技术赋能下的智慧物流运营管理方式。有效的解决商业模式陈旧、运营成本高、效率低、价格高、用户体验差等一般物流企业存在的突出问题。该公共系统架构设计如图 6 所示。图6苏宁总结系统架构设计图苏宁大数据技术智慧物流服务平台总共包括了大数据智能运输业务模块、大数据自动化仓储业务模、大数据实时动态配送业务模块、其他基本应用管理模块、报表统计分析模块以及系统配置管理模块。其中，在大数据智能运输业务模块，苏宁采取了三种数据信息的搜集和采集方式，并且将搜集的数据信息进行预处理，将数据转换为可以应用于后续标准化和统一分析处理的数据格式，并且将各类传感信息数据进行分类分库储存。通过生成的大数据自动化仓储业务类数据、大数据实时动The Industrial Study产业研究|MODERN BUSINESS现代商业97态配送类业务数据、大数据实时动态运输类数据和其他数据的分析来拓宽大数据技术智慧物流云服务平台应用场景，构建多源异构综合分析模型，明确空间地理数据、订单用户信息、关联信息等，从而辅助多种智能方案的输出。（二）基于 J2EE 及 SOA 的大数据技术智慧物流云服务平台技术路线苏宁的大数据技术智慧物流云服务平台及其软件公共框架是基于 J2EE 及 SOA 的技术路线所开发的。J2EE 是企业级别的Java 技术系统功能开发解决方案的总称。它是建立在 Java 2平台上的软件工程系统功能解决方案。通过统一的底层技术开发平台及资源的整合，降低开发多层应用的复杂性，使得开发工作量较少而且相对于的费用较低。同时提供对现有应用程序集成强有力支持，完全支持各种开发架构的搭建，比如：MVC架构等，有良好的向导性和安全机制，系统的性能可以达到很高的级别。SOA 是一种面向服务端的软件体系结构技术，SOA 提倡的是一种服务型的软件架构模式开发。它优化了之前体系结构的不足之处，实现了软件开发设计上的“松散耦合、位置透明、协议独立”；最主要的它是基于服务的形式进行应用，这些组合可以结合实际而改变，只要系统的接口不变，其新组合的应用程序构建将不会受到影响，可以继续存在于整个软件体系当中。（三）大数据智慧物流云服务平台软件架构的优势分析苏宁大数据智慧物流云服务平台充分融合了大数据技术和人工智能技术，整合已有的数字化赋能和人工智能技术赋能的应用场景，并且基于 J2EE 及 SOA 技术展开框架设计和平台软件功能，包含了大数据技术、人工智能技术、J2EE 及 SOA 技术的各个优势，其优势或特征包括：（1）更高的业务和 IT 一致性，大数据智慧物流云服务平台的各个业务模块和功能与计算机技术具有较高的一致性；（2）各个业务模块和组件构成了完整的系统，各个业务模块组件相互独立又相互协调，综合组成功能系统，为苏宁智慧物流体系服务；（3）在软件开发设计上表现出既松散又耦合的特征，能够根据企业自身业务的变动需求和物流体系的转变来自由组合，具有更高的灵活性；（4）不用的应用可以共同进行协同工作，提高物流业务之间的协调性；（5）动态构建应用程序，根据应用场景需要以及物流业务开展的需求调整应用程序代码，改变应用程序的运行方式和功能结构；（6）更高的代码重用率，能够通过应用场景叠加和整合，重复应用代码，提高代码利用效率；（7）大数据智慧物流云平台框架和程序设计的过程更加标准，降低了应用程序的运行风险和错误率。五、结论结合当今社会发展潮流，特别是随着智慧物流的发展与应用，为满足人民日益增长的消费需求和消费体验，本文以大数据技术在智慧物流系统中的应用研究与实现为研究主题，选取苏宁智慧物流为研究对象，分析了大数据技术在苏宁智慧物流系统中的应用与实现，重点分析了实现过程、思想及方法。首先是苏宁智慧物流的布局与构建，然后是大数据技术的应用，如何实现大数据智能运输业务、大数据自动化仓储业务、大数据实时的动态配送业务这三大核心业务。最终实现了大数据技术赋能、赋智于智慧物流的核心业务环节，为物流企业提高了效率，创造了价值，提升了竞争力。大数据智慧物流服务平台和应用程序的应用能够有效地革新物流企业的物流服务方式和物流体系运行结构，通过大数据技术和人工智能技术释放劳动力，减小物流一线员工的相对比例，提升物流管理人才占比，优化现代物流服务人才结构，进一步降低物流成本，解决物流企业在物流服务和物流业务开展效率、价值、用户体验、商业模式等诸多方面的问题。还可以有效地为广西本土传统物流企业进行数字化智能转型给予技术路线上的直接参考，为广西本地物流企业探索智慧化供应链管理模式，充分利用大数据赋能优势拓展大数据技术应用场景，优化智慧物流服务体系和管理体系，从而为物流企业的仓储业务、运输业务和配送业务等提供更高效的物流管理工具，从而提升广西本土物流企业的竞争力。参考文献：1 刘虹玉，王双金.大数据在仓储物流中的发展与应用“大数据与智慧物流”连载之三J.物流技术与应用，2017，22（3）：134-136.2 5G助力仓储智能化发展J.物流技术与应用，2020，25（9）：60-65.3 朱溪亭.“大数据”背景下智慧物流与太仓市现代农业融合创新发展路径研究J.物流科技，2022，45（18）：55-57.4 陶巍，周长荣.基于大数据的智慧物流系统架构研究J.中国物流与采购，2022（20）：74-75.5 程子璐，曾晓晴.智慧物流背景下电商仓储优化改造应用综述J.物流工程与管理，2022，44（10）：64-66.6 刘诗琪.大数据时代下我国智慧物流的发展策略研究J.物流科技，2023，46（2）：26-28.7 罗宇.大数据时代背景下我国智慧物流的发展研究J.中国储运，2022（12）：115-116.8 扈维.AI让物流更高效百度智能云智慧物流解决方案J.中国物流与采购，2023（15）：42.9 廖彦超.大数据背景下物流行业降本增效策略探究J.中国物流与采购，2023（15）：155-156.作者简介：杨晓玲，广西水利电力职业技术学院硕士研究生，讲师，研究方向：大数据。