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浅析计算机大数据对智慧物流的影响
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摘要：计算机大数据技术被广泛应用至生活的各个方面，数据不但具备记录作用，还可以分析消费者的行为习惯，具备较大的社会价值。当前物流行业应用大数据技术，更是具备不可估量的作
计算机大数据技术被广泛应用至生活的各个方面，数据不但具备记录作用，还可以分析消费者的行为习惯，具备较大的社会价值。当前物流行业应用大数据技术，更是具备不可估量的作用，可以在创新物流发展模式的基础上，促进整个社会的稳定发展。
一、大数据技术下智慧物流结构
智慧物流应用计算机大数据后，可以分为感知层、网络层、云平台层以及应用层等部分，其中应用层可以完成信息处理、车辆调度、配送管理、路径规划等工作；平台层完成数据存储、信息交换以及智能分析等工作；网络层包括无线传感网、无线通信网以及宽带互联网等部分；感知层可以完成扫码终端、集装箱、输送机以及仓库等方面的工作。各个层级互相配合，完成数据的交换处理，为智慧物流提供支持。
二、收集分析物流大数据
（一）收集物流大数据
互联网、传感器、物联网以及移动设备等均属于物流大数据的来源渠道，物流工作人员主要利用互联网日志、传感器等收集数据信息。互联网日志在收集物流信息时，主要集中分析相关平台中的日志信息，电子商务用户进行消费操作时便会产生购买与浏览记录，甚至还会呈现商品的评价信息。传感器则可以收集物流时间、环境以及地点等信息，web则归纳收集价值数据[1]。
（二）分析物流数据
一是进行深度学习，整理分析社交网络或电子商务平台中产生的日志与数据。随着大数据技术的快速发展，很多网络公司已经设计出更为复杂的数据处理模型，此时则应进行深度系统学习，有效分析不同层次的数据信息，其中最为常用的则是分布式数据库系统。二是知识计算，在比对分析大数据的基础上，筛选收集到的信息，选择出价值信息，并积聚建立计算数据的网络系统，在优化配送路线的前提下，降低物流成本。
三、设计大数据智慧物流功能
首先要完成数据的传输与共享，物流信息交换期间涉及企业供货方、采购方、物流企业运输部门以及相关政府单位等，应整合各种数据平台，解决不同部门数据易构问题。其次应实时跟踪管理物流信息，物流企业应利用物联网技术、大数据技术以及卫星定位技术等，通过物联网实时采集车辆与货物信息，在利用互联网上传至智慧物流平台，在跟踪处理货物与优化调度货物的基础上，实时监听货运车辆，全方位提高车辆的安全系数，保证运输的安全性。最后是分析处理数据，对收集的原始数据进行数据挖掘、模糊分析以及预测等，深入挖掘对企业有用的关键信息，并在统计物流数据的基础上，得出最佳的配送线路。比如京东商城可以利用大数据技术，通过实时演示数据信息，了解整个物流过程，通过预估缩短送货时间，建立可行站点[2]。
四、完成物流大数据可视化转化
物流企业应利用数据库集成技术，将不同业务划分为不同方面，加快处理过程，且一般包括用户层、功能层以及中央数据库等。系统的用户层也属于表现层，被广泛应用至客户端，系统用户可以通过浏览器完成访问，并完成指令下达，实现相关的物流业务功能。功能层可以连接物流数据库，在整理分析数据信息的前提下，将其反馈至客户端。中央数据库则可以在分析整理的基础上，及时更新物流信息，并具备数据存储功能[3]。
五、实际应用流程
一是进行市场预测，通过调查问卷获得的客户偏好信息具备一定的延迟性，制定营销策略较为滞后，甚至还会错过最佳的销售时机。而在市场预测过程中应用大数据技术，则可以解决此问题，保证用户信息的实时处理，并根据分析结果，安排最佳存储量。二是选址物流中心，物流企业在选择物流中心时应综合考虑资金量、配送路线以及企业性质等方面，此时可以利用大数据分类树方法，根据不同需求选择合适算法，保证问题的最优解决。三是优化配送线路，企业应利用大数据配合定位技术，准确确定运输车辆所处位置，根据智能算法确定车辆的最优行驶路径，提高配送效率。其间可以利用多媒体技术实现信息的可视化，直观展示物流信息，完成线路提醒、语音报警等功能。除此之外，还可以通过数据的可视化处理，保证物流企业可以调整战略部署，规避经营风险，保证决策的正确性。物流配送中的预警提示应通过不同颜色表示，完成分拣、包装以及调度信息方面的预警工作，提高物流服务水平，保证客户满意度。四是优化仓库储位与库存量，为了进一步提高物流企业的配送与分拣效率，应利用大数据的关联模式，在结合企业商品数据关联度的基础上，安排最优仓储货位。在确定最优库存量时，工作人员应根据历史库存数据预测销量，结合云平台的大数据技术实现仿真模拟，包括计算库存周转率、分析库存方针以及多层ABC分析等方面。对于需要进出口贸易的企业，还应保证金融与港口大数据平台的对接，简化办理流程，在节约时间的基础上，提高运作效率。
文章来源：《计算机产品与流通》 网址: http://www.jsjcpylt.cn/qikandaodu/2021/0329/1072.html
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