
大数据支撑智能物流加速发展
智能物流是工业4.0的重要主题,其利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进物联网技术,通过信息处理和网络通信技术平台广泛应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节,实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理,提高物流行业服务水平,降低成本,减少自然资源和社会资源消耗的物流系统。
电子商务为智能物流发展提供广泛市场空间。根据国家统计局首次发布的2014年电子商务交易情况调查结果显示,2014年全社会电子商务交易额达16.39万亿元,同比增长59.4%。其中B2B为12.75万亿元,同比增长62.8%;B2C为3.64万亿元,同比增长48.6%。电商对传统贸易模式的改变已深入到各行各业。
但有研究机构通过调研了解到,电商客户投诉的主要内容是送货延迟,也是所有客户投诉中最多的,大约占到所有投诉的45.6%;送货服务态度差排在第二位,约占9.6%。
当前电商面临的瓶颈和挑战,归根结底的最大问题还是整个物流系统智能化程度低的问题。这就不难理解电商发展智能物流的原因。
电商发展智能物流也有着大数据作为支撑。京东相关负责人就介绍,京东电商积累的大数据,使得可以对智能分拣、包裹运行及分拣中心处理的号单和核心节点之间的差错、差异等实施监控和比对。同时,大数据能建立一个比较好的评估体系。
由于电商的仓储、配送物流环节与传统零售卖场不同,传统卖场按照商品类别进行分类堆放,而电商则是在研究用户使用习惯之后,并结合相应的促销对入库的货物进行堆放。上述京东负责人介绍,在电商物流仓库或许难以见到同类商品堆放在一起,但在消费者订单生成之后,系统会给出最优的分拣路线,并迅速打包、出库。
正是因为电商的特有属性,京东的青龙系统所有的软件部分,即操作系统部分,都是由京东自主研发,而一些硬件相关的,例如分拣线则由合作伙伴生产。
A股机器人就与京东签订全面战略合作协议,开拓智能物流领域,机器人与京东双方计划一起共同实现达到国际先进水平的电商物流仓储运营模式,提升京东整体运营效率。京东提供实验测试场地,公司提供智能仓储及高速分拣设备,共同研发和测试满足电商运营需求的各种先进物流设备。同时,双方还共同研发的先进物流技术,应用于未来京东在国内建设的仓储物流配送中心,由公司承担设备制造生产。
智能物流迎加速发展
在电商带动下,近年来我国智能物流得到快速发展,物流仓储业相关自动化系统及设备投入规模,将由2007年的25亿元增长至2015年的453亿元,年均复合增长率约为43.64%。
目前电商主导下的物流也开始分层。京东这一自营平台类电商,是最早开始进行物流自动化方面投入的,且投入规模大,对设备要求高。品牌类电商,如小米、海尔、海澜之家、优衣库等通过官网或第三方电商平台旗舰店运营,这类电商都有自建物流系统需求,目前投资增速很快。另外,垂直类电商,比如聚美优品、日日顺、易迅、银泰、酒仙网、永辉、天猫国际等聚焦于某一大品类或某一大概念,这些电商根据发展战略不同,有的自建物流系统,有的通过第三方仓储物流服务商提供。
但就电商本身发展来看,智能物流还有很大空间。与此同时,目前,中国物流系统项目已广泛进入医药、食品饮料、机械制造、汽车制造、电力、铁路、机场、零售连锁、军队、金融、服装、印刷品、地质勘探、科研院所等众多领域。
因此预测,未来三年智能物流市场空间或超4000亿元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04