一、大数据技术概述

大数据技术主要指的是用来收集、处理、存储以及分析规模较为庞大的数据集的一系列方法或者是工具,也可以看作是能够从海量数据中高效找到有价值信息的各类技术措施。近几年随着国内网络信息技术快速发展进步,导致数据量呈现出了指数级增长态势,对于规模如此庞大的数据来讲,其中蕴含着一系列有价值的数据信息,通过对大数据技术进行合理运用,能够将这些有价值的数据从巨量的数据中提取出来,从而为相关组织制定更为科学适宜的决策或者是找到潜在商机等提供参考和依据[1]。

二、大数据技术在物流管理中的作用分析

（一）能够提高物流管理效率

大数据技术可以实时收集以及分析来自运输、仓库还有搬运等各方面的数据信息,并整理出一份数据清单,物理管理人员能够结合这份数据清单,发现物流活动存在的问题和不足,然后及时地开展供应端控制、调整仓储结构、改进车辆运输路线以及相关人员配置等。除此之外,大数据技术还可以对需求端的数据信息进行收集和管控,从而帮助物流管理人员掌握客户的需求以及喜好,进而及时改进物流方案,可在提高物流效率和质量的同时,进一步提升客户的满意度。

（二）能够降低物流成本

大数据技术可以凭借着自身强大的分析计算能力,对物流活动的运输、存储以及线路等各类信息进行深入分析,然后为物流管理人员提供可以进一步节省成本的方案或者是相关参考数据,比如能够分析出目前仓储费用、位置还有结构存在的不足,并给出合理化建议,从而降低仓储成本；能够分析路线长度以及路况,合理地选定一条最为适宜的路线来有效降低燃料成本等[2]。

（三）能够增强物流管理决策能力

想要制定一个合理正确的物流管理决策,必须要保证相关参考数据信息有良好的时效性以及准确性。大数据技术具备着极强的数据采集、存储以及分析能力,可以对物流活动的全过程数据进行采集和分析,能够减少信息层层传递期间出现的失真、不全面等问题,既可以保证数据的全面性、及时性以及准确性,还能够将有用的数据提取出来,给出合理化的建议,从而有助于提高物流管理决策的科学性、适宜性以及有效性。

三、大数据技术在物流管理中的应用研究

（一）在货物跟踪方面的运用

大数据技术当中的物联网技术以及传感器等设备,可以有效地对物流货物进行实时有效的跟踪以及监控,从而获取货物的实时状态信息,包括位置、时间等；再借助AI算法对这些数据进行分析,物流管理人员便能够实时以及高精度地对一系列货物进行追踪,以此确保货物可以安全以及高效地送到客户手中。比如在货物运输期间,货物一般情况下需经过若干个转运点,借助上述大数据技术,物流管理人员能够在货物到达各个站点时,有效地对货物的具体位置、发货以及运输时间、目的地等各类信息做出全面收集和分析,从而掌握货物的实时状态,达到高效追踪货物的目的[3]。

（二）在风险管理方面的运用

物流管理中的风险管理一般主要包括两个方面,一方面是数据安全以及隐私保护,另一方面是货物的实时监测以及预警。大数据技术在这两方面均可以发挥出重要作用,具体如下：

首先,数据安全以及隐私保护。物流管理人员可以借助大数据技术有效地对大数据开展合理适宜的分类以及标记,这样能够更为有效地保护一系列敏感数据信息。比如物流管理人员可结合数据信息的敏感程度,将其划分为若干个不同的风险管控等级,然后针对性地设置数据访问权限以及管控措施,这样可以确保只有具备相关权限的人员能够对这些敏感数据进行查阅或者是调整,有助于防止数据泄露、遗失等风险问题的出现概率。除此之外,物流管理人员还可以借助大数据技术当中的加密算法以及身份验证技术等,进一步加大数据信息保护力度,实现数据有效加密,这样即便在物流期间相关数据被截取,也很难解读具体的数据内容。另外,大数据技术还能够借助数据脱敏或者是匿名化等多种技术措施,来进一步增强个人隐私数据信息的保护能力。比如数据脱敏技术能够让个人身份难以被相关人员进行直接识别；而借助匿名化数据处理技术,能够保证相关人员在获取授权后,方可对这些个人数据进行查询以及使用[4]。

其次,货物的实时监测以及预警。通过对传感器以及物联网还有大数据分析等多种技术的运用,物流管理人员可以对货物的位置、温度、湿度还有震动等一系列有关数据做出有效收集,同时也能够对车辆行驶速度还有燃油情况等各类数据做出有效采集,然后这些数据均可以通过5G网络等实时上传到物流管理中心的信息化平台开展实时存储和处理工作。然后信息化平台当中的预警系统能够借助机器学习技术以及大数据分析技术等,对这些实时监测数据开展全面分析工作,从而对存在的风险隐患或者是已经出现的异常问题做出准确识别,并自动化开展预警活动。比如：如果某货物温度超过预定阈值或者是车辆行驶路线与预设路线不一致等,预警系统均可以快速识别出来,并及时进行预警。

（三）在客情分析方面的运用

大数据技术还能够帮助物流管理人员开展客情分析工作,这一工作主要是对数据挖掘技术以及数据清洗技术、数据分析技术等多种技术的运用。具体做法包括以下几个方面：

1. 物流管理人员需要先做好客户有关数据信息的全面收集工作。比如客户的往期订单数据、具体的交易金额、交易频率以及客户提出的一些建议、反馈等,然后借助数据清洗技术对数据进行适当的清洗以及预处理工作,包括纠正错误数据,删除重复数据以及删掉噪声数据等,以此提升客户数据信息的质量。

2. 借助数据挖掘技术以及分析技术,对清洗完毕的客户数据信息实施特征选择,以获取到有用的信息,并对客户的需求、消费行为等进行分析。比如：物流管理人员能够通过上述技术有效提取出客户消费偏好、消费能力以及消费频率等一系列特征数据。然后物流管理人员便可借助数据挖掘算法打造客情模型,同时对模型开展训练工作。

3. 在通过上述操作获取到客情分析结果之后,物流管理人员即可将分析结果合理地运用到自身的物流服务活动中去。比如可以用来优化运输路线、为客户提供一对一服务、合理地调整送货时间等等,从而进一步提升客户满意度,这对于物流企业实现高质量健康发展大有助益[5]。

（四）在路线管理中的应用

大数据技术在物流路线管理中可以发挥重要作用,主要体现在以下几个方面：

首先,路线优化算法。

以往的物流路线设计方法,主要对少数因素进行考虑,比如时间以及距离等,对于其它因素考虑较少。而通过对大数据技术进行运用,则能够对多种因素的相关数据进行运用,考虑的更为全面,有助于提高路线优化水平。其中比较关键的技术便是路线优化算法,此种算法一般包括图论以及遗传算法等等。通过对这些算法进行合理运用,能够借助分析以及挖掘海量的历史数据还有当下的实时数据,并融合利用GIS技术等,开展全要素分析工作,包括距离、时间、拥堵情况、天气状况、区域内的交通规则等等。通过对这些因素进行全面考虑和分析,可以帮助物流管理人员获取到一个最为合理、最优的运输路线,从而达到减少运输时间、成本及减轻污染等目的。

其次,运输网络优化。

通过对大数据技术进行合理运用,物流管理人员能够开展运输网络建模,以此实现运输网络的高效优化。在实际操作中需要借助大数据技术完成各类运输数据还有区域地理数据、网络拓扑等一系列数据的处理工作,然后将仓库、配送中心还有客户点等涉及到的一系列路线开展等边建模工作,以此构建出运输网络图。在此基础上还应该对运输需求开展合理建模,主要涉及需求量、时间要求还有服务级别等一系列内容,从而更为可靠地表达不同节点的相应运输需要。在实际开展运输网络优化工作时,主要借助路径规划以及资源分配等措施完成优化工作,以此提高运输效率、降低运输成本。对于路径规划,主要借助最短路径算法等技术措施来开展,可以有效明确起始节点以及目标节点两者之间的最佳路线,实际计算过程中综合考虑交通情况、时间还有运距等一系列因素。

最后,路况监控也是路线管理的一个重点内容。

物流管理人员可借助大数据技术有效地对货物运输所在地的交通数据开展收集、处理工作,包括摄像头数据、GPS定位数据以及各类交通信号灯的相关数据等,这样能够帮助物流管理人员高效地掌握货物运输所在地道路状况,比如交通流量现状?是否出现交通事故等。根据这些实时路况信息,相关物流管理人员能够实时地制定相关调整决策,以此确保运输资源能够和运输需求以及实际路况相适宜,达到最优运输的目的,尽可能地降低拥堵或者是延误等问题出现的概率。

四、结语

综上所述,在大数据时代,物流管理工作人员应积极主动利用大数据技术,借助大数据技术的一系列优势和功能,促进物流管理活动实现自动化、数字化以及智能化发展,从而不断提高物流管理成效。本文针对大数据技术在物流管理中的作用进行了深入探究,以此为物流行业进一步增强物流管理能力提供参考,推动相关物流企业实现高质量健康发展。