导读： 虽然像亚马逊这样的科技公司一路领先，但现在即使是普通的制造公司也开始实现仓库运营的自动化。仓库提供丰富的包裹存储和移动操作指标，可以深入了解效率差距。
大数据是指来自多个来源的极大数据集，这些来源通常是实时可用的，并且无法由传统数据处理系统管理。
业务成功的关键因素之一是对过去绩效数据的有效分析，如消费者数据，以改善产品提高客户满意度或运营数据，以提高效率和降低成本等都是在数据数据分析的基础上成功的。然而，在当今智能移动设备激增以及运营和运输自动化进步的互联数字世界里，我们看到向更大，更多样化的实时数据的转变正在彻底改变公司管理新时代供应的方式连锁网络。
什么是大数据？
大数据是指来自多个来源的极大数据集，这些来源通常是实时可用的，并且无法由传统数据处理系统管理。高级统计程序，机器和深度学习算法可以处理这些数据并生成模式，趋势和可实施的业务洞察。这使得公司不仅可以立即做出决策来提高效率，还可以通过大数据分析提供的持续反馈和改进循环自动调整机器人流程。
为什么大数据非常适合物流行业？
大数据非常适合物流，因为每天都有数以百万计的包裹通过托运人（卖家），收货人（买家），仓库人员，海关代理人，运输商，装载机等复杂网络经过多个接触点，包装工，运输和航空承运人。这创造了大量的数据点和巨大的潜力，可以改善交付时间和成本，并在整个网络中实现更高的可视性。
大数据如何在物流行业中使用？
1）最佳路由：
随着传感器和移动设备的普及，客户不仅可以对他们的货物进行超级型跟踪，而且货运公司也可以从发动机性能，燃油消耗，轮胎磨损甚至外部数据中收集一系列数据如天气和交通状况。数据可以处理，计算机算法可以自动管理驱动程序的路径选择。车队运营商将从更好的车队优化中获益，从而降低成本，同时确保按时交付给客户。
一个很好的例子就是当UPS使用大数据分析来实施一项政策，其中司机只有在绝对必要时才会向左转，这样可以节省4000万升燃油，并增加约350，000个订单的交付量。
同样，对于国际航运，拥堵，罢工，天气条件等数据使运营商能够对潜在的延误和客户中断提供准确和预测性的评估，并相应地调整路线和容量。
2）Smart仓储：
如今，凭借机器人包装处理，分拣和自动叉车以及其他仓库设备，我们即将完成智能仓库的全面机械化。虽然像亚马逊这样的科技公司一路领先，但现在即使是普通的制造公司也开始实现仓库运营的自动化。仓库提供丰富的包裹存储和移动操作指标，可以深入了解效率差距。
大数据分析和跟踪传感器可以改进仓库机器人，可以延长设备生命周期（通过预防性维护），加速产品移动，优化库存管理（通过更好的预测模型），还可以提高仓库安全性。仓库经理使用数据分析可以立即做出运营决策，从而实现无缝的资源分配，降低成本并提高仓库吞吐量。
3）客户满意度：
客户反馈始终通过销售代表的轶事证据或物流或大多数其他B2B行业的客户问卷调查获得。在社交媒体和公共网站上，用户提供可以针对事件特定或通用的开放，准确和最新的反馈。语义分析和文本处理等新技术可以剖析和分组这些反应并分析客户的处置，最终创建一个瞬时反馈循环。
DHL的一项研究说明了这一点，并得出结论：“对互联网的细致审查提供了公正的客户反馈”，从而使产品和客户服务经理能够设计解决方案以保证客户满意度和保留率，这在当今竞争激烈的环境中至关重要。
消费者需求正在迅速变化，企业无法再使用回顾性数据来制定战略决策以保持相关性。大数据通过显示模式和趋势的实时信息来监控此调用，这使得企业可以做出智能，即时和最显着的自动化运营决策。
通过传感器和连接设备，仓库中的机器人，交付无人机和自动驾驶车辆，数百万个可用数据点，我们看到一个全自动智能供应链，只需要通过大数据分析进行持续优化，这只是时间问题。
