時(shí)間：2017-03-23 16:47:57 點(diǎn)擊：次
來(lái)源：物流應(yīng)用與技術(shù) 作者：

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大數(shù)據(jù)對(duì)于未來(lái)倉(cāng)儲(chǔ)物流的發(fā)展有著變革性的意義,。倉(cāng)內(nèi)的各種物資如何完成高效的運(yùn)轉(zhuǎn)作業(yè),，其核心在于如何挖掘出倉(cāng)儲(chǔ)相關(guān)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,，并把它與倉(cāng)內(nèi)的各種設(shè)備和作業(yè)策略結(jié)合起來(lái),。

隨著物流的智能化發(fā)展,，大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用日益凸顯,。京東通過(guò)將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到倉(cāng)儲(chǔ)物流作業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié),，形成京東倉(cāng)儲(chǔ)物流的核心競(jìng)爭(zhēng)力,，引導(dǎo)企業(yè)走向智能化,、精細(xì)化的物流發(fā)展之路,。本文從政策環(huán)境、技術(shù)環(huán)境,、行業(yè)環(huán)境三個(gè)方面淺析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),。

在物流企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸,、配送,、加工等環(huán)節(jié)每天都會(huì)涌現(xiàn)出海量的數(shù)據(jù)，面對(duì)海量數(shù)據(jù),，物流企業(yè)在不斷增加大數(shù)據(jù)方面投入的同時(shí),，不再僅僅把大數(shù)據(jù)看作是一種數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析的信息技術(shù),，越來(lái)越多的企業(yè)把大數(shù)據(jù)看作是一項(xiàng)戰(zhàn)略資源,，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)中心,，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息價(jià)值,，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)給物流企業(yè)帶來(lái)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，在戰(zhàn)略規(guī)劃,、商業(yè)模式和人力資本等方面做出全方位的部署,，為企業(yè)物流運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的戰(zhàn)略決策,、運(yùn)營(yíng)規(guī)劃、資源統(tǒng)籌,、人效提升、成本控制等方面提供有力支撐,，從而幫助企業(yè)優(yōu)化管理,，提高行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

倉(cāng)儲(chǔ)物流作為物流運(yùn)作中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),，其日常運(yùn)營(yíng)生成和積累了龐大的用戶入庫(kù),、出庫(kù)、揀選等訂單行為數(shù)據(jù),，如何通過(guò)大數(shù)據(jù)將這些信息對(duì)接,，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集并整合，通過(guò)數(shù)據(jù)中心分析,、處理轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息,，是整個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)物流行業(yè)目前最為關(guān)心的問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)在倉(cāng)儲(chǔ)物流中的發(fā)展現(xiàn)狀

1.政策環(huán)境

目前,，國(guó)家出臺(tái)的與大數(shù)據(jù)相關(guān)的物流行業(yè)規(guī)劃和政策,，主要包括《第三方物流信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)案例指引》、《商貿(mào)物流標(biāo)準(zhǔn)化專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃》,、《物流業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃（2014-2020年）》,、《關(guān)于推進(jìn)物流信息化工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》等一系列政策，將大數(shù)據(jù),、信息化處理方法作為物流行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要指導(dǎo)思想,。

2013年6月發(fā)布的《交通運(yùn)輸業(yè)推進(jìn)物流業(yè)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出，加快推進(jìn)交通運(yùn)輸物流公共信息平臺(tái)建設(shè),，完善平臺(tái)基礎(chǔ)交換網(wǎng)絡(luò),，加快推進(jìn)跨區(qū)域、跨行業(yè)平臺(tái)之間的有效對(duì)接,，實(shí)現(xiàn)鐵路,、公路、水路,、民航信息的互聯(lián)互通,。鼓勵(lì)企業(yè)加快推進(jìn)信息化建設(shè)。

2014年2月發(fā)布的《第三方物流信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)案例指引》指出,，對(duì)第三方物流信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的指導(dǎo)思想,、基本原則、建設(shè)類型,、建設(shè)標(biāo)準(zhǔn),、保障措施與考核要求等進(jìn)行了具體說(shuō)明,，并收錄了目前國(guó)內(nèi)經(jīng)營(yíng)模式較為先進(jìn)、取得較好經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益的第三方物流信息平臺(tái)建設(shè)案例,。

此外,，交通運(yùn)輸部正在編制的物流發(fā)展“十三五”規(guī)劃，其中統(tǒng)籌謀劃現(xiàn)代物流發(fā)展,，指出要發(fā)展智慧物流,，適時(shí)研究制定“互聯(lián)網(wǎng)”貨物與物流行動(dòng)計(jì)劃，深入推進(jìn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù),、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用；強(qiáng)化公共物流信息平臺(tái)建設(shè),，完善平臺(tái)服務(wù)功能,。

2.技術(shù)環(huán)境

大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理,、存儲(chǔ),、大數(shù)據(jù)分析、可視化等技術(shù),。

在數(shù)據(jù)獲取上,，現(xiàn)有的RFID射頻技術(shù)、傳感技術(shù),、系統(tǒng)日志抓取技術(shù),、EDI交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)等，都能從倉(cāng)內(nèi)運(yùn)營(yíng)中獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化,、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),，這些龐大的數(shù)據(jù)量是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)于倉(cāng)儲(chǔ)物流的根本。目前仍需突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集,、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù),；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù),；設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型,，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上,，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái),，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用,。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化,、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ),、可表示,、可處理,、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）,、能效優(yōu)化的存儲(chǔ),、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù),，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù),，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù),；突破大數(shù)據(jù)移動(dòng),、備份、復(fù)制等技術(shù),；開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù),。

在數(shù)據(jù)分析上，改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),。開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘,、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),。突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接,、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)。突破用戶興趣分析,、網(wǎng)絡(luò)行為分析,、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

3.行業(yè)環(huán)境

2013年被稱為大數(shù)據(jù)元年,，2014年則為移動(dòng)互聯(lián)元年,。物流大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用剛剛起步，尚屬新興的研究領(lǐng)域,，發(fā)展比較緩慢,。從細(xì)分市場(chǎng)來(lái)看，醫(yī)藥物流,、冷鏈物流,、電商物流等都在嘗試趕乘大數(shù)據(jù)這輛高速列車(chē)，但從實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看,，目前電商物流憑借互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)具有一定的先發(fā)優(yōu)勢(shì),。大數(shù)據(jù)或?qū)⒊蔀槲锪髌髽I(yè)的強(qiáng)力助手。作為一種新興的技術(shù),，它給物流企業(yè)帶來(lái)了機(jī)遇,，合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),，將對(duì)物流企業(yè)的管理與決策、客戶關(guān)系維護(hù),、資源配置等方面起到積極的作用,。2014年，中國(guó)物流大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模為2.92億元,，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到188.23億元,。大數(shù)據(jù)在電商物流企業(yè)中的應(yīng)用貫穿了整個(gè)物流企業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，其中電商的倉(cāng)儲(chǔ)物流環(huán)節(jié)由于表單直接與前臺(tái)銷售數(shù)據(jù)相連,，其數(shù)據(jù)更具挖掘和應(yīng)用價(jià)值,。

大數(shù)據(jù)在京東倉(cāng)儲(chǔ)物流中的應(yīng)用

京東擁有全品類的倉(cāng)庫(kù)，又有全國(guó)最復(fù)雜的新物流網(wǎng)絡(luò),，還有最密集的終端配送系統(tǒng),。基于這三個(gè)維度,，在京東的物流系統(tǒng)中,，每天都在產(chǎn)生數(shù)以億萬(wàn)計(jì)的實(shí)時(shí)作業(yè)數(shù)據(jù)，這些真實(shí)有效的數(shù)據(jù)是京東構(gòu)建人工智能算法平臺(tái)的基礎(chǔ),，在這個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,，京東能夠?qū)崿F(xiàn)平臺(tái)的自主進(jìn)化和推演，幫助企業(yè)選擇出符合業(yè)務(wù)模型的算法模型,，從而讓執(zhí)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能,。

1.科學(xué)庫(kù)存布局

電商企業(yè)向全品類擴(kuò)張時(shí)必然面臨一個(gè)問(wèn)題——如何在全國(guó)范圍內(nèi)進(jìn)行合理的庫(kù)存布局，以此實(shí)現(xiàn)成本和效率之間的最優(yōu)化,。庫(kù)存布局包含兩個(gè)維度的含義,，第一個(gè)維度是在各個(gè)倉(cāng)庫(kù)里面放哪些品類的商品，如何在跨倉(cāng)之間解決高拆單率的問(wèn)題,；第二個(gè)維度是在同一個(gè)庫(kù)內(nèi),，哪些商品放在一起是最合適倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)的問(wèn)題?；谶@個(gè)痛點(diǎn),，京東在以往運(yùn)營(yíng)過(guò)程中積累的海量數(shù)據(jù)起到了作用。通過(guò)大數(shù)據(jù)可以解析出不同的季節(jié),、不同的區(qū)域,，訂單和商品的關(guān)聯(lián)度，系統(tǒng)可以知道哪些商品會(huì)非常頻繁的被同一個(gè)客戶下單購(gòu)買(mǎi),。通過(guò)京東的智能算法,，去形成京東獨(dú)有的對(duì)于商品的第四級(jí)分類，該分類方式能夠幫助企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)物流服務(wù)水平和成本之間的最優(yōu),。

對(duì)于京東的倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)說(shuō),，在過(guò)去一年里已經(jīng)深入挖掘了“20W×20W/日”的訂單數(shù)據(jù),，構(gòu)建起一個(gè)基于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)立方體，萃取穩(wěn)定可信的商品關(guān)聯(lián)度,，在此基礎(chǔ)上集中應(yīng)用先進(jìn)算法,，自主研發(fā)了全品類商品布局解決方案。該方案能夠精細(xì)化梳理數(shù)百萬(wàn)甚至上千萬(wàn)SKU在550萬(wàn)平方米庫(kù)房中的布局結(jié)構(gòu),，在倉(cāng)間級(jí),、倉(cāng)內(nèi)級(jí)、巷道級(jí)三個(gè)維度,，系統(tǒng)性地推動(dòng)京東運(yùn)營(yíng)體系商品布局最優(yōu)化,。

2.揀貨路徑優(yōu)化

在揀貨過(guò)程中，一般是由系統(tǒng)下傳揀貨集合單給揀貨人員,，由揀貨人員按照集合單上的商品順序依次完成揀貨作業(yè),。京東原有的倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)雖然采用訂單的批次處理策略，但主要依賴于倉(cāng)庫(kù)人員的經(jīng)驗(yàn),，人工設(shè)置篩選條件來(lái)生成揀貨集合單任務(wù)，從而造成揀貨位置分布極其分散,、揀貨行走路徑冗長(zhǎng),、揀貨路徑選擇不合理等問(wèn)題，嚴(yán)重阻礙了倉(cāng)庫(kù)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率,。

而現(xiàn)在,，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，京東的倉(cāng)內(nèi)系統(tǒng)可以根據(jù)商品的歷史出庫(kù)數(shù)據(jù)和儲(chǔ)位數(shù)據(jù)情況來(lái)進(jìn)行自我學(xué)習(xí),，對(duì)具有相似屬性的訂單進(jìn)行地理位置上的分類,，將局部區(qū)域的訂單集中在一起，用算法取代人腦規(guī)劃超過(guò)550萬(wàn)平米庫(kù)房的最優(yōu)揀貨路徑,，用代碼代替人腿協(xié)助近萬(wàn)名揀貨員奔跑,，讓巨型物流中心的揀貨員，像行走在7-11便利店一樣,，每穿越一個(gè)貨架,，都滿載而歸，從而節(jié)省揀貨行走時(shí)間,，提升倉(cāng)庫(kù)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

3.智能單量預(yù)測(cè)

利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的一個(gè)重要方向，通過(guò)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù),，可以挖掘出消費(fèi)者的消費(fèi)偏好及習(xí)慣,，預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求，從而將商品物流環(huán)節(jié)和客戶需求同步進(jìn)行,，將商品提前布局到消費(fèi)需求周?chē)?、并預(yù)計(jì)運(yùn)輸路線和配送路線,，緩解運(yùn)輸高峰期的物流壓力，提高客戶的滿意度和客戶粘度,。

目前京東已經(jīng)將銷售預(yù)測(cè)和銷售計(jì)劃相結(jié)合,，建立了一套獨(dú)有的智能單量預(yù)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于實(shí)時(shí)計(jì)算的大數(shù)據(jù)平臺(tái),，主要通過(guò)對(duì)歷史銷售數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),，自動(dòng)抓取營(yíng)銷方案，可預(yù)測(cè)某商品在未來(lái)的銷售單量,，輸出疊加的單量預(yù)測(cè),。通過(guò)大數(shù)據(jù)支撐的智能單量預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠支持京東全品類千萬(wàn)級(jí)自營(yíng)SKU的需求預(yù)測(cè)，單量預(yù)測(cè)品類倉(cāng)維度準(zhǔn)確率達(dá)到85%,，是庫(kù)存管控相關(guān)系統(tǒng)重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源,，也是京東數(shù)字化驅(qū)動(dòng)智慧運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。

4.倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)人效提升

每年的“6.18”,、“雙11”,，京東的訂單交易額都會(huì)增長(zhǎng)幾倍甚至十幾倍，需要在倉(cāng)庫(kù)站點(diǎn)完成配送的包裹數(shù)也倍增,，這種倍增對(duì)于物流交互體系來(lái)說(shuō)產(chǎn)生的壓力毋庸置疑,，隨著人力成本的提升，依靠于傳統(tǒng)的人海戰(zhàn)術(shù)已經(jīng)越來(lái)越難以解決,。京東已經(jīng)開(kāi)始采用基于大數(shù)據(jù)的人工智能和自動(dòng)化技術(shù)來(lái)解決人效問(wèn)題,。在京東“亞洲一號(hào)”系列倉(cāng)庫(kù)中，投入使用了大量的自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)（AS/RS）,、輸送線,、自動(dòng)分揀機(jī)等物流自動(dòng)化設(shè)備，在這些環(huán)節(jié)提高了庫(kù)內(nèi)作業(yè)效率,；在京東無(wú)人倉(cāng)中,，利用數(shù)據(jù)感知、機(jī)器人融入和算法指導(dǎo)進(jìn)行生產(chǎn),，全面改變了目前倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)行模式,，極大提升效率并降低人力消耗。

在這些人工智能和自動(dòng)化設(shè)備背后,，大數(shù)據(jù)支撐的算法是核心和靈魂,。在上架環(huán)節(jié)，算法將根據(jù)上架商品的銷售情況和物理屬性,，自動(dòng)推薦最合適的存儲(chǔ)貨位,；補(bǔ)貨環(huán)節(jié)，補(bǔ)貨算法的設(shè)置讓商品在揀選區(qū)和倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)的庫(kù)存量分布達(dá)到平衡；出庫(kù)環(huán)節(jié),，定位算法將決定最適合被揀選的貨位和庫(kù)存數(shù)量,，調(diào)度算法將驅(qū)動(dòng)最合適的機(jī)器人進(jìn)行貨到“人/機(jī)器人”的搬運(yùn)，以及匹配最合適的工作站進(jìn)行生產(chǎn),。大數(shù)據(jù)使得京東能夠有足夠大的信心去迎接因?yàn)橄M(fèi)升級(jí)而帶來(lái)的更大規(guī)模的物流交付體系的壓力,。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)對(duì)于未來(lái)倉(cāng)儲(chǔ)物流的發(fā)展有著變革性的意義。倉(cāng)內(nèi)的各種物資如何完成高效的運(yùn)轉(zhuǎn)作業(yè),，其核心在于如何挖掘出倉(cāng)儲(chǔ)相關(guān)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,，并把它與倉(cāng)內(nèi)的各種設(shè)備和作業(yè)策略結(jié)合起來(lái)。未來(lái),，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以捕捉倉(cāng)內(nèi)的每一個(gè)資源的狀態(tài),，包括人、設(shè)備,、設(shè)施,、庫(kù)存、訂單,，通過(guò)這種動(dòng)態(tài)狀態(tài)的捕捉,，可以即時(shí)獲取到生產(chǎn)線上的瓶頸。把這些數(shù)據(jù)匯聚到中央調(diào)度系統(tǒng),，由中央調(diào)度系統(tǒng)去做柔性的,、動(dòng)態(tài)的安排。利用大數(shù)據(jù)也可以突破現(xiàn)有倉(cāng)庫(kù)不同商品,、不同作業(yè)模式的限制，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的策略引擎可以根據(jù)當(dāng)前的訂單結(jié)構(gòu)和倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)能,，自主地調(diào)控對(duì)不同訂單,、不同業(yè)務(wù)流程的作業(yè)模式，從而解決全領(lǐng)域,、全業(yè)務(wù)形態(tài),、全品類商品的同倉(cāng)生產(chǎn)問(wèn)題。大數(shù)據(jù)為倉(cāng)儲(chǔ)物流的精細(xì)化作業(yè),、智能化作業(yè)提供了無(wú)限暢想的空間,，同時(shí)如何有效收集、處理,、分析指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的分散數(shù)據(jù)以服務(wù)于倉(cāng)儲(chǔ)物流的現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)和決策指引,，也是企業(yè)當(dāng)前面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。