物流大数据，即通过海量的物流数据，包含运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。那么，对于物流企业来讲，对物流大数据收集整理的意义是什么呢？

一、依据大数据可进行智能化的决策和建议。

通过对物流数据的跟踪和分析，建立物流数据模型。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。

在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理，优化供需方案。

在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节对信息交互和共享要求比较高，可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。

从网购服务体验来讲，客户重视物流配送效率方面大大提高。通过对数据的挖掘和分析，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。

二、依据大数据可大幅提高物流运输效率。

通过大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。大数据技术可优化库存结构和降低库存存储成本。运用大数据分析商品品类，系统自动分析促销和引流的商品，根据以往的销售数据进行建模和分析，以此判断当前商品的安全库存，及时给岀预警，降低了存货，提高资金利用率，进而提高物流效率。

三、依据大数据跟踪分析供应链，优化解决方案。

通过将资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等存储起来，用于跟踪和分析供应链在执行过程中的效率、成本，能够控制产品质量；通过数学模型，优化和模拟技术综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，找到优化解决方案，能够保证生产过程的有序与匀速，最终达到最佳的物料供应分解和生产订单的拆分。

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