大數(shù)據(jù)對(duì)于未來倉(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。

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。

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，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過構(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》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》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，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)鍵問題。開發(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，但從實(shí)際應(yīng)用情況來看，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。

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)的問題。基于這個(gè)痛點(diǎn)，京東在以往運(yùn)營(yíng)過程中積累的海量數(shù)據(jù)起到了作用。通過大數(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。通過京東的智能算法，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)來說，在過去一年里已經(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)百萬甚至上千萬SKU在550萬平方米庫(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550萬平米庫(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)需求周圍、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。

通過大數(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

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)于物流交互體系來說產(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)越來越難以解決。

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。未來，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)。