一、物流交通運輸中的大數據技術分析

大數據技術多指代能夠實現海量信息數據的收集、存儲、處理與分析的技術或者技術支持工具，其核心功能為信息數據的處理分析，通過該功能可以幫助管理人員在海量的數據當中提取到有用信息，并為后期決策提供數據支持。大數據技術的特征主要包括以下幾個方面。

 

第一，數據量龐大。數據的格式以及存放形式非常復雜，如日志文件、文本文件以及圖像文件等均可通過大數據技術處理。第二，多樣性。被處理的數據信息形式多樣，如交易數據、生產數據、傳感器數據等[1]。第三，時效性。通常情況下能夠實現對海量數據的實時處理。第四，效率高，速度快。如高速的數據輸入、存儲以及檢索等。第五，挖掘有價值的信息。通過大數據技術能夠挖掘數據中有價值的信息，這也是大數據技術能夠幫助管理人員決策的原因。

 

目前，大數據技術與物流交通運輸尚處于融合階段，受到技術要求以及投入成本等方面的影響，當前物流交通運輸領域對于大數據技術的覆蓋應用水平并不高，但是在一些大型物流企業當中，企業通過大數據技術壓縮物流成本、優化運輸流程的需求卻非常強烈。

 

現階段大數據技術在物流管理中的應用主要表現在市場銷量預測、庫存優化管理、倉儲網絡布局優化等幾個方面，整體而言這些都是為物流交通運輸而服務，如通過大數據技術可以對產品的銷量展開預測，其預測的結果便可以為物流供應運輸提供便利，而通過在庫存倉儲中應用大數據技術則可以優化庫存設置，并提升物流交通運輸對庫存的周轉效率[2]。此外，大數據技術也能夠直接作用于物流交通運輸當中，如通過大數據技術優化物流運輸車輛的調度以及路徑的分配，以此起到降低物流交通運輸成本、提升物流運輸效率的作用。

 

二、大數據技術在物流管理中的應用價值

1. 促進物流運輸數據信息的對接

將大數據技術應用到物流交通運輸中，將為物流信息的對接提供諸多便利。傳統物流運輸信息的對接主要通過人工操作來實現，不利于物流運輸效率的提升，但是在大數據技術的支持下，通過現代化物流管理體系則能夠實現物流運輸信息的智能化對接，可確保物流運輸工作的順利進行。此外，通過發揮大數據技術的信息技術整合功能，還能夠對物流交通運輸環節的風險展開評估，并依據風險模型對物流管理工作進行完善，以此確保物流業務的順利運行[3]。

 

2. 提升客戶的黏性

現階段客戶黏性需求已經成為衡量物流管理水平的重要依據。一方面，物流企業可以通過大數據技術分析客戶在物流交通運輸方面的需求，如物流運輸效率等；另一方面則可以通過大數據技術構建信息化物流管理平臺，并通過該平臺強化與客戶的對接，進而為用戶提供更為高效的物流交通運輸服務，以此幫助物流企業擴大客戶群體。

 

3. 推動傳統物流交通運輸的優化升級

首先，通過大數據技術能夠幫助物流企業對物流資源進行科學配置，滿足商家更為高效、迅速地配送需求。其次，大數據技術還能夠對傳統倉儲進行優化，通過對倉儲的智能監測能夠及時發現潛在問題，并避免由于倉儲環節問題而影響到物流運輸效率。最后，通過大數據技術能夠優化物流交通運輸線路，這是大數據技術的核心功能，可以在提升物流運輸效率的同時滿足客戶對物流產品定位的需求，即在物流運輸過程中能夠實現物流信息的共享，同時消費者也可以隨時查看物流的精準動態，有效提高物流運輸效率及運輸質量。

 

三、大數據技術在物流運輸管理中的應用

1. 在物流需求預測中的應用與展望

物流需求預測是物流交通運輸的基礎，通過物流需求預測可以為物流運輸車輛的數量設置和調度安排提供幫助，同時滿足物流企業對資源配置以及決策等方面的需求。整體而言，大數據技術在物流需求預測中的應用主要包括以下幾個方面。

 

第一，趨勢分析是物流交通運輸的內部條件，通過大數據技術可以對企業以往物流數據展開分析，并就未來物流需求展開預測，以此幫助企業確定物流運輸設備的規模。在趨勢分析中大數據技術還帶有周期性需求預測功能，通常情況下物流交通運輸需求存在周期性特征，如節假日、“雙11”等促銷活動周期的物流需求會明顯增加，因此通過對于周期性需求的預測，還能夠幫助企業及時調整產品供應鏈以及物流交通運輸計劃等工作。

 

第二，外部數據分析也是大數據的核心功能之一，物流交通運輸時常會受到交通環境以及天氣等因素的影響，而通過大數據技術同樣能夠對這些外部數據源展開分析，基于強大的算法和預測模型支持下，大數據技術可以通過時間序列分析、回歸分析以及機器語言學習等各類預測模式，就外部數據對物流交通運輸可能產生的影響做出預測，而物流企業則可以通過處理結果對運輸工作展開優化管理，以此提升物流交通運輸的時效性。

 

2. 在物流運輸路徑優化中的應用與展望

在物流交通運輸過程中，通過應用大數據技術能夠起到優化運輸路徑的作用，這對于幫助企業壓縮物流成本、縮短交貨時間等具有一定意義。在物流交通運輸過程中，通過大數據技術可以對供應鏈、交通、產品等信息展開有效分析，并依據分析結果確定最優運輸路徑規劃，其具體應用主要包括以下幾個方面。

 

第一，在物流運輸路徑規劃過程中，大數據技術能夠自動排除擁堵、施工等不利于通行的道路，并為物流運輸人員制定運輸效率最高的路線，以此縮短物流交通運輸時間。在物流最優路線規劃過程中，大數據技術的算法還會綜合考慮運輸距離、運輸時間以及貨物特性等，并在對這些信息數據充分分析的基礎上確定物流最佳運輸線路。此外，大數據技術還能夠結合實際情況對現有路線做出動態化調整，以滿足運輸人員對實時性最優物流運輸線路的需求。

 

第二，通過大數據技術能夠實現物流車輛調度和配送路線的優化。在大數據技術的支持下，物流企業能夠實現物流運輸車輛的智能調動，同時可以依據物流運輸需求與車輛所處的位置確定車輛最佳配送線路與產品最佳配送順序，在提升物流運輸效率的同時降低車輛燃料與運輸時間的消耗。

 

第三，通過分析供應鏈與交通網絡數據，大數據系統可以確定物流運輸方式的功能。比如，大數據系統可以確定物流產品何時需要通過公路、鐵路、水路以及航空運輸，同時確定何時需要搭配不同方式進行運輸，通過對多模式物流運輸優化，可以為物流運輸提供最佳路徑，并為物流企業在不同運輸模式之間的選擇提供幫助。

 

3. 在物流倉儲管理中的應用與展望

做好物流倉儲管理可以間接提升物流交通運輸效率。在物流倉儲管理中通過應用大數據技術可以提升倉儲效率并降低庫存的成本，具體應用主要表現在以下幾個方面。

 

第一，倉儲庫存的優化與預測，大數據系統可以分析倉儲內以往數據，并以此為依據對各類產品在未來的需求量與銷售量展開預測，由此避免庫存產品過剩問題。

 

第二，通過大數據技術能夠為倉庫布局優化提供便利，通過對產品特征、銷售地區以及銷售流量等數據信息，可以調整各類產品在倉庫中的布局，提升倉庫操作效率，還能夠節省產品向物流運輸車輛的搬運時間，所以也能夠提升物流運輸效率。

 

第三，在倉庫容量規劃過程中，通過大數據技術可以對產品未來的需求展開分析，而倉管人員則可以通過這些數據對倉庫的容量做出調整，并避免倉庫出現過于擁堵或者過于空閑的情況。

 

4. 物流運輸監控中的應用與展望

大數據技術在物流運輸監控中的應用主要是通過收集、整合和分析大量的運輸數據，以實現實時監控、分析和管理物流運輸過程。其具體應用如下。

 

第一，滿足物流運輸車輛實時位置追蹤的需求，在物流交通運輸過程中將大數據、物聯網以及全球定位系統相融合，便能夠確定物流運輸車輛的精確位置數據，進而確定物流運輸產品的狀態等信息。

 

第二，能夠對物流運輸效率展開分析，物流企業可以將物流運輸產品重量以及行駛路線等與大數據系統對接，進而對物流運輸效率展開評估，通過數據反饋可以幫助物流企業總結物流運輸環節中的問題，以便為后期物流運輸秩序的改良提供便利。

 

第三，通過大數據技術能夠實現異常情況的監測，在物流運輸環節，運輸者可能會遭遇交通事故、道路堵塞以及產品損壞等問題，通過在大數據系統中接入異常數據預設模型，當物流運輸出現異常情況時物流企業便能夠第一時間通過系統獲取到異常反饋信息，以此將異常情況對物流交通運輸效率以及產品安全的影響降到最低。

 

第四，運輸數據可視化，當物流交通運輸車輛對接大數據技術后，交通線路等有關數據能夠通過可視化形式呈現在車輛當中，這些數據能夠幫助物流企業以及物流運輸者全面、快速且精確了解物流運輸的全過程，同時為實時監控和決策調整提供諸多便利。

 

四、總結

綜上所述，目前大數據技術已經應用到大型物流企業當中，且在解放生產力、壓縮物流運輸成本、提升物流運輸效率等方面發揮了重要作用。就現階段大數據技術發展速度來看，該技術在物流交通運輸管理領域中的應用將會持續拓展，同時人工智能等新技術的出現，也必將進一步提升物流交通運輸的智能化、數字化水平，而這也將為整個物流行業帶來巨大的經濟效益與發展空間。