论文大数据技术对智慧物流影响是关于本文可作为相关专业智慧论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文大智慧的人平时的表现论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：旧的事物总会被新的事物所代替,随着工业4.0的到来,传统的物流行业在很多方面变得举步维艰,加上如今物流行业的从业者越来越多,导致物流行业的竞争也越来越大,恶性竞争导致了传统物流行业成本只增不减,和此同时客户的个性化需求也越来越多,传统物流行业如果仅仅依靠传统的作业形式很难再生存.于是如何解决物流企业生存举步维艰的局面是如今急切需要解决的难题.随着计算机网络技术的飞速发展,一系列新型的技术开始出现,这些技术的出现一方面冲击了传统的物流行业,也给传统的物流行业带来了新的机遇,企业如何能借助这些新技术来提高自己的服务水平并降低自己的服务成本?以及如何为顾客提供更加智慧的物流服务,这些都是需要考虑的问题.本文从新技术之--大数据技术对智慧的物流的影响来进行概述,介绍了传统物流行业的现状及不足,大数据技术如何在物流行业应用,以及对大数据技术在智慧物流的应用趋势做了展望分析.
关键字：大数据技术；智慧物流；新型物流技术
一、引言
大数据技术借助其5v的优点,即大体性、多样性、时效性、准确性、大价值的特点,为物流企业到客户提供实时的需求和供应的信息的支持,实时的信息更新可以解决客户的对物流服务不可控或者不可视的焦虑感.大大的降低了客户和物流企业矛盾,提升了客户对企业的信任感.同时信息流的实时共享也为供应链管理的上下游各方企业提供了坚实的合作基础.和此同时,大数据技术对信息流时效性和准确性和大价值的特点也为物流企业的成本降低提供了解决基础.例如对电子商务的企业来说由于线上线下的信息流的不确定性,很容易导致“牛鞭效应”导致企业的成本风险增大.另外对于库存量变化比较大的企业来说如何确定合适的最大库存量来说无疑是对企业成本的最好的降低.大数据技术的出现可以实时共享客户的信息,于是合理的库存水平便可以长期保持.这对于此类同种企业来说可以大大地降低运输和仓储费用.这对于如今竞争激烈的物流行业来说无疑雪中送炭.
二、我国物流业发展现状
传统的物流行业的物流管理主要以最低成本为顾客提供服务并且达到顾客要求为目标,但是在如今的信息技术发达的时代如果只用传统的运作模式来管理物流企业那么对于这样的管理目标变得很困难.众所周知,物流行业的物流、信息流、资金流以及商流是保证一个物流企业正常运行的根本保证.目前我国的大多数物流企业只重视物流、资金流和商流,而对信息流重视不够.如果企业不重视信息流的作用,将会导致很多企业在达成顾客目标方面出现和客户的矛盾,长此以往这对企业的长期发展带来严重的影响.最基本的例子是传统的快递服务,一旦顾客对于自己购买或者邮寄的快递包裹难寻踪迹时,一般人都会认为快递公司的服务存在缺陷,如果顾客的诉求得不到满足长此以往将会严重影响企业业务的开展.另一方面,在整个物流的供应链中,一旦上游企业和下游企业出现信息流方面的问题,双方必定会对彼此的合作产生猜疑,一旦一方先出现不满,这整条供应链上的企业将都会受到严重的影响.于是在新时代的新技术的到来下,为解决企业的信息流的问题提供了新的思路.即大数据时代的来临.
对于发展到现在的物流业来说可以说是风险和机会同存,传统的物流管理方式缺乏信息流的共享,顾客的需求难以满足,资源优化配置能以完成,这些不足,传统物流企业如何更容易在竞争激烈的环境生存下去?如何建立符合物流企业发展的智慧物流系统?大数据技术的出现无疑为解决这些问题提供了新的解决办法.
三、大数据技术的概述
1.大数据技术的特点
大数据技术是最近几年才开始兴起的学术用语,对于大数据技术的统一共识还没用达成.但是从广义上讲,大数据就是指运用一定的信息技术,对产业中所产生的数据库以及很难处理的数据进行分析和处理.此外,大数据还可简单得定义為大小超出常规数据库,用一定的工具获取、存储和管理分析能力的数据集.由于大数据迅猛的发展,其也在一定程度上具有较为鲜明的特征：第一,信息规模较大.由于大数据和互联网紧密练习,因此其无时无刻都在产生新的数据,这也在一定程度上决定了大数据信息规模较大的特征.第二,数据多样化.随着网络技术的不断发展,对于信息的采集以及取样也变得更加多样化,这样就有效的促进了数据形态不断的呈现多样化,进而可对其进行有效的信息分析.第三,处理速度快.现在发展的大数据具有一秒定律之说,即大数据处理信息的速度不超过一秒.当数据输入后就立即对其进行处理,处理之后就对其进行丢失遗弃.第四,复杂关联性.伴随着计算机技术的更新和发展,一般网络内部存在的信息的相关度极高.当你进行网络购物时,你上次搜索过的物品的关键词一般依旧会显示在下面,甚至购物网站还会依据你的搜索习惯给你推荐你可能喜欢的物品.这个例子很明显的说明了数据间的相关性,这从一定程度上也反应了大数据技术的复杂.第五,价值密度低.尽管在网络中信息的量是无穷无尽的,但是找到符合需求的信息的困难的,这就需要相关方利用大数据技术进行合理的数据挖掘,并把这些有用的信息加以整合利用.
2.大数据技术的下智慧物流系统结构
借助大数据技术智慧物流系统结构主要由感知层、网络层、云平台层和应用层组成.通过感知层设备进行数据的采集,经由网络层传输数据至云平台,云平台层的整合数据为应用层的智慧物流应用提供数据支持,具体结构由上至下分别为：（1）应用层：信息处理、追踪监控、车辆调度、智能仓储、配送管理、路径规划及市场预测等.（2）平台层：海量数据存储、高性能计算、信息处理交换以及智能分析挖掘.（3）网络层：无线通信网、无线传感网、自组织网络、宽带互联网及Wi-Fi网络.（4）感知层：扫码终端、仓库、输送机、货架、托盘、集装箱、车辆、轮船及货机等.这四个层面借由大数据技术在各个层级的运用经由数据的收集交换和挖掘处理从而为智慧物流系统提供支持.
3.基于大数据技术的智慧物流功能设计
（1）数据的传输和共享
总结:本文关于智慧论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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