【《基于大数据条件对于物流智能化的优化方案研究》15000字（论文）】

基于大数据条件对于物流智能化的优化方案研究摘要随着互联网和社会的飞速发展以及科技技术的不断进步,物流在这一新兴行业随着电商平台的出现迎来了其飞速发展的机会。淘宝、京东、亚马逊、拼多多等知名电商平台与许多物流进行了合作,人们足不出户就可以享受货送上门的快乐。然而虽说物流发展的迅速,行业却随之发生了一些变化,也出现了许多的问题,许多方面受到了制约,物流企业究竟应该怎么找到合适的方法,如何利用自己的优势,又如何去解决自身存在的问题,大数据的出现无疑就像是物流行业一个黑夜中的灯塔。大数据时代背景下,数据不应单单只是靠人脑去完成的,企业需要去通过大数据平台去跟踪和分析实时的变化,而且物流的发展基础就是信息化,信息资源整合是物流企业运营决策的核心,信息资源整合可以有效的加强物流企业的发展,从而找到最合适的方案,制定合适的发展战略。在分析了亚马逊平台的发展现状,再结合了现代物流的发展背景,分析物流智能化所存在的一些问题,并给出了一定的建议和对策。本文在参考了有关物流智能化和大数据在大数据的优势以及物流管理方面的文献之后,结合案例对亚马逊机构的分析,从企业发展战略角度探求物流行业目前所存在的问题以及发展战略的建议和实施措施。关键词：大数据，物流智能化，核心竞争力，物流管理目录TOC\o"1-3"\h\u391一、绪论 532222二、大数据智能化物流的发展以及现状 620050（一）相关理论概述 613758（二）物流市场环境分析 714742（三）大数据物流现状 8292861、大数据物流行业外部经营环境 8253072、大数据物流行业内部经营环境 918688三、物流方面现存问题分析 106006（一）难以实现物流末端配送智能化 10294581、配送服务质量低下 10282172、配送单一化 1027136（二）智能化物流专业人才极度缺乏 1110600（三）大数据时代物流管理信息服务平台功能并未完全得到充分发挥 119130（四）仓储随意性过高 1222882四、以亚马逊公司为例进行研究 128427（一）亚马逊公司简介 1219886（二）亚马逊在遇到问题时采取了什么应对措施 13176591、构建大数据物流信息平台 1339092、加强专业人才的培养 13258633、亚马逊与大数据：智能配对 13139024、数据筛选欺诈迹象的购买和退货请求 1414724五、基于大数据条件对于物流智能化的优化方案 1416046（一）运用大数据分析消费需求实现末端配送智能化 14263661、适应大数据与互联网经济创新发展的消费体验需求 14230602、结合o2o的消费要求促使物流终端配送服务品质的提高 15170103、适应和满足互联网+大数据时代下对于消费者信息技术的体验要求 1529546（二）加强大数据物流信息平台的能力 16218821、提高大数据搜集和运用能力 16304222、加强物流信息平台的安全防护系统 162255（三）通过大数据分析实现仓储智能化 17191151、利用大数据对商品进行分析 17204652、利用大数据对仓储选址进行分析 182299（四）保证专业技术人才的纳入 18181661、培养大物流智能化技术人才 18180942、通过大数据找到合适的物流智能化技术人才 1931683（五）运用大数据分析竞争环境完成多方企业合作 19236141、利用大数据分析目标市场挑选合作企业 1998022、利用大数据分析竞争对手来选择合作企业 201434六、结论 2028546参考文献 21一、绪论（一）本课题的研究目的和意义研究目的随着时代的不断进步和互联网的飞速发展,电商行业如雨后春笋一般蓬勃成长,而物流行业也随着电商行业的发展逐渐走进了人们的视线,而物流这一行业因快捷方便以及效率高的巨大优势,在货物流通不算快的现代社会条件下,展现了相当大的便利。各种电商平台争先合作,给人们带来了更优质的生活,人们足不出户便可以获得自己想要的货物。可是现代物流的发展依然仍旧还有所不足,此时互联网大数据的出现赋予了我国物流企业新的发展思路,利用了互联网大数据这一新兴发展方向,物流企业也逐渐走向智能化,智慧型物流企业利用了互联网大数据的技术,它们广泛地利用对大数据进行处理,并将其使用在运输、仓储、配送、包装、安全、装卸等基础性活动的各个环节,实现了货物在运输各个过程中的自动化操作和快速发展。进一步优化经营体制,提升物流产品和行业服务水平,降低了成本,减少人力资源和社会资金的消耗。文章通过物流管理和企业核心竞争力作为切入口,对现代化物流行业的企业进行研究分析,试图借助分析亚马逊这家具有行业普遍性和特殊性的公司来了解更多物流行业公司如何在极大的竞争压力利用技术革新当中寻找自己的独特优势,建立属于自己的核心竞争力;研究大数据技术在这当中充当着什么样的角色。希望从不同的视角来研究物流行业公司实施物流智能化的方法,希望能为物流行业公司提供一定的借鉴意义。研究意义本文以我国特有的社会环境为背景,现代社会的环境给物流行业带来了更多的机遇,然而机遇与挑战并存,这也是更大的挑战。许多企业都看中了物流这一行业的潜力,并且许多电商机构也充分利用了这一顺应时代技术的发展优势,应运而生。然而,随着互联网的发展,物流整个行业环境也相应地发生了一些变化。行业内企业越来越多,行业内企业越来越多,行业的竞争压力也在增加,物流的发展存在许多障碍。行业环境和市场环境在互联网高速发展的背景下更加复杂多变,行业内的企业地位和个企业的市场占有率也发生深刻变化。本文在了解了有关大数据和物流智能化的发展后,以对比的方法针对亚马逊物流进行研究和探讨。希望能对其他物流机构确立更加适合的发展战略提供一些借鉴参考意义,有利于物流借助大数据技术的飞速发展,摆脱传统的管理观念,以长远的眼光,正确的目标来制定更有企业战略性的发展规划路径,以便于企业和行业的长足发展。二、大数据智能化物流的发展以及现状相关理论概述大数据资源即(bigdata),指一个企业往往无法在一定的时间内和范围内用各种异于常规的管理软件和技术工具对其数据进行信息捕获、管理和数据分析并将处理的海量数据进行聚类,它们本身就是一个企业现在需要不断采取新的技术处理数据方法和新模式后才能够可以通过拥有一种更好的商业决策力、洞察和快速发现问题能力及对企业流程进行优化的高度适应性管理能力而逐渐形成的一种海量、高速的增长率和丰富多样的企业信息数据资源。所谓智能化的企业物流管理模式,亦即(intelligentlogistics),是一种概念泛指通过对企业智能化软硬件、物联网、大数据等各种基于智慧自动化的信息技术与其他物流应用技术手段,提高对企业物流系统的输入分析输出决策及其流程智能化的实施和优化管理的综合能力,提升整个企业物流系统的整体智能化、自动化管理程度。智能化物流主要旨在强调以实际信息流与实际物质流的交换系统为技术基础,快速、高效、通畅地集成进行物流管理运转,从而真正达到有效降低整个社会物流成本,提高物流企业整体生产经营效率,整合利用全球各个社会物流资源的发展目标。而在大数据条件下,物流智能化的发展会得到进展。（二）物流市场环境分析1、物流的总体环境经济环境:近些年来,随着社会经济的不断进步和互联网技术的高速发展,电商行业如雨后春笋一般蓬勃成长,而物流行业也随着电商行业的发展逐渐走进了人们的视线,而物流这一行业因快捷方便以及效率高的巨大优势,在货物流通不算快的现代社会条件下,展现了相当大的便利。家庭网络购物支出在家庭消费总额占比日益增加,这从某种程度反映家庭对线上购物的喜爱程度,也体现了电商行业的发展前景良好,物流行业的市场前景良好,市场上电商企业和一些物流机构出现的越来越多,物流行业成为现在创业和投资的热门,物流行业的吸引力获得较大的提升。政治经济环境:近年来,中国政府一直十分重视推动我国的国际物流运输服务行业的健康稳定发展,已经把推动我国的国际物流业发展纳入我家国民经济重要发展领域,并将其成功列入了用于应对2008年世界银行各国全球金融危机的十大国家战略性社会振兴产业工程的其中的一个重点新兴产业。当今我国正逐渐从经济政策和社会环境上对促进现代国际物流业的健康发展建设给予法律规范和政策鼓励。从2009年新《邮政法》正式施行颁布,到2010年3月国家十二五发展规划总体草案正式首次明确提出的目前我国继续积极大力支持推进物流快递产品服务,物流快递行业的健康快速发展始终保持受到了国家政策上的大幅程度倾斜和政策扶持,使得整个中国物流快递产品服务行业在没有政治和经济法律限制条件的大环境下的健康快速发展极少程度受到政策制约。而随着我国近些年来由于中国在整个国际经贸体系中的经济主导地位的不断逐步增强,在改革开放协调包容的经济总揽全局的大环境下,在全面与其他国际经济接轨的巨大背景下,物流业的未来健康发展显然也就已经具备了更好的发展契机。社会消费环境:随着当前我国市场经济社会的不断快速发展和社会进步,新的社会生活消费方式和新的消费生活模式正在潜移默化地逐渐改变着当代中国人的一些日常生活。网上在线购物、货到付款、派送快递上门等等现如今已经逐渐成为深入我们人民日常生活当中的一种重要购物消费方式,其所成为能够对之产生巨大影响的重要前提条件,正是随着我国网络快递服务行业的不断快速发展。高质量需求,正是推动我国电子快递服务行业快速发展的一股重大市场驱动力。与此同时,在现在一种普遍追求高效、快捷、全面的客户配送快递运输服务理念下,消费者对于国内快递运输行业的服务品牌以及信誉度的要求也在逐渐逐步得到不断提高,淘宝网物流公司的快递客户投诉反馈质量评价考核制度管理体系当中客户投诉最严重的恰恰也就是配送快递这一运输环节,由此我们可以不难看出,如何样才能够更快捷高效地不断完成客户配送快递运输相关服务,怎样才能更好地不断提升快递配送运输服务的产品质量,也就已经成为了目前我国国内快递运输行业不容忽视的一个重点关注问题。科学技术的市场经济环境:科学技术是第一的生产力,科学技术对于物流公司的市场营销活动的作用和影响正在逐渐变得愈加重要。一方面,随着我国物流信息系统的不断进步和发展,全球自动化定位系统、条形码技术、射频辨认技术等各种高新科技的普遍运用,为我国物流行业的繁荣发展注入了新的血液。然而另一方面,作为融资力量相对薄弱的民营快递行业,在与国际性快递公司进行激烈竞争的同时,则充分地凸显了其在专业技术领域的薄弱之处。相比国际上很多快递公司拥有较高端技术装备,中国民营的物流行业现在较为普遍地还是在采取大规模或者小型的人工操作物流方式,在效率和准确性上明显地处于劣势。（三）大数据物流现状大数据物流行业外部经营环境大数据物流行业外部运营的环境:大数据物流行业和非大数据物流行业的区别在这些年份的对比中,我们不难看出,大数据物流行业是更胜一筹的,物流大数据的应用能够根据实际情况准确地为物流公司做出一个智能化的战略决策和建议。在物流决策中,大数据技术的应用主要包括了竞争性环境分析、物流供给和市场需求相匹配、物流资源的优化和合理配置。而且对大数据的利用,可以大幅度的提升一个企业的资源利用率,从而提升其核心竞争力。于此同时,通过对移动互联网时代物流业务大数据的实时跟踪和综合分析,物流运营企业的业务大数据分析应用平台能够根据不同的市场情况准确地为各种类型物流服务企业量身制定和提出更加准确智能化的物流战略决策和运营建议。在我国物流行业决策中,大数据分析技术的应用领域主要包括物流竞争优势环境分析、物流信息供给和市场需求变动相匹配、物流信息资源的结构优化和资源配置。在对不同竞争地区环境的市场分析中,为了最终使目标客户能够达到获得经济效益的效果最大化,需要通过针对不同竞争者和目标客户所在身处的竞争地区环境进行全面的市场分析,预测他们的竞争行为和未来发展趋势动向,从而准确地充分了解在某一竞争区域或者特别是在某一特殊发展阶段,应该如何做出选择的或者是一个合作伙伴。在地区物流的产品供给和客户需求相互影响匹配上,我们就非常需要通过综合地研究分析一些特定的一段时期、具体的的区域各地物流的产品供给和客户需求匹配状况,从而帮助制定设计出合理的地区物流配送管理方式。在目前我国的企业物流管理资源结构优化和合理配置上,主要资源包括物流运输管理资源、仓储管理资源。由于当前物流服务市场需求具备很强的信息动态性和信息随机性,因此我们常常需要对物流市场的需求变化以及状态信息进行实时跟踪分析,从当前海量物流数据中实时收集和分析提取当前有关物流市场需求的相关信息,同时针对已经被重新配置和即将被重新配置的当前物流信息资源分配进行了综合优化,从而真正有效实现对于当前物流信息资源的合理分配使用。且其是否具有大数据条件下,最根本的差异化特征就是,有大数据的物流企业比无大数据的物流企业有着更为智能更加效率,对于实时的市场环境变化有着更敏锐的捕捉能力,能够对变化进行更快速的反应。大数据物流行业内部经营环境大数据物流行业外部经营环境:在目前的物流行业中,基本上大部分的企业已经着手研究大数据,他们之间的竞争也相当激烈。他们在行业中也有着一定的口碑和定位,这些公司背靠较大集团,有强有力的资金和技术支撑,顺丰就是其中一家很大的物流机构,而且是行业内发展较好的一家公司。物流行业内部对于客户源竞争较大,一些较大型的企业具有较高知名度和比较优良的口碑,他们会吸引大部分有意向的生源。也有的企业以压低价格的方式争取目标客户。物流行业不仅对于生源目标客户有较大竞争,行业内对于技术力量竞争也较大。在各大招聘网址中,就不乏有他们招聘高技术人员的广告。同时在物流行业内部,也会有一些比较厉害比较出名的技术专家被别家企业挖走,这就是物流行业内部技术资源竞争力的体现。无论是在内部还是外部竞争中,竞争最大的永远是生源和技术力量。客户生源保证了企业的目标用户,没有用户企业无法经营下去,而技术力量则是企业对于大数据技术研究的力量,不断的提升物流的智能化发展,提升企业的资源利用率和效率,同时也保障了生源。三、物流方面现存问题分析（一）难以实现物流末端配送智能化末端物流配送又被人们称为"最后一公里配送",它是物流配送的后一个重要环节,是实现将物品从主要的物流企业直接转移给终端的消费者手中的一个关键环节,这一重要的环节直接与终端的消费者相联系,是以满足最终消费者需求为主要服务目的的一种物流运输活动。1、配送服务质量低下由于现如今除了ems和顺丰之外,其他物流快递没有特定的配送方式,几乎不存在差别,客户也没有什么办法仔细感受到他们在物流上的服务和差异,从而导致这些物流公司之间的市场竞争激烈。为了让客户能够在市场上取胜并获得客源,这些公司必然只能利用价格战,而低廉的产品和价格必然导致其只能通过提供便宜的配送和售后服务来缩减其成本,从而在市场上形成了一种恶性循环。而这样的同质化运作方式仅仅只能保证企业的运行,也就是说没有任何办法确保企业在市场中赖以生存的动力。2、配送单一化由于技术的不成熟,在大数据之前,很难做到对于消费者的需求进行个性化配送,数据信息的缺乏导致物流企业对于客源的信息太过缺乏,无法针对客户进行个性化分析,导致客户无法对企业有深刻的印象,从而使得企业缺乏核心竞争力。（二）智能化物流专业人才极度缺乏与传统物流相比,智能化物流服务为提供更高水平的专业化人才培养提出了新要求。例如当今随着人工智能技术被大量地应用于现代化的物流设备领域后,无论是一台自动化无人机或者一台可以进行自动化安装的机器人,在替换大量人工操作和进行物流设备作业时,仍然必须要依靠专门的人才对这些设备进行管理。专业化人才素质水平越高,设备的实际使用效率就会越高。目前国内关于智能化的物流严重缺乏相关的专业人才培养体系,专门人才数量较少、品质低。根据当前关于我国智慧自动化物流行业发展的战略规划,物流行业从业者每年总数和就业率平均预期在6.2%左右,然而我国智慧自动化物流行业现有的各种专门性技术人才培训率普遍仅仅只能完全达到满足4%~4.5%的要求,且其中只有低于不到20%的智慧自动化物流行业人才才真正能够被培养成具有智慧自动化和专门性的技术人才。而且智能化的物流专业人才不仅必须具备熟悉传统的物流服务,同时也必须具备熟悉互联网、大数据、云计算等新型物流技术,并且必须对物联网的运行具备一定的了解。目前,由于我国许多高等教育院校和各种职业学校在智能化培养物流专业人才的教育方面,无论是知识结构或者是实际应用能力与社会要求之间存在着很大的脱节。对于刚刚开始兴起的智能化物流更多缺乏相应的培养方法。专业性人才极度不足,严重限制了我国物流行业智能化的进一步推广。（三）大数据时代物流管理信息服务平台功能并未完全得到充分发挥随着移动互联网+以及大数据等新时代的顺利来临,我国物流互联网化和电子物流商务的产业发展更加迅猛,物流相关产品和服务行业的发展前景一片广阔。各类企业物流信息企业和服务公司也逐渐形成意识并进一步组织开始积极研究探索如何充分运用移动互联网和其他运用大数据信息技术手段设计构建自己的信息物流和企业信息服务平台,实现对企业物流的管理数据和企业信息与物流资源的有效共享,但目前正在进行研究和设计构建的运用互联网和其他运用大数据技术物流企业信息服务平台尚且还处于初期起步准备阶段,这些物流信息平台目前还仍然存在诸多发展问题,其中主要问题包括了企业缺乏有效的安全生产保障管理政策、缺少合理的安全风险保护措施,缺少有效的安全监督检查管理及服务规范化等。首先,我国大多数物流企业的规模相对较小,基础设施的建设以及信息化工程的建设都投入力度不足,许多企业因为软硬件和技术水平差异,无法及时参加或组织进行大数据物流服务平台的建设。其次,目前我国物流信息平台的构建尚正处于探讨阶段,功能尚未得到完善,在对企业诚信的考量、收益分享、信息内容的存储、数据对接与处理等各个环节上还是存在着许多的问题,没有做到充分发挥互联网+大数据技术的作用。（四）仓储随意性过高现在大多数企业仓储库房管理的专业科学和管理技术水平都比较低下,商品堆放乱堆,选址不好等等都已经为企业仓储的经营管理及其发展过程带来了很大的困难.因此也就例如现在许多的大型仓储货物库房往往并非完全是属于一个现代化的大型立体仓库,这样也就导致一些仓储货物库房的主体建筑和使用空间不太容易能够充分地进行得到合理化的利用,使一些企事业用人单位的货物储藏管理成本居高不下,而且一些商品的分类装卸或者搬运多半都常常是需要依赖于包装工人的手动机械操作程序才能完全做出,这样势必也就增加了一些货物的大量破损、丢弃和货物遗失的事故发生的概率.由于一些仓储库房管理人员经营和管理者的专业综合管理素质相对较低、工作的管理随意性也比较强,对于一些货物的分类和码放各种有关管理专业知识和技能所需要掌握的成熟程度相对较少,这样也导致我们即便使得一些货物的分类和码放常常都只是处于一种无序的管理状态,缺乏明确的对货物进行分类.这样就不够了，会在很多的时候我们需要深入地分析和了解一些货物的库存实际情况之后开始对其中一些货物进行分类和盘点的时候,给我们带来种种麻烦,以上那些毫无处理效率的突发事件和管理工作必然也有可能因此受到很大的影响。企业还可能因此而发生额外的管理成本.四、以亚马逊公司为例进行研究（一）亚马逊公司简介亚马逊作为国内第一家目前在中国乃至全球著名的大型跨境进口物流和电商,是业内最早将云物流、大数据、人工智能等前沿技术广泛应用于跨境进口物流和国际仓储业务监督经营管理的大型跨境进口物流和电商服务公司之一。20余年的企业发展经验积累,112个企业经营服务中心已经网络遍布整个乃至全世界,可达185个发展中国家和发达地区,真正成功建立支撑起了一个已经覆盖乃至全球的企业经济社会发展服务网络。仅以其在中国为主要代表的一个案例,亚马逊就已经拥有13个主要交通传输运营服务中心,300多条主要干线上的交通运输运营路径,可向1400多个主要城市和部分县区同时旅客提供当日可到达、次日到达的交通服务。亚马逊在遇到问题时采取了什么应对措施1、构建大数据物流信息平台大数据背景下,亚马逊与跨境电商、物流、海关等单位积极协调,通过大数据等技术建设互联的物流信息平台。在此过程中,亚马逊找寻政府来为跨境电商物流信息平台建设提供政策保障,并采取相应措施鼓励各方积极参与平台建设,而物流企业需要具备大数据意识,积极展开合作,共同建设平台,共享物流信息,并利用大数据技术将平台上的信息充分挖掘整合起来,之后合理调配各种资源,提高配送效率和服务水平。物流信息平台要能够实现全程跟踪物流信息,避免丢包、缺包,提高准确率,消费者则可以利用APP、网站等渠道登录系统查询包裹位置,使整个物流配送实现可视化,提高服务满意度。2、加强专业人才的培养一方面,亚马逊与高校进一步加强了合作,利用联盟办学的方式来培养人才,高校可以在引进人才的同时,将大数据和物流相关专业的紧密结合起来,改革了人才的培养模式和方案,增加了大数据、物联网、云计算等课程。另一方面,亚马逊加大力度培养企业员工,利用职业培训、自我学习等方式提高员工技能,使其更好了解跨境物流发展形势,形成大数据思维,掌握跨境物力和大数据等知识,此外还加强企业之间、员工之间经验交流,多途径多方式地培养高素质、复合型人才。3、亚马逊与大数据：智能配对在零售商如此频繁地使用大数据进行价格变动之前,人们通常每天都会看到相同的商品价格,无论他们访问网站多少次。现在,价格经常变化。原因之一是因为大数据平台评估了一个人的购买意愿。举个例子,机票和酒店房间的价格,如果人们多次检查相同目的地的票价和费率,他们可能会注意到价格逐渐上涨-或至少会有所变化。这种策略称为动态定价,亚马逊积极使用它。借助大数据平台的信息处理,该公司每天更改产品价格约250万次,这意味着平均产品成本每10分钟变动一次。得益于公司大量的数据,它可以分析从竞争对手的价格到可用库存的各种内容,然后就应该花多少钱做出明智的选择。4、数据筛选欺诈迹象的购买和退货请求亚马逊在电子商务领域的领先地位使其成为零售欺诈的常见目标。该公司在每个订单上收集了2000多个历史和实时数据点,并使用数据平台来查找具有欺诈可能性的交易。该系统每年可阻止价值数百万美元的欺诈性交易。由于亚马逊采取了积极主动的方法,并且对大数据算法进行了调整以满足精确的需求,因此该公司还可以审查可疑的退货请求。例如,如果大数据显示某人在过去几个月中退还了异常多的东西,则该公司可能会进一步调查。在2018年,一些长期客户报告因获得亚马逊认为过多的回报而被禁止。五、基于大数据条件对于物流智能化的优化方案运用大数据分析消费需求实现末端配送智能化大数据时代下的物流终端配送企业应该要充分发挥其大数据的优势,把满足消费者体验和需求的大数据分析有效地运用于物流终端配送的全过程中,注重大数据与移动互联网相结合的技术创新和发展,提高终端配送物流服务质量,加强信息化体系建设,优化整体综合服务水平,从大数据分析中实现物流终端配送的智能化,形成企业核心竞争力。1、适应大数据与互联网经济创新发展的消费体验需求在当前的大数据时代下,我们在开展物流终端配送工作中就需要注意着眼经济学和社会新常态下的要求,注重对物流终端配送服务方式进行革命性的创新。运用了以消费体验和服务为主的大数据分析技术,将其创新技术视为物流终端配送可持续性发展的主导驱动力,更好地顺应了互联网时代下产业融合发展的市场经济环境。通过大数据对接消费需求的分析和扩散,从互联网+大数据+消费需求的分析和实际运用中能够更好地满足广大消费者的体验性需求,从而在实践中获取互联网+大数据在经济创新发展过程中的价值和创造性能力。适应移动互联网经济的发展需要,从对于消费者物流终端配送服务体验的实践和需求角度入手,注重促进物流终端配送行业与其它行业之间的融合和协同发展,优化其运作环境,加强对于物流终端配送行业大数据的分析和应用以及互联网技术水平的提高。着眼于对广大消费者的体验需求和智能化扩散,以满足广大消费者对于物流终端配送服务智能化的各种需求,以及对于物流终端配送智能化服务的多元性和个性化需要。2、结合o2o的消费要求促使物流终端配送服务品质的提高在互联网和大数据时代下的物流终端配送则需要顺应当下现代o2o行业市场日趋激烈的挑战。不管在线上或线下,运用o2o商家对于购物终端商家的消费体验和购买需求进行大数据分析,把握了消费者对于o2o商家购物终端的配送与消费体验和购买需求之间的差距。针对每位消费者不同种类的特色物流终端配送经营体验的不一样化需求,从空间、时机等多种方面为广大客户量身定制的特色物流终端配送经营体验服务,使广大客户能够在家中更好地享受和感知到更佳的物流终端配送经营体验。运用移动互联网大数据分析技术的特点和优势,了解o2o对于消费体验的需求,结合o2o对于物流终端配送消费者的体验和消费需求情况,实现对于物流终端配送消费者的体验和消费需求分析精确度的提升,增强了对于物流终端配送消费者的体验和消费需求分析的针对性,更好地满足了大数据时代背景下广泛的消费者对于物流终端配送产品的体验感和需要。适应和满足互联网+大数据时代下对于消费者信息技术的体验要求运用了现代科学技术、信息化和互联网技术等先进科学和新兴产业技术,通过搜集、整理、分析和定位大数据,形成了针对物流行业中的末端配送服务客户需要分析的优势。应对广大消费者的各种物流终端配送的效率、服务精准度等各类消费体验的要求,满足了广大消费者对于物流终端配送产品的质量、效率和科学技术经历等各类要求,提升他们的信誉,体现了新时期我国物流终端配送的综合服务水平,从广大消费者对物流终端体验要求的满足中获得物流终端配送价值观和创新能力。消费者对于各种物流终端配送的交易及时查询、配送在途的情况等都感到非常迫切,因此我们需要充分运用现代互联网技术手段来推动我们的发展,这样我们才能够让更多的消费者真正认识到o2o及各种电子商务所给我们带来的物流终端配送的需求时,由简单的广告宣传形式转变成为一种真正的可以做到这一点的方式。人拥有了更多的体验感交互式传播媒介,更好地满足了消费者对于各类物流终端所配送的信息技术和体验需求。通过对于消费者在互联网中的信息技术经历和体验要求的分析,凸显了我国物流企业在进行末端配送管理工作中所处的各种技术环境和管理条件及其智能化程度,从而实现我国物流企业的末端配送管理智能化。（二）加强大数据物流信息平台的能力目前,由于我国互联网和大数据下的物流信息服务平台的构建尚正在进行初步的探索期,该物流服务平台的应用和功能也在不断地得到发展和完善,因此仍然有必要各级政府、物流公司、高等院校和科研机构等部门共同努力,加快对物流服务平台的升级。1、提高大数据搜集和运用能力对企业大数据的分类研究和综合利用主要过程包括了大数据的分类搜集、资料分析储备、资料分析计算和数据分析三个主要方面,首先我们要想到做的就是对现有信息资源进行分类搜索和收集整理,甄别和找出有用性的信息。将客户搜集整理得到的商品物流相关信息通过系统筛选和分析整合,并对其数据进行专门的数据分析,了解不同顾客的物流需求,了解不同商品的实时入库和出货位置,了解不同物流工作人员的配货地点和时间分布工作情况,以便于公司能够及时、准确地快速做好对每个客户商品订单信息中的商品配货、运输及对客户货品中的物流相关信息的实时跟踪、信息采集等相关操作。整个操作流程一气呵成,最大限度更好地有效保证了对物流人员的合理灵活分配,也有效保障了所购商品所有订单的及时准确交付和快速入库,使得中国消费者们不仅能够在当天快速接受并看到所有人需要的商品订单和拿到商品,使得目前京东国际物流在中国市场上一直享誉于广大中国消费者。除了对所有物流配送的及时和安全进行管理外,整个物流配送管理过程中也是完全自动可查和实时可视化的,如此安全人性化的系统设计,得益于移动互联网和商业大数据的先进技术支持。2、加强物流信息平台的安全防护系统尽管目前大数据的安全和风险防范技术正处于不断发展进步中,但是它们之间的资源共享和安全问题依旧普遍。物流企业在充分运用互联网和云计算等技术进行运营管理的同时,还需要进一步加强消费者的个人隐私信息。在这个新时代海量数据安全还是非常需要我们应该重点考虑的一个问题,那么是:其一,海量数据集中和存储将会使得它具有较高的价值,更容易被黑客攻击。其二,大数据中往往都会混淆着一些无效的数据,存在着一种人为地恶意添加错误数据的风险,导致了那些依靠这些错误的大数据进行决策的操作失误。其三,物流平台上的安全风险大数据源是来自于物流平台上众多的社会组织和事业单位以及企事业单位和个人,扩展了安全风险防范的视野。为此我们应该采取的解决方案主要如下:第一,物流平台作为以企业主体搭建为基础的管理层要提高对企业数据安全的保护意识,招募一批有着一定大数据安全管理经历的员工或者针对企业内部现有的员工进行加强培训,提高他们的专业技术水平。对于物流企业的大数据则需要采取分散、不间断地存储的方式,特别是要进一步加强核心大数据的维护。第二,物流平台上的主要参与者常常都是这些数据的共享者,同时又是这些数据的利用者。为此我们需要严格区分这些涉及商业和企业的危险性机密资料进行了区分,加强对其的保护和拷贝,注重了消除安全防范的盲区,并且还建立了一个实时安全监控和检查的机制。（三）通过大数据分析实现仓储智能化1、利用大数据对商品进行分析确保商品适当存放储位,对于大大提升仓容利用率,以及在储存和搬运之后的货物分拣工作效果都来说是一个非常重大的课题。对于一些进行商品的数量大、进行出货次序多以及频率快等物流交通枢纽来讲,商品储位是也就意味着它们的工作效率和经济效益,通过利用互联网和大数据物流平台对海量的货品信息关联进行了数据挖掘,比如说物品情况大致要了解物品大小、物品重量、物品数量、物品种类取放规律等。一、使用大数据分析商品关联,筛选出相同的货物存放在同一个货架上,方便记数也不容易丢失。二、利用大数据分析商品销售情况可以来判断存取货架的位置,销量很好,有很多客户进行购买的,货物放在低层货架的货位。畅销品需要经常补货,放在低层货架,可以减少补货的操作难度,提高工作效率,对于一些销量比较小,几乎或很少有客户进行购买的货物,可以将其摆放在高层货架上面,这样一方面可以利用高层货架的货位,另一方面也可以减少货物下架的频率。三、分析货物大小,有些货物,比较低矮,占用的空间比较少,所以要适度地调整货架的层数,这样可以调整货架的高度,增加每层货物码放的数量,尽可能多地利用货架的空间。四、分析仓库使用的淡旺期,仓库有时会有淡季和旺季,淡季的时候,会有大部分的货架没有货物,造成货位空置。所以,可以适当地减少货架数量,把不用的货架拆卸下来。在旺季的时候,就要增加货架的数量了。同时,现如今有物流机器人,通过大数据进行指挥机器人进行存放相关商品,可以大幅度的减少人工,也会减少出错的概率,增加效率,从而实现仓储智能化。2、利用大数据对仓储选址进行分析仓储的合理位置对于提高搬运效率,以及仓储利用率等都是具有十分必要的价值。在有若干商品供给点及若干商品需求点的经济发展区域内,需要正确的选址,如若选址不当,会造成不小的损失。企业往往在一定发展阶段就认为需要定期进行一个因素汇集、中转、分发,达到所需的要求增长点的整个发展过程,从自然环境、社会经济条件及城市交通运输基础条件等各个方面因素进行综合分析,从遵循适宜性发展原则、协调性发展原则、经济性发展原则、战略性发展原则、可持续发展战略原则等各个角度进行出发,以及对自然环境与城市交通条件等各个因素关系进行综合分析,找出最适合最佳选址的方案,但是这个数据量尤为的大,难以完全分析到位。如今,企业可以使用大数据进行数据分析,第一步进行数据采集,输入相应的区域进行定制,找到设立仓库需要的几个维度的数据。第二步,进行数据结果分析,分析人口数量密集程度、交通情况、房价地皮价格、交通情况等数据。第三步,则需要根据企业自身的条件,对各个因素进行打分设置一个取值范围,然后根据这些进行一个标准的给分,再把每个因素针对各自的权重进行相乘,从而计算出每个备选方案的得分,从而可以选出最优方案。最优点则是降低了人为情感评判,经过大数据分析,为企业仓储选址量身订造,从而实现仓储选址智能化。（四）保证专业技术人才的纳入1、培养大物流智能化技术人才首先,物流企业本身就应当积极地采用企业技术培训、自我学习、校企合作等各类形式,增进对于企业内部以及全体员工的专门技术培训和信息化教育,提高企业内部以及全体员工的信息化和企业大数据意识,使他们能够更好地了解和掌握企业物流运输和服务以及企业内部的大数据技术应用知识和技能,并进一步地加强企业内部以及全体员工之间的相互学习和实践经验相互交流,提升了企业物流公司的管理人员和企业内部所有员工的整体综合素质和能力,从而促进了员工们顺应互联网+大数据的新时代,更好地开展了物流配送。然后,科技部门还应该进一步加大物流智能化相关领域的资金投入,加快物流智能化相关应用技术的开发研究,对于物流智能化相关领域的大数据及其他高科技应用企业也要给予一定的扶持和政策。2、通过大数据找到合适的物流智能化技术人才可以利用互联网和大数据技术对于人才进行全方位评估,作为引进人才做出决策的依据。比如,我们就是能够可以通过移动互联网和社会信息大数据等多种方式来全面搜集和整理出与有关于人才培养的各类常规数据,以及与有关于人才在微信、微博或其他各类的社交网络传播媒体中所遗留下的"痕迹",形成了一个与有关于人才培养的各类常规数据库。在此课题研究的前提和基础上,通过大量的统计学数据分析和对专家研究进行了结构化的建模,从而有针对性地为企业提供了关于人才培养的一些相关信息和资源。就是说,比如我们有机会来构建一个基于物流智能化要求的人才分析模型,涵盖了人才的专长和综合能力。根据这些因素进行分析,我们会得到这个人是否适合参加本企业物流智能化的战略计划。（五）运用大数据分析竞争环境完成多方企业合作1、利用大数据分析目标市场挑选合作企业这种合作性的经营模式必然会让许多多方的企业共同参与其中,是许多企业共同通过这种合作方式来获得自己的更大利益。现如今,为了真正实现盈利效益最大化,企业必须进一步加强与客户的合作,市场竞争也是激烈的,企业可以通过对互联网和大数据技术进行分析寻找目标客户和市场,找出自身相互优势的科技企业,积极参与各方之间的关系,并建立一种优势相互补及合理进行竞争的战略伙伴机制,以此来改善和增强整个企业的物流业务运行与经营效率。这样便可为我们的客户提供一批优秀和具有独特价值的物流企业和大数据,形成一批在市场上具有核心和竞争力的物流企业,以免被模仿或者是遭到逾越。在深入研究和设计各种利益分配方案时,还要充分运用大数据分析技术构建科学合理的模型,从而形成易于被各方认可和接受的利益分配。模型在设计中我们就是需要充分考虑到各方的实力,努力程度,贡献大小,风险偏好等诸多受影响的因素,利益分配就是需要严格遵循公正、公开、公平的原则。关于在物流服务平台上协调合作的每一个方面诚信管理,要进一步构建绩效考核、预警和安全防范保障系统,通过搜取大数据来增强和提高每一个方面评估结果的精准度。总之,大数据物流服务平台本身就是一种复杂的技术创新型协同合作模式,通过整合目标市场信息来完成企业合作共赢。2、利用大数据分析竞争对手来选择合作企业在企业的竞争环境分析中,为了与自己的竞争对手交手,就需要针对自己的竞争者和客户进行全面的分析,预测他们的行为和发展动向,从而帮助我们了解在某一区域或者是在某一特殊的时期,我们应该考虑如何选择哪一种类型的合作关系。大数据的分析平台相对于以前的信息情报系统,能够更加迅速的察觉出竞争对手的行为,对其未来可能做出的行为进行推断,供企业能够及时的判断合适的解决方法,给企业更多的时间去寻找合适的合作伙伴来应对已经出现或者可能要出现的问题。六、结论在大数据的背景下,快速高效的物流信息平台必然会成为促进我国物流产品和服务行业进一步壮大的重要影响因素。大数据在我国物流配送中的广泛运用,它不但能够有助于推动物流配送各个环节的信息对接,提升我国物流公司的科学决策能力,而且还可以增强物流服务的智能化,提高其配送的速度。因此,利用移动互联网和物流的大数据技术对于我国拥有的海量物流信息和资源的特点进行了综合分析。有效地实现综合利用,已成为促进物流发展的重要手段。现如今的物流企业更是要利用这一技术,充分及时地分析市场动态,结合企业自身优势