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基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送策略

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時間:2024-05-29 08:44:00

 在網(wǎng)購逐漸興起的當今,與其配套的電子商務(wù)物流配送體系也逐漸完善,特別是在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下,物流配送效率越來越高,產(chǎn)品送達時間越來越短?;诖耍疚闹攸c針對基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送策略進行了詳細分析,旨在為電子商務(wù)物流配送過程中,大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢的充分發(fā)揮,物流配送區(qū)域、路線的合理規(guī)劃,專業(yè)人員培養(yǎng),大數(shù)據(jù)物流信息平臺構(gòu)建等方面提供有價值的建議。

 
1 基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送現(xiàn)狀
時代在發(fā)展,網(wǎng)購系統(tǒng)也逐漸趨于成熟,很多網(wǎng)購平臺呈現(xiàn)出較好的發(fā)展前景,比如天貓、拼多多、京東等,這些大型網(wǎng)購平臺每年的交易額呈現(xiàn)增長趨勢。與此同時,抖音、快手、直播等多種營銷形式的出現(xiàn),為電子商務(wù)平臺創(chuàng)造了更高的收益,在2015-2022年短短的7年時間內(nèi),電子商務(wù)平臺發(fā)展迅速,網(wǎng)購零售額呈現(xiàn)逐漸增長的趨勢,具體如表1所示。
 
由表1可見,自2016年起,全國網(wǎng)購零售額由5.17萬億元快速增長至2022年的17.69萬億元,增長了將近3倍左右,這充分表明電子商務(wù)整體發(fā)展形勢較好,也在很大程度上為物流配送創(chuàng)造了優(yōu)厚的條件。目前,基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送具體發(fā)展情況進行以下詳細分析。
 
表1 2015-2022年全國網(wǎng)上零售額統(tǒng)計表 導(dǎo)出到EXCEL
 
 
年份 全國網(wǎng)上零售額(萬億元)
 
2015 3.88
 
2016 5.17
 
2017 7.18
 
2018 9.02
 
2019 10.64
 
2020 11.77
 
2021 13.54
 
2022 17.69
一是從事電子商務(wù)物流配送的人員越來越多,進行網(wǎng)上購物的消費者數(shù)量與日俱增,配送成為了他們最為主要的需求。為了能夠?qū)a(chǎn)品在較短時間內(nèi)送達消費者手里,就要有充足的配送人員,所以,越來越多勞動者進入此行業(yè),而且隨著電商發(fā)展,從事物流配送的人員數(shù)量越來越多。
 
二是電子商務(wù)平臺逐漸趨于成熟,物流配送網(wǎng)點也在不斷完善與優(yōu)化,由最初的零星網(wǎng)點逐漸發(fā)展為隨處可見[1]。消費者貨物等待時間越來越短,特別是在一些農(nóng)村地區(qū),電子商務(wù)配送網(wǎng)站幾乎實現(xiàn)了全覆蓋,提高了配送效率。隨著物流配送體系越來越規(guī)范,從業(yè)人員手工出庫、分揀的現(xiàn)象逐漸被機械設(shè)備取代,而且很多地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了機器人配送車,不僅提高了物流配送的效率,而且節(jié)約了成本,這標志著電子商務(wù)物流配送體系正逐漸走向完善。
 
2 基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送面臨的困境
2.1 缺乏大數(shù)據(jù)應(yīng)用的意識
大數(shù)據(jù)中蘊含著豐富的資源,特別是在計算方法方面較為全面,能夠在很大程度上為電子商務(wù)物流配送中區(qū)域的規(guī)劃、路線的設(shè)計、時效性提升等提供技術(shù)支持,電子商務(wù)物流是通過全面分析、預(yù)測各種數(shù)據(jù)保證做出更加準確的決策[2]。但是在實踐操作環(huán)節(jié),物流企業(yè)管理層并未意識到這一點,缺乏大數(shù)據(jù)應(yīng)用意識,不管是配送路線、區(qū)域、車輛安排,還是具體工作環(huán)節(jié)都以傳統(tǒng)形式為主;由于大數(shù)據(jù)技術(shù)對于硬件、運行環(huán)境、人員均提出了較高要求,目前,物流企業(yè)在此方面并未達標,且人才匱乏、設(shè)備落后,即便有些企業(yè)運用了大數(shù)據(jù)技術(shù),也僅僅停留于簡單的數(shù)據(jù)分析,并未實現(xiàn)全面覆蓋,進而導(dǎo)致配送時效性并未得到實質(zhì)性的提升。
 
2.2 物流企業(yè)的合作比較缺乏
當前,我國物流企業(yè)配送中合作意識薄弱,民營快遞企業(yè)市場份額占比較大,具備較強實力以及服務(wù)質(zhì)量的大型物流企業(yè)很少;物流企業(yè)規(guī)模小、分布零散,不具備競爭優(yōu)勢,網(wǎng)點重復(fù)性建設(shè),極易出現(xiàn)多個快遞公司相同時間配送相同類型訂單的現(xiàn)象,造成配送時復(fù)雜且重復(fù),多種物資配送效率低且成本高,無形之中導(dǎo)致社會資源浪費。大數(shù)據(jù)時代市場競爭愈演愈烈,物流企業(yè)運作風險越來越大,若未做到有效合作,僅局限于自我發(fā)展,極易在風險發(fā)生以后面臨破產(chǎn)威脅,同時也不利于優(yōu)質(zhì)資源的整合,很難適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代電子商務(wù)發(fā)展要求。
 
2.3 大數(shù)據(jù)物流信息平臺構(gòu)建體系不完善
大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展創(chuàng)造了更多機遇,推進了物流行業(yè)前進的步伐,基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建物流信息平臺也是未來電子商務(wù)物流配送的發(fā)展趨勢,其功能性、價值性是不容忽視的[3]。但由于我國正處于大數(shù)據(jù)物流信息平臺構(gòu)建初期摸索階段,平臺功能性不夠成熟,再加之物流企業(yè)規(guī)模小、信息技術(shù)投入較少、軟硬件系統(tǒng)不完善,無法充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)物流信息平臺成效。另外,雖然也有一些物流企業(yè)整合了信息功能,但并沒有采用專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)統(tǒng)籌、合理規(guī)劃以及安排驛站地點、數(shù)量,造成管理成效、經(jīng)濟效益較低。
 
3 基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送策略
3.1 加強大數(shù)據(jù)應(yīng)用意識
大數(shù)據(jù)時代,物流企業(yè)要轉(zhuǎn)變理念,充分了解及掌握物流配送各環(huán)節(jié)的信息內(nèi)容,深挖大數(shù)據(jù)價值,進而做到合理利用,并利用大數(shù)據(jù)中不同的算法提前做好電子商務(wù)物流配送區(qū)域的劃分[4]。
 
首先對電子商務(wù)配送流程進行分析,具體如圖1所示。
 
 
圖1 電子商務(wù)物流配送流程   下載原圖
 
以電子商務(wù)物流配送流程為依據(jù),通過聚類算法規(guī)劃物流配送區(qū)域。具體的劃分步驟是:第一步,起始聚類中心的選擇。通過聚類中心數(shù)據(jù)信息尋找n個數(shù)據(jù),聚類中心為n個數(shù)據(jù)信息,n=1,2,…,結(jié)合電子商務(wù)物流配送中心要求,n個聚類中心坐標分別是(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),確保初始劃分區(qū)域不存在疊加現(xiàn)象。
 
第二步,通過距離公式對每一個聚類中心距數(shù)據(jù)距離求解,計算公式如下:
 
D(k+1)=ga−fa+1−−−−−−−−√
?
(
?
+
1
)
=
?
?
-
?
?
+
1
 (1)
 
公式中D(k+1)表示配送區(qū)域劃分因子;ga表示聚類中心;fa+1表示聚類中心數(shù)據(jù)。根據(jù)公式(1)計算數(shù)據(jù)與哪一個聚類中心距離近,便可將其歸類于那一個聚類中心,通過此方法可以計算出車輛運送貨物的時間,進而達到節(jié)省配送時間的目的。
 
第三步,對聚類中心進行修正。由于其中涵蓋某些數(shù)據(jù)n個聚類中心,極易發(fā)生變化,所以在第二步計算結(jié)果中要對聚類中心數(shù)據(jù)重新修正,盡可能保證配送工作量的均衡且大致一樣。
 
第四步,聚類中心的驗證。在第三步計算聚類中心基礎(chǔ)之上迭代循環(huán),將通過以上三步計算獲取的聚類中心部位和上次求解結(jié)果進行比較,具體計算公式是:
 
kg=∑aq⋅af?⋅h
?
?
=
?
?
?
?
?
?
 (2)
 
公式中kg表示物流配送區(qū)域聚類對象;∑aq
?
?
表示聚類規(guī)模大?。籪″表示聚類中心距離;h表示聚類中心比較參數(shù);a表示配送點密集度,結(jié)合公式(2)計算獲取中心位置,如果差距大,需要二次計算,保證每輛配送車每次運送配送量是大致一樣的。
 
3.2 構(gòu)建完善的合作體系,高效整合資源
電子商務(wù)物流配送在大數(shù)據(jù)的推動下有著較好的發(fā)展前景,但物流企業(yè)各自為政,重復(fù)性網(wǎng)點建設(shè)無形之中增加了運行成本,大量資源被浪費,針對此情況,物流企業(yè)要強化合作,促進優(yōu)質(zhì)資源的整合與共享[5]。菜鳥驛站便是一個成功案例,其加強合作,將多個物流公司整合在一起,形成共同體,在優(yōu)化配送體系的同時,提高了配送效率。除此之外,各大物流企業(yè)還要結(jié)合大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)資源優(yōu)勢,打造信息共享平臺,整合不同物流資源,使買賣雙方均可以通過此平臺獲取更加準確的配送信息,在促進服務(wù)水平提升的同時節(jié)省成本,保證物流配送暢通無阻,使得經(jīng)濟效益最大化。
 
3.3 不斷推進物流技術(shù)的創(chuàng)新
基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)物流配送需要先進的技術(shù)手段給予支持,所以,不斷創(chuàng)新物流技術(shù)才能促進配送效率、經(jīng)濟效益的提升。具體可以從以下兩點做起:一是物流技術(shù)本身的創(chuàng)新,在條形碼、RFID技術(shù)、GPS/GIS軟件應(yīng)用基礎(chǔ)之上,引進物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對硬件設(shè)備進行更新,高效且精準化收集、處理、分析數(shù)據(jù),及時了解倉儲人員、設(shè)備、訂單、庫存等狀態(tài),在分析數(shù)據(jù)過程中確保倉儲、人力優(yōu)化配置,以此為依托,平臺精準劃分責任,分配任務(wù),保證物品、配送人員較高匹配度,客戶也可以動態(tài)跟蹤物流全過程。二是大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新中基于物聯(lián)網(wǎng)、信息搜索、營銷、爬蟲技術(shù)快速收集數(shù)據(jù),針對大量碎片化訂單,采用高效處理技術(shù)及時進行分類、儲存、轉(zhuǎn)移;分析技術(shù)中重點以聚類、關(guān)聯(lián)等技術(shù)為主,對大數(shù)據(jù)進行深層次挖掘,尋找關(guān)聯(lián)點。例如目前菜鳥、順豐均在此方面有所創(chuàng)新,菜鳥引進了E-MapReduce, 構(gòu)建一站式配送平臺,順豐則采用遺傳算法分析大數(shù)據(jù),根據(jù)倉網(wǎng)分布、銷售量精準化制定每一位客戶分倉方案,取得了非常不錯的成效。
 
4 結(jié)束語
當今社會是現(xiàn)代信息技術(shù)高速發(fā)展的新時代,互聯(lián)網(wǎng)的普及為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)的進一步發(fā)展創(chuàng)造了更多的機遇,越來越多的企業(yè)開始積極創(chuàng)建電子商務(wù)平臺,以期從中獲取更高的經(jīng)濟效益,這推動了電子商務(wù)物流配送行業(yè)的發(fā)展步伐。為了能夠降低配送成本,縮短配送時間,提高配送效率,物流企業(yè)要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢,合理規(guī)劃配送區(qū)域及路線,重視大數(shù)據(jù)物流信息平臺的建設(shè),強化資源整合以及專業(yè)人才培養(yǎng),促進電子商務(wù)物流企業(yè)經(jīng)濟效益再創(chuàng)新高。

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