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大数据时代如何利用数据进行?#34892;?#29289;流决策

发布日期:2018-01-09 作者: 点击:

大数据时代如何利用数据进行?#34892;?#29289;流决策?下面就让丹东物流公司的小编来告诉大家吧!

1、物流领域常用数据分析场景  梳理我们整个物流环节,数据分析的应用可以分为两个方向,规划和预测。

其中规划方向的应用往往是以成本和时间为优化目标,或者是两者综合的多目标优化,在分析过程中我们往往是通过成本构成或者时间构成的角?#28909;?#23547;找他的影响因素,在分析这些影响因素的基础之上,?#19994;?#21512;理的变量取值,使得成本最优,时间最少。常用的应用场景包括仓储选址规划、运输路径规划、仓储布局规划。

预测方向的应用场景主要包括市场销售预测、采购需求预测、供货周期预测,预测不会直接产生经济效益,它的意义主要体现在在了解未来发展方向和发展量的基础上采取合理的预?#26469;?#26045;,比如说市场销售预测是为了合理安排生产和库存,进而获得供应链总体成本的最优。

在大数据时代,我们获得数据越来越多,不管是数?#21487;?#36824;是维度上,常用数据分析方法也都有可以进一步的拓展,使结果更加的合理准确。

2、仓储选址规划常用数据分析方法  仓库选址是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经?#20204;?#22495;内,选一个地?#26041;?#31435;仓库的规划过程。合理的选址方案应该使商品通过仓库的汇集、中转、分发,达到需求点的全过程的效益最好。仓储选址步骤如下图所示。

常用的仓储选址数据分析方法包括精?#20998;?#24515;法、加权评分法、P-中值法、鲍摩-瓦尔夫模型、多级多设施选址模型等?#21462;?/span>

(1)精?#20998;?#24515;法

(2)加权评分法

(3)P-中值法

(4)鲍摩-瓦尔夫模型

(5)多级—多设施选址模型

3、仓储选址常用方法对比分析

由于不同的企业在建设物流配送?#34892;?#26102;,对配送?#34892;?#26410;来用途、构成的需求有所不同,因此在对物流配送?#34892;?#36827;行规划时要充分考虑这些因素,选取适当的选址方法。

4、大数据时代仓储选址方法应用拓展

那么在大数据环境下,我们应该如何更加?#34892;?#30340;选址呢?

应用大数据进行选址可以实时获取海量数据资源,使得准确性大大提高,随着信息获取方法的智能化以及多样化,人们也不?#27426;?#38750;要到?#26723;?#21435;勘测调研,大大节省人力物力。

大数据时代,针对仓储选址场景,除了运用综合的模型和智能的算法,分析获得的?#34892;?#25968;据,提取隐含其中的信息,得出最优的仓储选?#26041;?#26524;之外。可以向前拓展数据获取方式,通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型海量数据。向后?#30001;?#25968;据可视化方法,借助计算机图形学和图像处理技术,将选?#26041;?#26524;转化为图形,清晰?#34892;?#22320;传达于受用者。



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