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時間：2023/3/14 8:25:18
來源：原創(chuàng)
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大數(shù)據(jù)已廣泛應用于社會生產(chǎn)和生活的各個領域，從最初的互聯(lián)網(wǎng)應用，不斷走向物流、醫(yī)療、金融等各領域。就物流行業(yè)來看，物流各個環(huán)節(jié)如運輸、倉儲、裝卸、搬運、包裝等，都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。物流大數(shù)據(jù)也隨之產(chǎn)生，它是指在物流活動過程中，開展如供給、需求等物流服務時產(chǎn)生的各種相關數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時代，物流大數(shù)據(jù)作為重要的戰(zhàn)略性資源，將會有效推動物流行業(yè)朝著智慧物流方向發(fā)展，其商業(yè)價值越來越受到物流企業(yè)的重視。在大數(shù)據(jù)技術的推動下，物流信息將逐步實現(xiàn)共享，并呈現(xiàn)出多維度、相關聯(lián)、預測性、決策性等特征。
多維度：物流大數(shù)據(jù)是一個多維數(shù)據(jù)集合，包含多項屬性，比如貨源統(tǒng)計信息、貨物種類信息、運載能力、車輛信息和地理信息等。針對這些多維數(shù)據(jù)，可從不同路徑、不同視角、不同層面進行處理分析，從而為物流企業(yè)獲取更多更全面的物流信息帶來更多的商業(yè)價值。
關聯(lián)性：物流作為連接供應鏈上下游的重要流通渠道，包含多個環(huán)節(jié)且各個環(huán)節(jié)間有著錯綜復雜的關系。大數(shù)據(jù)技術在這些復雜交互關聯(lián)中獲得動態(tài)信息，不僅要分析物流運輸全過程的信息，也要關注與運輸有關的企業(yè)及政策等方面的信息，包括訂單情況、配送能力、庫存數(shù)據(jù)、企業(yè)資金情況、物流政策等。這樣物流信息與其他信息將會緊密關聯(lián)，充分實現(xiàn)物流各個環(huán)節(jié)信息的協(xié)同化，有效提升物流企業(yè)在整個供應鏈中的核心作用。
預測性：在對物流大數(shù)據(jù)信息采集、分析處理的基礎上，大數(shù)據(jù)技術也將實現(xiàn)對物流各個環(huán)節(jié)需求的預測，物流服務也將會更加智能化。
決策性：以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。通過大數(shù)據(jù)的收集與處理，可為物流企業(yè)提供有價值的數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)智能物流決策。
總之，大數(shù)據(jù)技術將推動物流信息的共享，信息共享將有效協(xié)同物流供應鏈上下游，進而推動整個物流行業(yè)朝著智能化、信息化的智慧物流方向發(fā)展。
（一）車貨匹配現(xiàn)狀分析
雖然當下物流信息平臺種類和數(shù)目都非常多，但究其根本，其實就是解決一個問題：減少信息的不對稱，解決車貨供需兩端的有效匹配問題。從社會意義來講，平臺的存在是為了提高物流資源的利用率，降低運輸車輛的空駛率。從企業(yè)或者個人等中微觀角度來講，是為了降低企業(yè)運輸成本，減少個體司機空車行駛里程，提高回程實載率和經(jīng)營利潤。國內(nèi)車貨供需匹配平臺數(shù)量與日俱增，但是就其發(fā)展水平而言仍處于較粗放階段，目前尚無真正智能化、功能健全且具有成熟運作模式的車貨供需匹配平臺。
以下是目前車貨匹配平臺存在的主要問題：
貨主找車過程和司機找貨過程都比較低效，大部分交易方用戶都需要通過翻閱列。多次比對各個交易對象來尋找和選擇合適的合作對象來完成這筆物流運輸任務。外．由于未能快速找到需要的信息，影響用戶體驗，降低了用戶再次使用平臺的可能 .
通過調(diào)研市場上主流的車貨匹配 APP ，發(fā)現(xiàn)的共同問題是智能匹配的功能比較簡易，無法快速準確地觸達客戶的需求。大部分APP的匹配系統(tǒng)都是對資源信息按照一定條件或者由用戶選擇一個標準進行排序。
（二）車貨匹配平臺研究
國外物流平臺起源相對較早，而且在公路貨運平臺發(fā)展建設上已經(jīng)出現(xiàn)了美國羅賓遜這種定位于第四方物流平臺的成熟企業(yè)，而我國物流信息平臺相對起步較晚，且具有自己的特性?；谝苿佣说呢涍\平臺作為車貨匹配一個新的存在形式，其運營模式、盈利方式等問題成為國內(nèi)外學者關注的重點。
Mats Abrahamsson 等對物流信息平臺做了描述與界定，認為物流信息平臺是物流信息系統(tǒng)中非常重要的一部分，是物流信息管理與控制中心，良好的物流信息平活運作能有效提升企業(yè)靈活性。J . C . Rochet 等從價格角度，將雙邊市場定義為利陣一個或多個雙邊平臺實現(xiàn)最終用戶的交互，并通過對雙方收取合理的費用而將其維扮在平臺上的市場。Armstrong 等認為市場中的某些活動必須借助平臺來完成，平臺通過為雙方提供產(chǎn)品或服務來促成交易并從中獲取利潤，平臺中一方用戶獲得的利益多少取決于另一方用戶的規(guī)模大小。張松利用因子回歸分析證明影響返程配載吐率的關鍵因素為“信息源”，并對南京市三種貨運配載模式進行對比分析，發(fā)現(xiàn)基于物流信息平臺的車貨匹配模式具有一定優(yōu)勢。宋娟娟等將公路貨運平臺分為信息交換型線上物流平臺、貿(mào)易支持型物流平臺、園區(qū)網(wǎng)絡型物流平臺以及專線＋加盟型一流平臺四種類型，并指出平臺應解決好“雞蛋相生”的問題。王婷分析了基于車貨匹配 APP 的公路貨運信息平臺運營模式、主要功能及其優(yōu)勢與不足，并對未來發(fā)展做出展望。邢大寧總結(jié)現(xiàn)有平臺服務模式的不足，在此基礎上引入云生態(tài)的概念，對物流服務行業(yè)的長遠發(fā)展具有重要意義。雷鳴提出，在互聯(lián)網(wǎng)背景下，物流平臺可以利用互聯(lián)網(wǎng)技術創(chuàng)新物流平臺模式來提升物流平臺的反應速度，提供差異化服鄉(xiāng)．打造圍繞平臺的共享生態(tài)圈，提供組合服務，實行覆蓋策略。
（三）車貨供需匹配研究
Lin 和 choy 等設計出了一種基于 web 的物流管理決策系統(tǒng)，目的是對中小型物流公司上門送貨提供一種決策支持，從而提高公司利益。該系統(tǒng)架構包括了車貨匹配模塊、集裝箱優(yōu)化模塊、路徑規(guī)劃模塊三個部分，為物流公司提供了一套系統(tǒng)模型。
Yong 與 Guang 等將多車多貨物的匹配問題作為雙邊匹配問題。其中考慮價格為影響匹配的主要因素。匹配的標準是既要滿足車輛，又要滿足商戶。將車輛提供商與貨運商之間的滿意度作為成本估算標準，并總結(jié)了車貨匹配的一種精確式算法，適用于啟發(fā)式算法獲取初始解。邵增珍以一種新的思路來解決車貨供需匹配問題，其結(jié)合了“共同配送”的概念，將貨物擬作乘客，將車貨匹配問題轉(zhuǎn)化為一種車輛合乘問題。顧佳靖將語義網(wǎng)技術應用到公路貨運的車貨配載領域，設計了公路貨運車貨匹配領域的語義網(wǎng)本體構建方法，還提出了在公路貨運配載過程中車貨匹配率的計算方法，基于匹配率對智能查詢和推理得到的車源或貨源進行了排序。余以勝、劉鑫艷發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的貪婪算法解決多車型的車貨匹配，容易使得某種車型過度使用，從而陷人局部解。因此，對 Balance 算法引人車型平衡函數(shù)，對每種車型的車輛資源進行均衡。劉丹霞對國內(nèi)同城配送的車貨匹配模式進行了研究，提出了互聯(lián)網(wǎng)下的車貨匹配創(chuàng)新模式，并以同城配送為應用場景建立了帶時間窗的同時取貨問題，應用禁忌搜索求解優(yōu)化問題。侯景瑞對車貨動態(tài)配載問題進行了研究，利用層次分析法設計基于屬性的初步匹配過程，并混合遺傳算法與蟻群算法對該問題進行了求解。
（四）車輛配載與路徑聯(lián)合優(yōu)化
目前，國內(nèi)外也有不少學者研究車輛配載與車輛路徑聯(lián)合優(yōu)化。Gendreau針對具體的一個家具配送案例，運用車輛配載與車輛路徑組合優(yōu)化的方式進行了求解。Fuellere ：等利用蟻群算法解決 3L-CVRP ，其中利用快速打包方法解決裝載問題，在所有公開數(shù)據(jù)集中測試，幾乎都得到了最佳的解決方案。楊錦冬、徐麗群考慮交通條件、車輛承載能力、時間窗等約束，建立了以車輛裝載貨物最多和車輛行駛路徑最短為目標函數(shù)的雙目標優(yōu)化模型。靳志宏、于波、侯麗曉運用混合整數(shù)規(guī)劃的思想，從現(xiàn)實的配載約束出發(fā)，引人剩余空間的概念，構建了車輛配載與配送路徑聯(lián)合優(yōu)化的模型，并運用多種啟發(fā)式算法相結(jié)合的交互式算法進行求解。葛顯龍等運用遺傳算法，對跨區(qū)域的多配送中心的車輛動態(tài)調(diào)度模型進行求解，并通過實驗證實了算法和模型的有效性。黃維將三維裝箱、多車型配載與路徑優(yōu)化相結(jié)合，綜合考慮車廂尺寸、貨物尺寸、車輛重心等約束，建立了以配送成本最低、車輛容積利用率最高、車輛載重利用率最高為優(yōu)化目標的組合優(yōu)化模型，并用算例證明了模型和算法的實用性。
（五）大數(shù)據(jù)變革車貨匹配
車貨匹配的信息平臺產(chǎn)生后，車貨匹配產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過運力池分析，標準的公共運力與人們對專業(yè)運力的個性化需求可以有效匹配，同時與企業(yè)信息系統(tǒng)相結(jié)合也能實現(xiàn)全面整合與優(yōu)化。通過大數(shù)據(jù)讓車輛與貨物實現(xiàn)高效匹配，不僅能減少貨運車輛空駛產(chǎn)生的損耗，還能實現(xiàn)節(jié)能減排。隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應用，數(shù)字貨運信息平臺缺乏貨源或貨源信息不實等問題能得以有效解決。但國內(nèi)專注于車貨匹配的平臺型企業(yè)目前仍處在探索階段，車貨匹配效果不佳、運作乏力.
（一）運輸路線優(yōu)化的意義
排車是運輸前最重要的準備工作之一，一般操作員根據(jù)自己對路線、門店、商品等的熟悉程度進行人工統(tǒng)計，設置全天的運輸配送路線和每車運載貨量。這種傳統(tǒng)的操作既浪費時間，也沒有效率。通過特殊的路線優(yōu)化算法，結(jié)合后臺基礎數(shù)據(jù)（訂單、路線、司機、倉庫、終端位置、運費等），根據(jù)管理員目標需求，提前設計一條物流最優(yōu)路線，且存儲次選路線以備隨時調(diào)整。這種方案既能合理規(guī)劃路線，又能結(jié)合實際情況智能調(diào)整路線。
運用大數(shù)據(jù)優(yōu)化區(qū)域路線，有兩個問題需要考慮：( 1 ）運輸區(qū)域稠密、遠近不同和供貨周期不同的路線安排；( 2 ）缺貨、退貨、補貨等突發(fā)情況的再次配送問題?，F(xiàn)在大多數(shù)運輸線路都以“線性”路線來規(guī)劃以確保路線最短，智能排車路線優(yōu)化方案由原來的“線性”路線改為“扇形”路線，或者兩者相結(jié)合的路線，一旦遇到增減貨物的情況，”線性”路線需要再次運輸一次，而“扇形”路線因為分布地點比較集中，增補貨往返距離較短，所以時間和成本消耗相對較小。另外，跨區(qū)域鄰近車輛也可就近協(xié)助。這種方案相當于設計了一輛突發(fā)車輛有多輛貨車解決的靈活調(diào)動機制，做到盡可能減少運送效率和物流成本。
很多情況下，會遇到一條線路車輛裝不滿，原本 12 輛車可以裝滿的貨物因為各種原因被安排了 15 輛車，車輛利用率明顯偏低。系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析，整合商品和車輛、容積和載重、線路距離、裝／卸貨運費等信息，制定出一套滿載率最高、成本最省的車輛配載方案。
突發(fā)狀況是在運輸過程中最不好把控的環(huán)節(jié)，假如出發(fā)前系統(tǒng)已經(jīng)設計了一條最優(yōu)路線方案，可還會因為道路堵塞、車輛事故、貨量變化等不可控因素不得不調(diào)整線路。在出現(xiàn)以上情況時，系統(tǒng)會以最快速度計算出當前位置與余下目的地路線優(yōu)化方案。如果車輛在途中出現(xiàn)問題無法正常運輸，系統(tǒng)也會就近搜索并通知可用車輛，以減少企業(yè)損失。
（二）大數(shù)據(jù)優(yōu)化運輸路線
自進人大數(shù)據(jù)時代以來，大數(shù)據(jù)就在悄然改變著車貨匹配、銷售預測與庫存、供應鏈協(xié)同管理、運輸線路分析、設備修理預測等方面的內(nèi)容，物流人的思維方式發(fā)生了很大變化。近年來，國內(nèi)的大數(shù)據(jù)研究、應用與發(fā)展取得了顯著成效。未來，大數(shù)據(jù)將成為現(xiàn)代社會基礎設施的一部分，對于物流行業(yè)來說，大數(shù)據(jù)將像公路、鐵路、通信網(wǎng)絡、港口、水電一樣成為基礎設施，但大數(shù)據(jù)不會因為使用而貶值。在很多人看來，物流書業(yè)仍是互聯(lián)網(wǎng)領域最后一塊未開墾之地，大數(shù)據(jù)在這方面的應用仍未落到實地。因此，將大數(shù)據(jù)引人數(shù)字貨運物流領域意義非凡。
數(shù)字貨運在使用大數(shù)據(jù)優(yōu)化運輸路線方面做出了有益示范，具體分析如下：數(shù)字貨運平臺的配送人員無須自己設計最優(yōu)的配送路線，可實時對多種可能的配送路線進行分析，找到最佳的配送路線。數(shù)字貨運平臺將使用大數(shù)據(jù)對配送人員行為進行預測，以及時糾正其錯誤行為，降低問題發(fā)生的頻率。
隨著物流智慧化的大勢所趨，使數(shù)據(jù)科技越來越凸顯出它的重要性。智慧物流中的人、車、貨、企等主要角色也依托著數(shù)據(jù)的鏈接實現(xiàn)更規(guī)范的統(tǒng)一運轉(zhuǎn)。在新技術、新模式、新業(yè)態(tài)的影響下，中國已經(jīng)涌現(xiàn)出像阿里的“菜鳥物流大腦”、京東的“無人倉”這樣先進的物流技術，但也同樣存在著大量依靠人工的不規(guī)范的運輸環(huán)節(jié)。目前國內(nèi)的物流行業(yè)由于運作水平和效率的低下產(chǎn)生了很多問題，比如車隊的成本管理、運輸安全、運力調(diào)配等問題；貨主企業(yè)有貨沒車的問題；企業(yè)外協(xié)車輛難找難管理的問題等，這些都是運輸行業(yè)經(jīng)營者面臨的重要難題。企業(yè)貨運業(yè)務的高效開展，需要人、車、貨能夠?qū)崿F(xiàn)便捷快速的對接。比如，以貨主找車發(fā)貨到收貨為一個完整交易流程．可以看到技術是如何解決各個環(huán)節(jié)中的效率、安全問題的。第一步，大型貨主企業(yè)手里掌握著大批貨源，自己的車輛不夠用，需要在周邊迅速查找可靠、低廉的社會車輛來承運。如何快速、精準地找到合適的車源，成為貨主的一大難題。
網(wǎng)絡貨運平臺可以實現(xiàn)：( 1）發(fā)布貨源。可以通過接口的方式，將用戶的貨源信息發(fā)布到平臺，使幾百萬車源均能成為受眾。（ 2 ）找車。通過始發(fā)地、目的地、車輛類型、車輛位置、車長、載重等信息進行車輛數(shù)據(jù)的查詢?；趲装偃f車輛數(shù)據(jù)進行找車，可快速鎖定目標車源。通過車輛位置、軌跡分析、車輛畫像、安全駕駛指數(shù)等數(shù)據(jù)指標．通過大數(shù)據(jù)核心算法對人網(wǎng)車輛進行挖掘，優(yōu)先甄選返程車，提交就近優(yōu)質(zhì)車源供貨主單位選擇。
貨主企業(yè)通過各種途經(jīng)找來了可以承運貨物的社會車輛。面對初次合作的車輛．車輛是否有合法的資質(zhì)？車主或司機提供的車輛信息是否真實可靠？如何放心安全地把貨交給社會車輛來運輸？這些都是所有貨主急需關心的問題。
網(wǎng)絡貨運平臺可以實現(xiàn)：( 1 ）車輛人網(wǎng)驗證。可以通過接口的方式獲取車輛是否在全國道路貨運車輛公共監(jiān)管與服務平臺人網(wǎng)，保證車輛有運營資質(zhì)。（ 2 ）車主真實性驗證。提供按車牌號、車主姓名、車主電話，聯(lián)合條件判斷信息是否與行駛證信息保持一致，保證車輛資料真實、可靠。（ 3 ）套牌車驗證。通過提供車牌號、當前車輛所在區(qū)縣級行政區(qū)位置信息來判斷目前車輛是否是套牌套，保證車輛安全、可靠。利用大數(shù)據(jù)平臺，貨主企業(yè)可以通過各種維度對外協(xié)車輛進行真實性驗證，從而規(guī)避套牌車及異常車輛為業(yè)務帶來不必要的損失。
網(wǎng)絡貨運平臺可以實現(xiàn)：( 1）車輛最新位置查詢?？梢酝ㄟ^接口的方式，用戶通過車牌號或者車架號獲取車輛最新位置信息，包括車輛的位置、時速、海拔、方向、行駛狀態(tài)等信息，幫助企業(yè)隨時掌握車輛動態(tài)。（ 2 ）車輛駛?cè)?、車輛駛出通知。平臺實時監(jiān)控車輛運行軌跡，當車輛發(fā)生駛?cè)?、駛出預設區(qū)域時，平臺將車輛駛?cè)?、駛出事件信息及時推送到客戶端，使貨主隨時掌握貨物離站、到站信息。（ 3 ）異常離線提示。平臺實時監(jiān)控車輛運行軌跡，當車輛發(fā)生異常離線情況時，平臺將異常事件及時推送到客戶端，讓客戶及時發(fā)現(xiàn)異常、減少損失。
貨物已順利交割，貨主企業(yè)、運輸企業(yè)每月的運單量雖然在不斷提升，但是貨物周轉(zhuǎn)率低、運輸效率慢、運輸成本高，導致企業(yè)利潤微薄、人不敷出。如何降本增效、實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化，成為企業(yè)決策人的一大難題。
網(wǎng)絡貨運平臺可以實現(xiàn)：( 1 ）歷史軌跡?？梢酝ㄟ^車牌號或車架號獲取車輛的歷史軌跡數(shù)據(jù)，分析運輸行駛路線是否合理，逐步優(yōu)化最優(yōu)路線，縮短運輸時間，提供運輸效率。（ 2 ）車輛里程查詢。通過車牌號、起止時間查詢車輛的總行駛里程，檢查行駛里程是否在合理范圍內(nèi)，從而減少油費、降低運輸成本。（ 3 ）車輛停車查詢。通過車牌號、起止時間查詢車輛在運輸過程中的停車信息，幫助企業(yè)分析運輸效率慢、貨物裝貨卸貨效率低的原因。
因此，從降低成本、提高效率、保障安全方面，利用大數(shù)據(jù)技術結(jié)合物流配送流程中的各個環(huán)節(jié)，可以幫助貨運企業(yè)進一步擺脫很多傳統(tǒng)的經(jīng)營問題，從而將整個物流配送的過程實現(xiàn)智能化。以數(shù)據(jù)促業(yè)務，以業(yè)務帶數(shù)據(jù)，從而幫助企業(yè)實現(xiàn)工作效率的提高與成本的降低。新技術是效率提升第一生產(chǎn)力，是安全運輸?shù)闹匾Ｕ稀Ｖ悄芑瘮?shù)據(jù)服務將云計算、大數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術應用在各種運輸場景中，實現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)和云端上便捷管理車隊、智能調(diào)度車輛、合理配置運力的可視化、網(wǎng)絡化、智能化、精益化的智慧物流，為貨運行業(yè)的高品質(zhì)經(jīng)營創(chuàng)造出新的客戶價值。