隨著信息時(shí)代數(shù)據(jù)量的劇增，深化物流管理最為有效的方法是引入數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)物流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，取代經(jīng)驗(yàn)論，幫助決策者做出快速、準(zhǔn)確的決策。

1、物流領(lǐng)域常用數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景梳理我們整個(gè)物流環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用可以分為兩個(gè)方向，規(guī)劃和預(yù)測(cè)。

其中規(guī)劃方向的應(yīng)用往往是以成本和時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，或者是兩者綜合的多目標(biāo)優(yōu)化，在分析過(guò)程中我們往往是通過(guò)成本構(gòu)成或者時(shí)間構(gòu)成的角度去尋找他的影響因素，在分析這些影響因素的基礎(chǔ)之上，找到合理的變量取值，使得成本最優(yōu)，時(shí)間最少。常用的應(yīng)用場(chǎng)景包括倉(cāng)儲(chǔ)選址規(guī)劃、運(yùn)輸路徑規(guī)劃、倉(cāng)儲(chǔ)布局規(guī)劃。

預(yù)測(cè)方向的應(yīng)用場(chǎng)景主要包括市場(chǎng)銷售預(yù)測(cè)、采購(gòu)需求預(yù)測(cè)、供貨周期預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)不會(huì)直接產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，它的意義主要體現(xiàn)在在了解未來(lái)發(fā)展方向和發(fā)展量的基礎(chǔ)上采取合理的預(yù)防措施，比如說(shuō)市場(chǎng)銷售預(yù)測(cè)是為了合理安排生產(chǎn)和庫(kù)存，進(jìn)而獲得供應(yīng)鏈總體成本的最優(yōu)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們獲得數(shù)據(jù)越來(lái)越多，不管是數(shù)量上還是維度上，常用數(shù)據(jù)分析方法也都有可以進(jìn)一步的拓展，使結(jié)果更加的合理準(zhǔn)確。

2、倉(cāng)儲(chǔ)選址規(guī)劃常用數(shù)據(jù)分析方法倉(cāng)庫(kù)選址是指在一個(gè)具有若干供應(yīng)點(diǎn)及若干需求點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)，選一個(gè)地址建立倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃過(guò)程。合理的選址方案應(yīng)該使商品通過(guò)倉(cāng)庫(kù)的匯集、中轉(zhuǎn)、分發(fā)，達(dá)到需求點(diǎn)的全過(guò)程的效益最好。

常用的倉(cāng)儲(chǔ)選址數(shù)據(jù)分析方法包括精確重心法、加權(quán)評(píng)分法、P-中值法、鮑摩-瓦爾夫模型、多級(jí)多設(shè)施選址模型等等。

(1)精確重心法

(2)加權(quán)評(píng)分法

(3)P-中值法

(4)鮑摩-瓦爾夫模型

(5)多級(jí)—多設(shè)施選址模型

3、倉(cāng)儲(chǔ)選址常用方法對(duì)比分析

由于不同的企業(yè)在建設(shè)物流配送中心時(shí)，對(duì)配送中心未來(lái)用途、構(gòu)成的需求有所不同，因此在對(duì)物流配送中心進(jìn)行規(guī)劃時(shí)要充分考慮這些因素，選取適當(dāng)?shù)倪x址方法。

4、大數(shù)據(jù)時(shí)代倉(cāng)儲(chǔ)選址方法應(yīng)用拓展

那么在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，我們應(yīng)該如何更加有效的選址呢?

應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行選址可以實(shí)時(shí)獲取海量數(shù)據(jù)資源，使得準(zhǔn)確性大大提高，隨著信息獲取方法的智能化以及多樣化，人們也不一定非要到實(shí)地去勘測(cè)調(diào)研，大大節(jié)省人力物力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，針對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)選址場(chǎng)景，除了運(yùn)用綜合的模型和智能的算法，分析獲得的有效數(shù)據(jù)，提取隱含其中的信息，得出最優(yōu)的倉(cāng)儲(chǔ)選址結(jié)果之外。可以向前拓展數(shù)據(jù)獲取方式，通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型海量數(shù)據(jù)。向后延伸數(shù)據(jù)可視化方法，借助計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將選址結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖形，清晰有效地傳達(dá)于受用者。

歸根結(jié)底，倉(cāng)儲(chǔ)中心選址的決定因素主要還是中心供需量、物流運(yùn)輸成本和中心建設(shè)運(yùn)營(yíng)成本三個(gè)方面，大數(shù)據(jù)對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)中心的選址的影響歸根到底還是對(duì)于這三個(gè)方面因素的作用。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)RFID射頻技術(shù)、傳感器、GIS、GPS、社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等方式可以獲得各種類型海量數(shù)據(jù)。

基于數(shù)據(jù)采集技術(shù)獲取有效基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)適用的數(shù)據(jù)分析方法，得出最優(yōu)的倉(cāng)儲(chǔ)選址結(jié)果，選用數(shù)據(jù)可視化工具直觀和明顯地展示選址后系統(tǒng)流量流向地圖。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到物流領(lǐng)域的各個(gè)環(huán)節(jié)之中，其作為一種新興技術(shù)，它給物流的發(fā)展帶來(lái)了更多的機(jī)遇。對(duì)物流企業(yè)而言，合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)企業(yè)的管理、客戶關(guān)系維護(hù)、資源配置等方面都將起到積極的作用，使物流決策更加高效與準(zhǔn)確。