大数据与物流4.0的挑战

随着的出现大数据在世界物流的几年前，物流运营商开始意识到这一点数据分析的潜力优化供应链的每一步。在每一个动作、商品或系统背后，都有一些可以收集、存储和利用的信息，以得出预测和自动化流程的结论。

大数据在物流新范式下的仓库管理中发挥着核心作用4.0人才．但我从哪里获得正确的数据来更好地了解我的供应链是如何运作的呢?什么大数据在这一领域确实有实际应用？在下面运行它。

我可以从哪里提取数据来优化我的供应链?

大数据适用于所有通过传统方法无法分析的数据集，包括结构化和非结构化数据:

• 结构化数据是您的公司已经收集或可以收集的数据，这些数据被完美地组织起来并随时可以利用。
• 非组织性数据是分散的、异构的记录，需要对其进行整理和规范化以进行解释。

这些数据是从公司物流或供应链经理可用的不同数据源中提取出来的。

物流4.0大数据分析的来源

• 标准操作系统:提供有关来自公司物流的重要指标，例如准备订单的时间、交付(即首次尝试交付的成功率)等。
• 运输船队活动:通过安装传感器和地理定位技术，可以精确控制时刻表、路线和燃油消耗。
• 天气及交通资料:国家和私人机构及时准确地发布有关天气或道路状况的警告。
• 经济预测:无论是全球或国家层面的一般预测，还是每个公司做出的会计估计，都是有用的。
• 在线用户行为:公司网站的访问者流量，他们遵循的浏览模式，在线商店中最好的定位和最受欢迎的产品……这些都是纯金牌子数据挖掘特别是对于电子商务物流．
• 销售点库存短缺警报:了解分销商的产品何时即将售完是有帮助的最好根据你的交货时间来计划订单．

大数据在物流4.0中的应用

根据我们刚才提到的记录量，数据挖掘将为优化这些领域奠定基础:

1.库存管理

说到优化库存管理Interlake Mecalux的Easy WMS等仓库管理软件正在使用vwin德赢app软件开发大数据的全部潜力存储仓库中产生的物料流的重要信息。基于这些信息，可以优化商品的位置，以实现库存的最大盈利能力。

2.个性化客户服务

多亏了大数据与CRM记录的融合，你可以预见客户的需求。根据它们过去的消费情况，您可以检测过去的交易中是否发生过事故，这有助于发现仓库或运输中的管理问题。另一方面，这些数据还可以用于从仓库向客户提供更个性化的服务(例如，特殊包装)。

3.预防性维护

物流4.0中的大数据有助于确保所有类型的机器和自动系统都能正常工作，由于定期的预防性维护，可以防止公司活动中的故障和停机。

4.塑造配送流程和运输路线

机器学习发生在从分配过程中收集和分析更多数据的过程中。例如，车队管理软件“学习”并为您的产品交付创建更快、更简单、更优化的路线。这同样适用于WMS，它能够评估和分析库存历史，以管理仓库中每种商品的最佳位置。

大数据:混乱仓库的秘密

大数据在存储领域的应用范例被称为大数据存储混沌存储系统．在此上下文中，所有流程都是自动化的，并且它是一个WMS，例如vwin德赢app软件开发Interlake Mecalux的Easy WMS这决定了每件商品在每个时刻应该放在哪里。

其中之一杂乱仓库的优点是它的灵活性和适应各种类型的需求和库存变化的能力。在该系统中，WMS不断地收集和处理数据，从而实现决策自动化。这样，操作人员只需按照他们的指示将产品放置在最佳位置。