基于大数据技术的京东物流优化研究

PAGEPAGE8基于大数据技术的京东物流优化研究然趋势。其中，物流作为一个相对传统的面向大众的服务行业，如果将其与人工智能和大数据结合，朝着智慧化方向发展，不仅能极大地降低成本和人力资源，从而提升企业竞争力，还可以提升物流行业的服务效率和服务质量。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，通过对京东集团在大数据智能物流系统建设的案例分析，验证了大数据应用的成效，同时也分析了大数据应用中存在的问题，并提出相应的优化建议，为企业运用大数据进行物流优化提供借鉴。[关键词]大数据；智慧物流；京东ResearchOnJingdongLogisticsOptimizationBasedOnBigDataAbstract:Underthebackgroundofbigdataera,ithasbecomeaninevitabletrendtoeffectivelyintegratebigdatatechnologywithe-commerce,whichhasthecharacteristicsofmulti-source,heterogeneousandmassive.Amongthem,logistics,asarelativelytraditionalmassserviceindustry,ifitiscombinedwithartificialintelligenceandbigdatatodevelopinthedirectionofintelligence,itcannotonlygreatlyreducecostsandhumanresources,soastoenhancethecompetitivenessofenterprises,butalsoimprovetheserviceefficiencyandqualityoflogisticsindustry.Inthispaper,throughthecasestudyofJingdonggroupusingbigdatafortheconstructionofintelligentlogisticssystem,weverifytheeffectivenessofbigdata,andanalyzeitsshortcomings,soastoprovidereferenceforenterprisestousebigdataforlogisticsoptimization.Keywords：Bigdataera;e-commerce;smartlogistics引言正在推动物流业进行历史性的伟大变革。分析和处理方法早已不能，（Volatility）、不确定性（Uncertainty）、复杂性（Complexity）和相互交织的VUCA时代，随着供应链网络的全球化、消费市场的快速变化以及人工智能等新兴技术的出现，智能供应链应运而生。供借鉴。一、京东及京东智能供应链服务系统概述（一）京东简介京东是我国目前最大的自营电商企业，以服务、创新和消费者价值最大化为发展目标。在线销售家电、数码通2014年5月，京东在美国纳斯达克交易所成功上市。2018年，京东进入中国零售百强第2位。7,458亿元人民币，与2019全年相比增长了29.3%；全年服务收入939亿元人民币，比2019年全年增长42.0%。京东集团由营销部门、运营部门、信息部门、战略部门、财务部门组成。（二）京东智能物流供应链简介4月25日，京东集团宣布正式成立京东物流子集团，其目的是为了帮助产业链上下游的合作伙伴降低供应链成本、提高流通效率，从而提高利润，共同打造更好的用户体验。京东物流子集团将拥有更多的独立经营权和决策权，将与商家和社会物流企业共同发展作为主要目的，以独创先进的科技构建智慧供应链的价值网络，并最终发展成为国内商业最重要的基础设施之一。（无人机、无人仓库、无人配送中心等）、商家服务（产品市场预测、库存智能化管理等）、跨境物流服务、快递与快运服务等全方位的产品和服务，还将联合京东商城共享线上线下渠道资源，并联手京东金融推出创新性的供应链金融产品和保险产品。在生产、运输和服务环节具有是以大数据为支撑，利用云计算、机器学习、物联网、区块链等技术服务于供应链的全新体系，可以做到比传统供应链更加灵活、便捷和可靠。以业务系统数据为基础，利用多维分析和大数据挖掘技术，帮助与京东合作商是京东商城利润壁垒的新生力量。二、京东物流大数据应用分析（一）大数据技术概述强大的处理能力、多样的数据类型、数据价值密度低。提高利润。视化等。1.数据采集（通过网络爬虫或网络公开API等方式，有针对性和精确性地获取数据信息）两种。而对于企业生产经营数据或学科相关研究数据等对保密性要求较高，无法利用互联网搜索引擎技术采集的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用设置好的系统接口的方式来采集数据。2.预处理高质量的数据挖掘。如果不在进行数据存储和分析之前先对原始数据进行（无关数据或偏离期望值，影响决策的数据）等问题。预处理的方法有如下：（1）数据清洗：去噪声和无关数据，检查数据一致性。（2）数据集成：将多个数据源中的数据在逻辑或物理上有机地集中。、合计处理和数据泛化处理等。，概念分层等。3.数据计算模式据计算模式：（1）批处理计算批处理计算是针对大规模数据的批量处理，但无法实现实时计算处理。主要技术有MapReduce、Spark等。（2）流计算Flume、SuperMario、Storm等。（3）图计算图计算是针对大规模图结构数据的处理。主要技术有Pregel、GraphX等。（4）查询分析计算，在企业中应用最多。主要技术有Hive、Imapala等。4.大数据分析与可视化。大数据分析手段可分为分类、回归、聚类、相似匹配、频繁项集、统计描述、链接预测、数据压缩和因果分析九种。1.物流配送配送效率是衡量一个物流企业的服务能力强弱的关键标准。京东智能供应链利用大数据提高物流配送效率，降低物流成本。物流成本包括运送途中消耗的人工成本、运输成本。京东运用大数据建立以北京市、广州市、西安市等六大城市为中心的物流配送网络。京东通过大数据技术能够在物流配送的过程中以各个物流人员的任务为依据，解决多仓库之间的调配，实现合理有效的布局，优化配送站的选址，仓库的分布以及库房内的拣货路径来提高拣货（GPS）、地理信等可以抓取到配送地区实时路况，结合智能算法为物流人员选择最优配送路径，提高了配送效率和客户的满意度。甚至，京东还可以依靠海量的大数据在用户下单前即预测到其行为，比如：一款新型手机首发的时，用户一下单，配送员就可以快速从仓库把手机送达至用户。其中，数据挖掘中的聚类蚁群算法在物流配送优化的环节运用最多。聚类即将数据分成多个簇，使每个簇中尽量达到相似性最大，不同簇之间达到相似性最低，是一种基于距离计算的算法。聚类蚁群算法是一种仿生学算法，A点出发，并将货物送到分别位于1-9号位置的客户处，不同客户还存在不同的时间要求。对于配送公司而言，还有还有配送车空置率和成本等要求。在满足上述约束的前提下，可以通过聚类蚁群算法来选择最优运送路径。在大数据技术中路径是一种序列数据，可以通过基于线段的路径表示方法获取和记录仓库到i为某位客户完成服务以后，按照下面的蚁群算法模型公式来选择下一个服务的客户j。为车辆K在t时刻完成一位客户的服务之后，可选择的下一位待服务客户；Tij(t)为t时刻,客户i到客户j的信息要素(初始值为常量);ηij(t)为t时刻,客户i到客户j的可见度;α和β为信息素和启发因子对路径选择的影响程度。将上述公式不断进行迭代，经过多次寻找，即可完成对所有客户的服务，最后返回仓库。京东近年来已经停止活跃用户下滑趋势，这说明消费者近年来在京东平台的购物体验有所提升。根据网络中的2021年3月2020年财务报表所示，与2019年全年相比，2020年全年净服务收入增长42.0%。在电商物流行业内竞争如此激烈的当下，京东净服务收益率仍可实现稳步增长，可以看出大数据技术在京东优化物流配送方面的效果，确实达到了提升盈利能力的目的。2.库存管理截至2020年12月31日，京东物流公司共经营900多个仓库，覆盖全国超50个城市，其中包括6座自建亚洲1号仓2100万平方米，与多个数码、服装、日化等品牌供应商建立稳定合作关系，保证了足够的库存通过，自动选择满足订单需求成本。同时也减少了对企业资金的占用，减少了不必要的持有成本，也极大地提高了存货的存货周转率，进而提高了京东对供应商的议价能力。3.物流全链路分析化运营。4.产品的市场预测传统的网络问卷调查或依靠个人主观判断的决策方法已经逐渐被淘汰，这些方式很难准确和及时地了解现代电京东作为国内最大的自营B2C电子商务平台，在各种购物节期间流转着千万级的订单数据，京东系统通过采集客户的浏览商品时间、是否添加购物车、评价信息、收藏夹等所有与销量有关的数据了解客户的想法和产品需求，然后通过数据挖掘和分类分析的方法确定客户群体，使企业实现精准销售。数据挖掘是一个从大量数据的集合C中发现中发现隐含模式M和知识N的结果S，其过程可以看作是一个函数CS果。安排最佳仓储量，避免错过最佳销售时间段。，2020年全年，京东净收入7458亿元人民币，比2019年全年增长29.3%。正是大数据技术在市场预测方面的应用使得京东在行业竞争加剧，宏观经济放缓，一、二线城市用户增长红利基本到头的大背景下，盈利能力依然能够持续增长，三、京东智能物流存在的问题（一）市场预测算法有待改进多造成的库存积压或因库存过少产生的缺货成本，但其算法依然存在局限性。比如像爆款网红商品、季节性商品这些会在某一段时间内销量剧增，但很快就会过气的商品，若仅仅是套用普通商品的公式或模型去分析可能就会造成对产品未来销量的错误判断，从而大量增加库存，最后可能亏损。（二）覆盖范围较小，各地区物流发展不均衡由于自身地理环境和经济发展水平的限制，物流业发展缓慢。根据国家统计局的统计结果，在快递业务收入方面，东中西部的权重分别为82.3%、9.3%、8.4%，而在业务量上东中西部比重分别为10.5%、7.6%。这些数据分映出我国目前物流业发展东西部差异显著，这种差异不满足电子商务高效率和全球性的定位，以及对物流快速、准确、及时的要求。1485个区县能够提供自营的配送服务，但是我国幅员辽阔，京东的物流网络在东部沿海城市盖就显得较少了，在这些地区的客户花费同样的价钱可能就不能享受到与东部地区同等的服务。化物流的协同发展。（三）智慧物流成本居高不下，与其他行业相比要，规模较大的城市在城善，各地仓储基地间信息传递不及时等问题，这些问题在无形中增加了仓储成本，不利于物流体系的发展。需要承担流转税、土地使用税、城市维护建设税等税费。这些费用加重了物流系统的成本。。而大量固定资本的，发生资2019年京东就曾经通过调整人力板块来压缩企业成本来实现业务的稳定过渡，此次调整波及18万人，快递员取消底薪，人均每月减少近2000元。2018年全年亏损超过23个亿，已经是第十二个28亿。刘强东还强调，如果京东物流这么亏下去，京东物流融来的钱只够亏两年的。由此可以看出京东物流系统的成本过高。（四）难以平衡数据开放性和用户隐私保护在大数据时代，用户的大量。在大数据时代环境中，电商及物流企业对于消费者的个人隐私的保护工作以及保障企业数据的安全性成为了巨大的难题。（五）大数据的准确性和实效性难以把握益。同时，数据库开发者与设计人员的错误设计和管理也会导致数据分析的准确性降低。四、物流企业应用大数据的优化建议存在诸多问题，解决这些问题能让大数据发挥更大的效用，进一步提升企业的竞争力。（一）对产品的市场预测算法进行优化量，对原始算法进行优化和提高，使其可以更加契合实际情况，避免对产品未来趋势的错误预判。（二）合理规划区域布局以促进智慧物流均衡发展一方面，根据我国当前物流业区域发展状况，在继续推动东部物流发展的同时更应当重视中西部地区的“智能逐渐重视并且投入大量资金，城乡差距逐渐缩小的背景，“智能+网联”物流业的发展应与城乡一体化发展相协面。（三）加强物流成本控制物流企业来说，将自营物流集中在一、二线城市，在三、四线城市中应当分析比较是运用自营物流还是第三方物流，避免服务收入不足以收回成本的情况发生。（四）增强大数据安全意识，保护用户隐私经费投入，提高自主研发能力。高度重视信息安全保护工作，提升企业信息安全。下对数据加以汇总、整合、分析，健全信息管理的规章制度。（五）提升大数据的准确性此外，相关数据库管理人员应根据预先建立的标准来读取和选择利用数据。五、结束语。参考文献：[J].科技风,2021(08):74-75.[2]林振强.电商企业探索物流包装自动化[J].物流技术与应用,2019,24(06):123-125.[3]何帅霖.大数据时代下电子商务的发展刍议[J].现代营销(下旬刊),2021(02):152-153.[4][J].农产品市场,2019(24):52-53.[5]陶墉铮,崔建新,欧阳枫涛.大数据背景下京东盈利模式问题探析[J].商场现代化,2021(