大數據時代如（rú）何利用數據進行有效物流決策

隨著信息時代數據量的劇增，深（shēn）化物（wù）流管理最為有效的方法是引入數據分析技術，對物流數據進行分析和預測，取代經驗論，幫助決（jué）策者做（zuò）出快速、準確的決策。
1、物流領域常用數據分析場景　　梳理麻豆精品视频整（zhěng）個物流環節，數據分析的應用可以分為（wéi）兩個方向，規劃和預測。
其中規劃方向的應用往往（wǎng）是以成本和時間為優化目標，或者是兩者（zhě）綜合的多目標優化（huà），在（zài）分析過程中麻豆精品视频往往是通過成本構成或者時（shí）間構成（chéng）的（de）角度去尋找他的影響因素，在分析這些影響因素（sù）的基礎之上，找到合理的變量取值，使得成本最優，時間最少。常用的應用場景包括倉儲選（xuǎn）址規劃、運輸路徑規劃、倉儲布局規劃。
預測方向的應用場景主（zhǔ）要包括市場（chǎng）銷售預測、采購需求預測、供貨周期預測（cè），預測不（bú）會直接產生經（jīng）濟效益，它的（de）意義主要體現在在了（le）解未來發展（zhǎn）方向和發展量（liàng）的基礎（chǔ）上采取合（hé）理的預防（fáng）措施，比如說市場銷售預（yù）測（cè）是為了合（hé）理安排生產和庫存，進而獲得供應鏈總體成（chéng）本（běn）的最優。
在大數據時（shí）代，麻豆精品视频獲得數據（jù）越來越多，不管是數量上還是維度上，常用數據分析方法也都有可以進一步的拓展，使結（jié）果更加的合理準（zhǔn）確。
2、倉儲選址規劃常（cháng）用數據分析方法　　倉庫選址（zhǐ）是指在一個（gè）具有若（ruò）幹供應點及若幹需求點的經濟區域內，選一個地址建立倉庫的（de）規劃過程（chéng）。合理的選址方案應該使商品通過倉庫的匯集、中轉、分發，達到需求點的全過程的效益最好（hǎo）。倉儲選址步（bù）驟如下圖所示。
常用的倉儲（chǔ）選址數據分析方法包括精確重心法、加權評分法、P-中值法、鮑摩（mó）-瓦（wǎ）爾夫模型、多級（jí）多設施選址模型等等。
(1)精確重心法
(2)加權評分法
(3)P-中值法
(4)鮑（bào）摩-瓦爾夫模型
(5)多級—多（duō）設施選址模型
3、倉儲選址常用方法對比分析
由於（yú）不同的企業在建設物流配送中心時，對（duì）配送中心未來（lái）用途、構成的需求（qiú）有所不同，因此在對物流配送中心進行規劃時要充分考慮這些因素（sù），選取適當的選址方法。
4、大數據時代倉儲選址方法應（yīng）用拓展（zhǎn）
那麽在大數據環境下，麻豆精品视频應該如何更加有效的選址（zhǐ）呢?
應（yīng）用大數據進行選址可以實時獲取海量數（shù）據資（zī）源（yuán），使得準確性大大提高，隨（suí）著信息獲取（qǔ）方法的智能化以及多樣化，人們也不一定非要到實地去勘測調（diào）研，大大節省人力（lì）物力。
大數據時代，針對（duì）倉儲選址場景，除了運用綜合的模型和（hé）智（zhì）能的算法，分析獲得的有效數據，提取隱含其中的信息，得出最優的倉儲選址結果之外。可以向前拓展數據（jù）獲取方（fāng）式，通（tōng）過RFID射頻數據、傳感器數據、社交（jiāo）網絡數據、移動互聯網數據等方式獲得各種類型海量（liàng）數據。向後延（yán）伸數據可視化方法（fǎ），借助計算機圖形學和圖像處理技術，將選（xuǎn）址結果轉化為圖形，清晰有（yǒu）效地（dì）傳達於（yú）受用者。
歸根結底，倉儲中心選址的決定因素主要還是中心供需量、物流運輸成本和中（zhōng）心建設運營（yíng）成本（běn）三個方麵，大數（shù）據對倉儲中心的選址的影響歸根到底還是對於這三個方麵因素的作用。
大數據時（shí）代，通過RFID射頻技術、傳感器、GIS、GPS、社交網絡、移（yí）動互聯網等方式可以獲得各種類型（xíng）海量數據。
基於數據采集技術獲取有效基礎數據，通過適用的數據分析方法，得出最優的倉儲選址結果，選用（yòng）數據可視化工具直觀和明顯地展示（shì）選址後係統流量流向地圖。
大數據已經滲透到物流（liú）領域的各個環節之中，其作為一種（zhǒng）新興技術（shù），它給物流的發展帶來了更多的（de）機遇。對物流企（qǐ）業而言，合理地運用大數（shù）據技術，對企業的管理、客戶關係維護、資（zī）源配置等方麵都將（jiāng）起到積極的作用，使物流決策更（gèng）加高效與準確。