摘 要

自数据分析技术被应用到物流行业中后，为降低物流成本、提高物流效率做出了巨大贡献，也逐渐成为当代物流企业的核心竞争力之一。本文通过研究国内物流行业中数据分析技术的应用现状，将其与国外优秀物流企业内数据分析技术的应用现状进行对比，并结合我国物流行业发展现状与趋势，提出当前国内物流行业在数据分析技术应用上存在的问题与不足，通过结合国外优秀物流企业的实际案例与国内外相关优秀理论研究成果，对解决以上问题与不足提出建议，对国内物流企业的发展提供建议与参考。

关键词：物流；数据分析技术；供应链物流

Abstract

Since the application of data analysis technology in the logistics industry, it has made a great contribution to the reduction of logistics costs and the improvement of logistics efficiency, and has gradually become one of the core competitiveness of modern logistics enterprises. This paper studies the application of data analysis technology in the domestic logistics industry present situation, with the excellent foreign logistics enterprise, comparing the present situation of the application of data analysis technology combined with our country present situation and the trend of development of the logistics industry, put forward the current domestic logistics industry on the data analysis technology application problems and deficiencies, through combining the actual case of excellent foreign logistics enterprises and related outstanding theoretical research results at home and abroad, suggest to solve the above problem and shortage, provide advice and reference to the development of domestic logistics enterprises.

Key Words：Logistics; Data analysis techniques; Supply chain logistics

目录

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究目的及意义 3

1.2 国内外的研究现状分析 3

1.3 研究方法与内容 4

1.3.1 研究基本内容与目标 4

1.3.2 研究方法 4

第二章 国内物流行业数据分析应用现状 6

2.1 国内物流行业数据分析技术应用现状 6

2.1.1 物流中心选址与路径优化 6

2.1.2 库存管理与需求预测 7

2.1.3 客户服务 7

2.2 国外优秀物流企业数据分析应用现状 8

2.2.1 美国物流企业数据分析技术应用 8

2.2.2 英国物流企业数据分析技术应用 9

2.2.3 日本物流企业数据分析技术应用 9

第三章 国内物流企业在数据分析技术应用的不足 10

3.1 终端网点分布不够合理 10

3.2 供应链服务不够成熟 10

3.3 数据分析技术的整体应用理念欠缺 11

第四章 国内物流企业数据分析技术应用发展前景的建议 12

4.1 国内物流企业数据分析技术应用前景 12

4.1.1 向供应链物流转化 12

4.1.2 大数据应用程度加深 13

4.2 国内物流企业数据分析技术应用发展建议 14

4.2.1 加强供应链物流理念 14

4.2.2 在供应链前端应用数据分析技术 14

4.2.3 构建标准化的物流管理系统 16

第五章 结论与展望 17

参考文献 18

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

受我国经济不断发展、互联网行业的逐渐兴起发展以及第三方产业逐渐兴起的推动，我国物流产业不断扩大。如图1.1和图1.2所示，根据中国物流与采购联合会批露数据，从2014年至2019年中国物流总额的同比增长一直稳定在6%左右，同时自2017年以后，增速开始逐渐放缓。而从社会物流费用的增长速度来看，2017年是一个分水岭，在2017年之前，物流总费用增速一直在不断加快，但始终在物流总额的同比增长比例之下，而在2017年之后，物流费用的同比增长比例超越了物流总额，但是此时物流总费用的增速考试放缓，甚至在2019年，物流费用增速开始下降。结合物流企业的发展历程来看，前期物流费用增长迅速的原因是由于构建物流网络的前期需要，而在物流网络逐渐完善之后，物流企业通过一定的手段使得物流总费用的增长速度逐渐放缓甚至下降，在详细的物流费用中表现为降低物流运输、保管和管理的费用。而根据物流企业批露的核心优势来看，这一手段主要依托于数据分析

而造成物流总额与物流费用2018年增速变化幅度差异的一个重要原因在于运输网络与运输线路的优化调整，在优化调整中起着重要作用的技术手段手段就是数据分析技术。

图1.1 2014-2019物流总额与社会物流费用同比增长表

（数据来源：中国物流与采购联合会）

图1.2 2014-2019物流详细费用同比增长

（数据来源：中国物流与采购联合会）

在这个数据为王时代，大数据分析技术的逐渐地被运用到各个行业中去，也为各个行业降低成本、提高服务质量做出了重要贡献。物流行业在不断发展的情况下，其运营过程中产生的物流信息与物流数据也在与日俱增，尤其随着电子商务的不断发展成熟，其物流数据更是呈指数性增长。物流行业对数据分析技术的需要也越来越必不可少。但是就我国目前物流行业其信息化程度以及对数据分析技术的应用上来看，还存在着诸多问题，目前大多数物流企业对数据分析较为成熟的应用还停留在物流信息追踪与反馈上，虽然有部分物流企业在物流仓储管理和路线规划等方面有深入的研究运用，但行业整体还是处于一个较为不成熟的阶段。与此同时，全球物流进入供应链时代之后，物流被放大到供应链的范畴来讨论，而供应链对数据处理、需求预测、库存管理等方面的要求更为严格，对数据分析技术也更为依赖。我国物流要想持续健康发展同时顺利完成从物流到供应链的升级，还需要通过不断的完善并推广数据分析技术在物流行业中的应用。

1.1.2 研究目的及意义

中国的物流企业通过近年来不断的努力，不断缩小与国外具有领先水平物流企业的差距，但是我国物流企业在需求预测和库存管理等方面还有待发展，对数据分析技术的应用也有待深化与全面推广。本文旨在通过研究分析国内外对物流行业中数据分析技术的先进研究成果，并且对比国内外优秀物流企业提供的物流服务，分析其对数据分析技术的应用，来对国内物流企业提高数据分析在业务活动中的使用范围与深度提出建议，从而为物流企业优化仓储中心选址、运输路线、需求预测和库存管理等提供建议。

本文研究的主要意义总结有如下几点：