为了为用户提供多功能和集成的综合服务,物流有机地结合了运输,仓储,加载和卸载,处理,分发,信息处理和其他链接,以形成完整的供应链。在相关的物流链接中,大量物流数据在每时每刻都会出现,所有这些数据具有空间尺度和空间特征的属性。根据统计数据,物流信息中约80的信息与空间位置有关,而几乎所有涉及的运输,仓库和分布的信息都与空间位置直接相关。
作为结合计算机科学,地理和映射的一项综合学科,地理信息系统(GIS)在收集,管理,存储,分析,处理,处理和输出空间数据方面具有强大的功能,并广泛用于可视化和有助于空间信息的决策。
JD GIS视觉交付区编辑器
面对大量的空间数据,如何使用与GIS相关的技术以及整合空间数据信息的手段,探索和挖掘空间数据的价值已成为物流公司在构建智能物流过程中需要解决的紧迫问题。
物流行业中的空间大数据
与其他行业的大数据不同,物流涉及多个链接,例如运输,仓储和分销,其空间大数据具有强大的行业属性和特征。具体而言,物流空间大数据的特征是巨大,稀缺,复杂性和丰富性。
1。大量数据
作为物流行业的主要业务载体,物流车的数量很大,并且分布广泛,并且在运输,分销和其他链接中起着至关重要的作用。在货物的运输和分配过程中,物流车辆通常以10到30秒的间隔将当前的位置信息发送到数据中心。这些移动物流车在全国各地的道路网络中产生的定位数据已经达到GB甚至TB,并且仍在增长。这不仅是开发数据挖掘的动力,而且是数据挖掘所面临的问题。
2。数据稀疏
物流空间数据的稀缺性主要反映在两个方面:一方面,在物流运输过程中,尽管轨迹数据是巨大的,但由于地理因素,天气因素,设备失败等,无法保证每个部分都有完整的定位信息,有些人甚至是错误的定位数据;另一方面,由于用户分布不平,很容易在大城市中拥有庞大的数据量,小城市中的小数据量,住宅和商业领域的大数据量以及工业领域的小数据量。所有这些都引起了物流数据质量和分布的一定稀疏性。
3。数据复杂性
在实际驾驶过程中,物流车辆受各种主观和客观因素的影响。每个驾驶员都有自己的驾驶习惯。甚至相同的驾驶员也会根据驾驶过程中不同的客观条件改变其驾驶行为。这些人工变化无疑会增加轨迹数据挖掘的复杂性。此外,物流数据受到各种因素的影响,包括经济发展和需求变化。他们的流动方向不确定,这也使物流空间大数据更加复杂。这些使物流空间很难通过简单地通过某个模型或理论进行评估和预测。
4。数据的丰富度
大规模物流运输轨迹数据的背后是国家实时道路状况信息,物流运输状况信息,我国家不同地区的经济发展水平的变化以及供应和需求关系。此外,物流运输运输的商品类型非常丰富,每种类型的商品都有多个其他属性信息。这些数据共同构建了多层次,多级和多维物流大数据,这对我国的道路基础设施建设,交通路径计划,物流车辆计划,经济指标预测等具有积极意义。
空间大数据在京东物流中的应用
是中国最大的自行经营的电子商务公司,JD.com拥有完整的电子商务流程,涵盖了中国电子商务领域的采购,分销,客户服务和其他链接的采购,分销,客户服务和其他链接。在JD.com的仓库,运输和分销链接中,每天都会生成数十亿个空间数据。 GIS技术和手段在诸如仓储,运输和分销等各个方面都起着至关重要的作用,并已成为JD.com智能物流建设的重要技术基础。随着JD.com物流业务的发展,原始的经验和行业知识无法完全满足业务发展的需求。有必要将大数据技术与GIS Map Technology和人工智能技术相结合。在确保交付及时性和服务质量的前提下,有必要进一步提高分销业务的科学,准确性和系统性,以实现精致管理的目标。
1。货物排序
每天面对数百万订单,如何根据用户的交付地址有效地对商品进行有效分类,并快速,准确地将订单商品发送给仓库,公交仓库和配送站是JD.com不断提供头等舱交付服务的先决条件。在货物分类方面,JD.com在其过去的运营中积累的大规模订单数据中发挥了至关重要的作用。 JD.com积累了超过十亿个地址数据,并使用此数据来构建一个完整的地址数据库。基于此,JD.com建立了一个精确而完整的预分级系统,在该系统中,使用GIS技术,JD.com根据分销站点的覆盖范围将分销区域划分。借助此系统,管理人员可以根据分配站点的数量和比例更改轻松地在视觉上调整分布范围。通过反向地理编码技术,GIS预选系统可以将用户的订单地址直接转换为纬度和经度坐标,并通过将订单地址与交付站点交付区域进行比较,直接将订单分配给用户属于的交付站点。随着交付大数据继续丰富,JD.com继续改善交付范围估计模型,使越来越多的用户享受高质量的JD购物交付体验,包括“ 211”和“ Jingzhunda”。
JD车辆时间表系统图
2。送货路线优化
作为整个JD物流系统中最重要的部分,分布链接是JD Logistics中最重要的链接。为了使用GIS技术和手段保持JD物流和分销链接的效率和准确性,JD建立了一个完整的物流和分销网络,尤其是在大型商品的分布中起着极其至关重要的作用。与小型物品的交付不同,JD.com的大型物品分布高度分布,并涉及各种链接,例如预订,检查和安装。如何使用技术手段有效地降低大型物品的交付成本并改善用户体验是JD.com需要长期探索的重要主题。使用GIS技术,大项目调度系统根据用户的交付地址计算每个订单的里程和所需的运输时间,并计算要交付的大项目调度订单的所有订单的时间成本。在确保货物在用户同意的时间范围内交付的前提下,给出了最合理的大项目计划路线。随着道路交通数据和交通数据的持续积累以及机器学习技术的使用,该系统在不同时刻计算并预测了每条线的过去时间,从而使JD.com的大规模大规模商品的交付成本不断降低,并且性能效率继续提高。
3。实时订单跟踪
为了为JD用户提供最佳的交付体验,JD Logistics为每个订单提供了全面,详细的订单跟踪信息。除了常见的文本跟踪信息外,JD.com还是业内第一个提供基于地图的视觉物流跟踪系统,该系统的核心是GIS技术。 JD.com的每种物流和配电工具都配备了卫星定位设备。通过全球卫星定位系统,每秒都会将实时位置数据传输到数据中心。为了实现每秒数万个坐标数据的存储,阅读和查询,JD.com已建立了一个具有HDFS标准的分布式存储系统,该系统将数据推向前端用户,以显示订单轨迹。
4。基于地理位置的用户肖像
基于地理的用户肖像
通过多年的运营,JD.com为数千万用户和积累了数十亿个用户购物数据提供了高质量的购物体验,这些购物数据中的每一个都包含位置信息。通过处理和分析这些购物地点大数据,JD.com构建了行业中最完整,最有价值的用户资料数据。通过分析这些准确的用户资料数据,JD.com不仅可以分析单个用户的购物习惯和产品购买偏好,而且还可以使用这些数据所携带的位置信息在社区和街道级别分析这些数据,从而在多个区域级别上建立用户配置文件数据。这些肖像数据为仓库产品的库存和离线促销场地选择提供了强有力的决策支持。特别是,基于位置用户肖像数据基于大数据,JD推出了一系列特殊服务,例如一小时快速送货服务。通过分析用户在特定领域购买特定产品的购买,JD将直接将特定产品放置在目标用户附近的交付现场,以便用户可以在下订单后一小时内收到交付的产品,从而大大改善用户的购物体验。
有希望的未来前景
用户评论
冷嘲热讽i
这篇文章写的真棒!我最近在研究物流领域的发展趋势,发现空间大数据确实是一个很重要的方向。 结合地理信息和物流数据,可以优化运输路线、提高配送效率,这对于现代物流的转型升级意义重大。
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青瓷清茶倾城歌
空间大数据的应用前景确实很大,但技术的成熟度还存在一些瓶颈,比如数据的整合和算法模型的精度。期待未来能够看到更多突破性进展!
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风中摇曳着长发
这篇文章让我对空间大数据有了更深入的了解。以前只知道它在地图定位上应用广泛,没想到还可以运用到物流管理中。真是一个非常酷炫的应用场景!
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苏樱凉
我从事物流行业十几年了,感觉空间大数据真的能revolutionize整个行业! 以前很多工作都是手动完成,现在可以借助算法自动分析和预测,效率大大提高。
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逾期不候
文章提到的案例分析很有启发性。通过空间大数据的应用,企业不仅能够降低物流成本,还能更有效地满足客户需求。未来物流行业一定会越来越多地走向智慧化、数字化方向!
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她的风骚姿势我学不来
我觉得文章有些过于理想化了。现实中很多中小企业的技术实力和资源投入都有限,可能无法完全融入空间大数据应用生态体系。
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绳情
空间大数据的安全性是一个非常值得重视的问题。物流行业涉及大量的敏感信息,保护这些数据安全至关重要!在发展的同时也要关注隐私保护等方面的挑战。
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逃避
对于企业来说,想要充分利用空间大数据,更需要的是人才和经验的积累。 需要建立一支拥有数据分析、算法开发等专业能力的技术团队来推动实际应用。
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心安i
个人觉得文章结构比较清晰逻辑严密,内容也丰富易懂。 但希望作者能够在下一篇文章中更加深入探讨空间大数据的社会影响和伦理问题。
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◆乱世梦红颜
物流行业的未来离不开数据驱动的智慧化发展! 文章点出了一个非常重要的话题,我相信随着技术的不断进步,空间大数据将在物流领域发挥越来越重要的作用!
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寒山远黛
我不太认同文章观点的某些论述。比如在提到数据安全方面,我认为应该更加具体地阐述解决办法的细节,不能只是空泛地说“保护隐私”。
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如你所愿
这篇文章让我对空间大数据的应用场景有了更具体的认识。原来不仅仅是单纯的地理定位,还能够分析用户的出行习惯、交通状况等信息,为物流运输提供更精准的服务!
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米兰
文章虽然写的不错,但我觉得还是有些过于理论化了。希望作者能够结合更多实际案例,更加生动地展现空间大数据的应用价值!
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执念,爱
我在物流行业工作的时候确实感受到效率提升的重要性。 如果能让数据分析更精确预测客户需求,那么整个物流链条就能变得更加流畅!
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仰望幸福
文章对空间大数据的发展潜力描述得很好,但我觉得需要注意的是要避免过度依赖技术而忽略人类因素。 物流服务最终还是需要人来执行和管理,需要找到技术与人力协同发展的最佳模式。
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寻鱼水之欢
空间大数据的应用的确可以帮助企业优化运输路线,节省成本、提高效率,但是这并不意味着传统物流方式就完全过时了。 两者还是应该相互补充,找到更好地合作模式!
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